Простой и красивый синтаксис, множество библиотек под самые разные задачи и большое комьюнити делают Python одним из самых популярных языков программирования на сегодняшний день, который активно используется в data science и машинном обучении, веб-разработке и других областях программирования.

Когда я начал изучать питон, у меня возникло несколько вопросов.

Беспилотные автомобили, продвинутые голосовые ассистенты, рекомендательные системы – это только малая часть тех классных продуктов, которые создаются с помощью инженеров по машинному обучению и, думаю, не для кого не секрет, что за кулисами сего чуда стоит математика. Именно она играет главную роль в понимании алгоритмов машинного и глубокого обучения.

Машинное обучение держится на трёх основных столпах:

Привет! На связи команда Тинькофф Инвестиций. В этой статье рассказываем про Tinkoff Invest API, объясняем, как написать робота на Python, и разбираем плюсы этого языка в сравнении с другими. А вместо заключения ловите гайд по созданию робота на примере работы победителя нашего конкурса Tinkoff Invest Robot Contest.

Рассказываем, как мы, ML princesses [Napoleon IT] стали победителями кейса от Минприроды «Защита редких животных», и решили задачу по созданию сервиса, способного распознавать в дикой природе особо редкий вид хищников- амурского тигра. Десятый региональный хакатон проходил в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект».

Здравствуйте дорогие хабровчане, в этом посте я покажу, как написать свой биржевой индекс наподобие S&P 500 или Nasdaq.

О том, как мне это пришло в голову можно прочитать в моей предыдущей статье: Как я решил стать трейдером и проигрался, а потом отыгрался, потому, что я программист. Мой опыт. Здесь будет рассмотрена только техническая сторона.

Таким я себя видел в своих мечтах. Freepik

Здравствуйте дорогие хабровчане, в этом небольшом посте я хочу рассказать про свой опыт в торговле на бирже. Под катом я написал о том, как я пошёл тем же путём, что и все, и как и все (или как подавляющее большинство) проигрался, затем хорошенько задумался, напрограммировал свои инструменты и отыгрался обратно.

Предупреждение! Статья не является призывом к чему-либо, тем более к торговле на бирже. Скорее всего, будет интересна начинающим трейдерам и всем интересующимся данной темой. Постарался написать простым и доступным языком без сложных терминов и кода.

В этой статье автор делится тем, что узнал сам, когда заинтересовался темой о калибровке монитора и создании его цветового профиля в домашних условиях. Автор применил свои знания при создании программы предназначенной для визуальной калибровки монитора написав её на Python.

В чём существенные отличия между профилированием и калибровкой? Доступны ли эти процедуры домашнему пользователю компьютера? Возможна ли программная реализация калибровки монитора не уступающая по качеству аппаратному профилированию?

В комментариях на статью "Калибровка и профилирование мониторов" был заметен некоторый скепсис относительно необходимости таких процедур как калибровка и профилирование монитора посредством достаточно сложных программных инструментов.

Те, кому не приходилось окунуться в настройку профилей по необходимости, нередко считают, что цифровой цвет всегда правильный. Но это не совсем так.

В этой статье рассмотрены некоторые тонкости процесса цветопередачи в цепочке цифровая камера - компьютер - монитор.

В декабре 2020 года, завершив работать в научном институте, я увлёкся задачей добычи данных из соцсетей, в частности из Инстаграма. Прежде я работал только с готовыми данными, поэтому мне всегда было интересно, как эти данные можно добывать. За несколько дней до Нового Года я написал достаточно базовую статью про то как парсить Инст. В первых числах января мне написал заказчик и попросил сделать для него масштабный парсер инстаграма, который был бы способен делать более 10.000 запросов в сутки.

С тех пор прошло уже больше полугода, за которые я набил всевозможные шишки в данной области и написал промышленный парсер, который способен делать сотни тысяч, если не миллионы запросов в сутки.

В рамках данной статьи я хочу рассказать про путь развития своего Pet-Project в потенциально мощный и серьёзный инструмент. Впереди вас ждёт увлекательное путешествие от хранения данных в простых Json-ах на жестком диске сервера, до облачной базы данных и автоматической инициализации cron расписания запуска процессов внутри докер контейнера, поехали!

Давайте разберемся, как с помощью достаточно простого кода на python можно вытащить из инстаграмма разные данные, находящиеся в открытом доступе.

Содержание

• Часть 1: Введение
  
• Часть 2: Manifold learning и скрытые (latent) переменные
  
• Часть 3: Вариационные автоэнкодеры (VAE)
  
• Часть 4: Conditional VAE
  
• Часть 5: GAN (Generative Adversarial Networks) и tensorflow
  
• Часть 6: VAE + GAN
  

Коротко о GAN

Почему синьоры богатеют, а джуны беднеют?

Почему 10 лет назад «войти в IT» было намного легче из-за низкого порога входа, перспективнее для роста и выгоднее в финансовом плане, чем сейчас?

Почему IT-сфера – это «дойная корова», а Веб-разработка – «содержанка» Бизнеса?

Почему лощёные программисты ничем не отличаются от обычных рабочих на заводе?

Предлагаю вместе поразмышлять над этими вопросами.

Все сейчас ринулись в IT, как в новый Клондайк. На эту тему написано немало статей. Но редко кто пишет, что 10 лет назад «войти в IT» было намного проще, чем сейчас. Сама IT-индустрия была другой: девственно неисследованной, непереборчивой, относительно простой. Войти в Айтишку было легче. А за последние 10 лет она расширилась, немного обнаглела, «место входа» тоже стало шире благодаря сильно увеличившемуся количеству «входящих» в неё. И теперь предыдущие маленькие знания не доставляют ей удовольствия. Поэтому приходится наращивать толщину и глубину знаний, чтобы удовлетворить сегодняшнюю Айтишку в обмен на оффер.

Ситуация на айтишном рынке труда сложилась странная. Все говорят о кадровом голоде в IT: «Рабочих рук для клавиатур не хватает! Эпоха цифровизации, а работать некому. Везде нужны программисты!». Сайты по поиску работы под завязку забиты айтишными вакансиями. Но вот только большинство компаний ищут именно миддлов и синьоров, а не начинающих специалистов – джунов или уж тем более стажёров. Но проблема в том, что первых мало, а вакансий для них много, и, наоборот, «сегодня «войти в IT» и устроиться джуном без опыта работы – это как проталкиваться к сцене на стадионном рок-концерте» (по выражению моей знакомой HR).

Скользящее окно (Moving Windows)