Как стать автором
Обновить
2
0
Андреев Сергей @Sergey55

Пользователь

Отправить сообщение

Вся правда о когнитивных искажениях

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров60K
Всё чаще на Хабре можно встретить выражения типа «типичная ошибка выжившего» или «эффект Даннинга-Крюгера в действии». Предполагается, что авторы таких высказываний достаточно компетентны, чтобы позволять себе подобного рода суждения. Но так ли это? В этой статье мы попробуем копнуть парочку когнитивных искажений чуть глубже, чем они рассматриваются в википедии.

узнать всю правду
Всего голосов 159: ↑146 и ↓13+133
Комментарии146

Летаем на дроне легально

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров28K

В детстве практически каждый из нас ходил в кружки моделирования и пытался строить свои радиоуправляемые модели. Скажу сразу, ни одну управляемую модель я так и не собрал, хотя ракеты мои летали исправно и даже приземлялись на парашюте ("Илон, трепещи!"). Довольно много прочитал про это, но нелёгкая увела в сторону ИТ и моделирование забросил.

Лет 5 назад мне подарили дрон, ноунейм дрон. Это была очень простая копия DJI Phantom 1, которая не умела держать высоту, летать против ветра и снимать лучше кнопочного телефона 2002 года. В общем, один раз запустили, у него сели батарейки, да и больше не было желания к нему прикасаться. Зато вновь появился интерес к радиоуправляемым моделям (дронам).

Дальше мне подарили DJI Spark - мой первый нормальный дрон, который умел снимать вот так

Читать далее
Всего голосов 31: ↑28 и ↓3+25
Комментарии56

Куда идти за иммунитетом?

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров180K

Начну с того, что я не антипрививочник ни разу, скорее наоборот. Но вакцина вакцине рознь, особенно сейчас и от известного вируса. Итак, что же мы имеем на сегодня? 

Гамалеевский Спутник V. Нашумевшая и очень современная вакцина, впереди только генная терапия в чистом виде. Неудивительно, что именно сюда вложили столько сил, времени и средствОна же пока еще единственно возможная в нашей стране. Ее очевидные плюсы: максимальный иммунный ответ (помимо антител имеем клеточный иммунитет) при минимальных побочных эффектах. Но есть нюанс, про который почему-то если и говорят, то очень-очень мало и конечно же не в СМИ, а в специализированных медицинских пабликах. Сейчас объясню, о чем речь.

Данная вакцина представляет собой генетически модифицированный аденовирус, вернее два обезвреженных аденовируса (5-го и 26-го серотипов), которые вводятся в организм с промежутком в 3 недели. В геном каждого встроен ген спайк-белка ("шипа") коронавируса. По сути, это «машины», задачами которых является доставка важного «пассажира» по назначению. А дальше все идёт так, как заложено природой: аденовирус доставляет ген коронавируса в клетки, распаковывается там и начинает производить белки как «пассажира», так и свои. Кусочки этих белков выставляет заражённая клетка, обучая тем самым т-лимфоциты. После разрушения «клетки-фабрики», вирусные белки (именно белки, а не готовые заражать новые клетки вирионы, как при болезни) попадают в кровь, тем самым стимулируя производство антител. Заболеть невозможно, иммунитет формируется, и вроде бы все здорово. Но побочным эффектом этой вакцины является развитие иммунного ответа на сами аденовирусные компоненты вектора. В результате повторного введения, «машина с пассажиром» просто не успеет доехать до клетки, а будет сразу уничтожена антителами, которые образуются в результате предыдущего «знакомства». Получается, что Спутник V можно использовать только один раз. И это чревато даже не столько тем, что вакциной больше нельзя будет воспользоваться по назначению - напряженность иммунитета к коронавирусу все равно никому не известна, а случаи повторных заражений вроде бы есть, но малоПугает пожизненное ограничение на любую потенциально возможную аденовекторную генную терапию, в том числе и на лечение онкологии, которая может понадобиться в будущем. Все это сейчас активно развивается, а после такого «масштабного тестирования», дело пойдёт ещё быстрее. Но опять же, терапия эта может пригодиться, а может быть и нет, а иммунитет к вирусу нужен уже сегодня. Поэтому, здесь каждый выбирает для себя, что ему важнее. Вакцина получилась вполне нормальная, для пожилых - самое то. А вот на месте молодых (у них ведь есть все шансы в будущем  воспользоваться генной терапией), я бы призадумалась.

Слышала про разработку версии «Спутник-Лайт», для тех, кто бережёт (фигуру) иммунитет. Это будет однокомпонентная вакцина, сделаная на основании только одного серотипа. Этот вариант приятнее, но его выпуск планируется не раньше декабря 2021 года. 

Читать далее
Всего голосов 197: ↑168 и ↓29+139
Комментарии340

# Стоит ли связываться с C#

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров46K


На рынке есть десятки популярных ЯПов, и сеть набита статьями для новичков: какой язык выбрать? Мы решили сделать подборку статей с субъективным обзором языков для профессионалов, которые ищут, в какую сторону можно расширить свой кругозор.

Первую статью цикла мы посвящаем языку C#.
Читать дальше →
Всего голосов 71: ↑44 и ↓27+17
Комментарии172

Что покупать для глубокого обучения: личный опыт и советы использования GPU

Время на прочтение30 мин
Количество просмотров38K
Перевод статьи Тима Деттмерса, кандидата наук из Вашингтонского университета, специалиста по глубокому обучению и обработке естественного языка

Глубокое обучение (ГО) – область с повышенными запросами к вычислительным мощностям, поэтому ваш выбор GPU фундаментально определит ваш опыт в этой области. Но какие свойства важно учесть, если вы покупаете новый GPU? Память, ядра, тензорные ядра? Как сделать лучший выбор по соотношению цены и качества? В данной статье я подробно разберу все эти вопросы, распространённые заблуждения, дам вам интуитивное представление о GPU а также несколько советов, которые помогут вам сделать правильный выбор.

Статья написана так, чтобы дать вам несколько разных уровней понимания GPU, в т.ч. новой серии Ampere от NVIDIA. У вас есть выбор:

  1. Если вам не интересны детали работы GPU, что именно делает GPU быстрым, чего уникального есть в новых GPU серии NVIDIA RTX 30 Ampere – можете пропустить начало статьи, вплоть до графиков по быстродействию и быстродействию на $1 стоимости, а также раздела рекомендаций. Это ядро данной статьи и наиболее ценное содержимое.
  2. Если вас интересуют конкретные вопросы, то наиболее частые из них я осветил в последней части статьи.
  3. Если вам нужно глубокое понимание того, как работают GPU и тензорные ядра, лучше всего будет прочесть статью от начала и до конца. В зависимости от ваших знаний по конкретным предметам вы можете пропустить главу-другую.

Каждая секция предваряется небольшим резюме, которое поможет вам решить, читать её целиком или нет.
Читать дальше →
Всего голосов 31: ↑29 и ↓2+27
Комментарии15

Ultimate Guide по карьере в AI: как выбрать специальность, прокачаться и найти классную работу

Время на прочтение17 мин
Количество просмотров27K


3 августа в наших соцсетях выступал Сергей Ширкин, специалист по ML и искусственному интеллекту.

Сергей занимался автоматизацией финансовых технологий и базами данных в «Сбербанке» и «Росбанке», построением финансовых моделей на основе машинного обучения и аналитической деятельностью в компании Equifax. Прогнозирует телесмотрение с применением методов искусственного интеллекта в Dentsu Aegis Network Russia. Приглашённый преподаватель ВШЭ (магистерская программа «Коммуникации, основанные на данных»).

Также Сергей исследует квантовые вычисления в приложении к ИИ и машинному обучению. Он стоит у истоков факультетов Искусственного интеллекта, Аналитики Big Data и Data Engineering онлайн-университета Geek University, на которых работает деканом и преподавателем.

Делимся с вами расшифровкой эфира и записью.

***

Меня зовут Сергей Ширкин, сегодня мы поговорим об искусственном интеллекте. Обсудим начальные пути – как попасть в искусственный интеллект, как обучиться необходимым предметам, какие курсы пройти, какую литературу читать, как начать карьеру. Также про различные направления.

Сегодняшние темы могут быть интересны не только новичкам, но и опытным программистам – например, как перейти из сферы программирования в сферу машинного обучения, искусственного интеллекта, нейронных сетей. В зависимости от того, в какой технологии человек занимается и какие языки изучает, практичный переход в эту сферу может проходить по-разному. Специальностей в ИИ очень много.
Всего голосов 32: ↑27 и ↓5+22
Комментарии27

Многоликая Убунта в 2020 году

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров131K
Перед вами необъективный, несерьёзный и нетехнический обзор операционной системы Ubuntu Linux 20.04 и пяти её официальных разновидностей. Если вас интересуют версии ядра, glibc, snapd и наличие экспериментального сеанса wayland — вам не сюда. Если вы впервые слышите о Линуксе и вам интересно понять, как о ней думает человек, который сидит под Убунтой уже восемь лет, то вам сюда. Если вы просто хотите посмотреть что-то не очень сложное, слегка ироничное и с картинками, то вам тоже сюда. Если вам кажется, что под катом куча неточностей, упущений и передёргиваний и напрочь отсутствует логика — возможно, так и есть, но это же нетехнический и необъективный обзор.

Картинка для привлечения внимания — коллаж из шести скриншотов с рабочими столами каждого из рассмотренных в обзоре дистрибутивов
Читать дальше →
Всего голосов 102: ↑84 и ↓18+66
Комментарии502

Фрактальная шизофрения

Время на прочтение21 мин
Количество просмотров52K


Нет, я не болен. По крайней мере так говорит голос в моей голове. Я наркоман. Вот уже более 15 лет я сижу на игле. Употребляю много, жёстко, до обморочного состояния. Докатился до того, что в последнее время не стесняюсь ни друзей, ни жены, ни детей… Двоих детей! Не люблю бадяженый, люблю чистый, без примесей. За годы перепробовал многое, но в последнее время остановился в поисках. Забавно осознавать, что от одного и того же получаешь одновременно и боль, и радость. Мне бы в лечебку, я даже хочу, я даже знаю в какую. Знаете такие, где продолжаешь употреблять, но под присмотром?

Читать дальше →
Всего голосов 94: ↑86 и ↓8+78
Комментарии63

Разворачиваем модель машинного обучения с Docker – Часть 2

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров4.2K

Расширяем возможности для наших студентов. Теперь в OTUS есть целых два курса по Machine Learning: базовый и продвинутый. Оба курса стартуют в августе, в связи с чем мы предлагаем вам посмотреть запись дня открытых дверей в онлайн-формате, а также приглашаем записаться на бесплатные уроки: «Пайплайн работы с задачей ML» и «Поиск аномалий в данных».
В первой части этого руководства мы успешно сохранили вашу классификационную модель в локальном каталоге и завершили все работы по разработке модели, связанные с Jupyter Notebook. С этого момента основное внимание будет уделяться развертыванию нашей модели. Чтобы повторно использовать модель для прогнозирования, вы можете просто загрузить ее и вызвать метод predict(), как вы обычно это делаете в Jupyter Notebook.
Читать дальше →
Всего голосов 6: ↑5 и ↓1+4
Комментарии0

Разворачиваем модель машинного обучения с Docker – Часть 1

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров8.7K
Перевод статьи подготовлен в преддверии старта базового и продвинутого курсов по машинному обучению.



Расширяем возможности для наших студентов. Теперь в OTUS есть целых два курса по Machine Learning: базовый и продвинутый. Оба курса стартуют в августе, в связи с чем мы приглашаем всех желающих на день открытых дверей в онлайн-формате, в рамках которого наш эксперт — Дмитрий Сергеев (Senior Data Scientist в Oura) подробно расскажет о курсах, а также ответит на интересующие вопросы.


Наша основная задача как специалистов по Data Science – это обработка данных, а также разработка и совершенствование моделей машинного обучения. Бытует мнение, что обработка данных – самый трудоемкий этап во всем проекте, а точность модели определяет успех информационного продукта. Однако отрасль сейчас находится на переходном этапе «от эпохи открытий к эпохе внедрения» (Сверхдержавы в области искусственного интеллекта: Китая, Силиконовая Долина, а новый мировой порядок в этой сфере диктует Ли Кайфу). Сейчас картина становится шире, и фокус смещается с построения модели на предоставление модели пользователям в качестве сервиса и с производительности модели к ее бизнес-ценности. Самый известный пример здесь Netflix, который никогда не использовал модели победителей их соревнования на 1$ млн, несмотря на обещанное значительное повышение производительности, обеспечиваемое этими движками (Netflix Never Used Its $1 Million Algorithm Due To Engineering Costs — WIRED).
Читать дальше →
Всего голосов 10: ↑9 и ↓1+8
Комментарии0

Разработка и производство троичных микросхем на обычном техпроцессе CMOS

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров19K


Многие утверждали, что строят троичный компьютер из дискретных компонентов, однако некоторые разрабатывают и заказывают троичные микросхемы уже прямо сейчас :)
Читать дальше →
Всего голосов 119: ↑119 и ↓0+119
Комментарии120

Разбираемся с моделью машинного обучения, которая ломает CAPTCHA

Время на прочтение9 мин
Количество просмотров3K
Всем привет! В этом месяце OTUS набирает новую группу по курсу «Machine Learning». По устоявшейся традиции, в преддверии старта курса, делимся с вами переводом интересного материала по теме.



Компьютерное зрение – одна из самых актуальных и исследуемых тем ИИ [1], однако нынешние методы решения проблем с помощью сверточных нейронных сетей подвергаются серьезной критике вследствие того, что такие сети легко обмануть. Дабы не быть голословным, расскажу о нескольких причинах: сети этого типа выдают неверный результат с высокой уверенностью для естественно возникающих изображений, которые не содержат статистических сигналов [2], на которые полагаются сверточные нейронные сети, для изображений, которые ранее были ранее классифицированы правильно, но в которых изменился один пиксель [3] или изображения с физическими объектами, которые были добавлены на сцену, но не должны были изменять результат классификации [4]. Дело в том, что, если мы хотим создать по-настоящему интеллектуальные машины, нам должно казаться разумным вкладывать усилия в изучение новых идей.

Одной из таких новых идей является применение компанией Vicarious рекурсивных кортикальных сетей (Recursive Cortical Network, RCN), которые черпают вдохновение в нейробиологии. Эта модель претендовала на то, чтобы чрезвычайно эффективно ломать текстовую капчу, тем самым вызвав вокруг себя много разговоров. Поэтому я решил написать несколько статей, каждая из которых объясняет определенный аспект этой модели. В этой статье мы поговорим о ее структуре и о том, каким образом происходит генерация изображений, представленных в материалах основной статьи о RCN [5].
Читать дальше →
Всего голосов 9: ↑6 и ↓3+3
Комментарии1

Повышение продуктивности при работе с Jupyter Notebook за 5 минут

Время на прочтение2 мин
Количество просмотров40K

Для начала повторим основные горячие клавиши. Если вы их ещё не используете — начните обязательно. В долгосрочной перспективе время на изучение окупится многократно.


0. Основные горячие клавиши


  • Esc: Переключение между режимом выполнения и редактирования
  • A: Добавление пустой ячейки сверху
  • B: Добавление пустой ячейки снизу
  • DD: Удаления ячейки
  • C: Копирование ячеек
  • X: Вырезание ячеек
  • V: Вставка ячеек

1. Перезапуск блокнота


Для рестарта просто нажмите ESC + 00.


Читать дальше →
Всего голосов 27: ↑26 и ↓1+25
Комментарии0

Как я прохожу Online Master of Science in Computer Science, и кому это может не подойти

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров14K

Закончила свой первый год учебы по программе Online Master of Science in Computer Science (OMSCS) в Georgia Institute of Technology (3 курса из 10). Захотелось поделиться некоторыми промежуточными выводами.


Не стоит туда идти, если:

Читать дальше →
Всего голосов 26: ↑23 и ↓3+20
Комментарии30

14 open-source проектов для прокачки Data Science мастерства (easy, normal, hard)

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров35K
Data Science для начинающих

1. Sentiment Analysis (Анализ настроений через текст)


image

Посмотрите полную реализацию проекта Data Science с использованием исходного кода — Sentiment Analysis Project в R.

Sentiment Analysis — это анализ слов для определения настроений и мнений, которые могут быть положительными или отрицательными. Это тип классификации, при котором классы могут быть двоичными (положительными и отрицательными) или множественными (счастливыми, злыми, грустными, противными ...). Мы реализуем этот Data Science проект на языке R и будем использовать набор данных в пакете «janeaustenR». Мы будем использовать словари общего назначения, такие как AFINN, bing и loughran, выполнять внутреннее соединение, и в конце мы создадим облако слов, чтобы отобразить результат.

Язык: R
Набор данных/Пакет: janeaustenR
Читать дальше →
Всего голосов 17: ↑16 и ↓1+15
Комментарии5

Три метода Pandas, о которых вы, возможно, не знали

Время на прочтение3 мин
Количество просмотров22K
Автор статьи, перевод которой мы сегодня публикуем, говорит, что когда он узнал о тех методах библиотеки Pandas, о которых хочет тут рассказать, он почувствовал себя совершенно некомпетентным программистом. Почему? Дело в том, что ему, когда он до этого писал код, лень было заглянуть в поисковик и узнать, существуют ли некие эффективные способы решения некоторых задач. Как результат, он даже и не знал о существовании целого ряда весьма полезных методов Pandas. Он, не пользуясь этими методами, всё же смог реализовать необходимую логику, но это потребовало от него нескольких часов работы, это заставило его понервничать. И, конечно, он по ходу дела написал кучу ненужного кода. Эту статью он подготовил для тех, кто не хотел бы оказаться в его ситуации.


Читать дальше →
Всего голосов 35: ↑34 и ↓1+33
Комментарии5

Как оценить уровень владения английским языком

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров124K


На Хабре много статей о том, как самостоятельно изучать английский язык. Но вот вопрос, а как оценить свой уровень при самостоятельном изучении? Понятно, что есть IELTS и TOEFL, но эти тесты почти никто не сдает без дополнительной подготовки и эти тесты, как говорят, оценивают не сколько уровень владения языком, а скорее умение проходить эти самые тесты. Да и использовать их для контроля самообучения будет накладно.

В этой статье я собрал различные тесты, которые проходил сам. При этом я сверяю свою субъективную оценку владения языком с результатами тестов. А также сравниваю результаты между разными тестами.
Читать дальше →
Всего голосов 99: ↑95 и ↓4+91
Комментарии62

В каких странах и городах разработчики зарабатывают больше, если учесть налоги и стоимость жизни?

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров112K


Если сравнить зарплату разработчика программного обеспечения квалификации middle в Москве, Лос-Анджелесе и Сан-Франциско, взяв данные по зарплатам, которые оставляют сами разработчики на специализированных сервисах по мониторингу зарплат, то увидим: 

  • В Москве зарплата такого разработчика на конец 2019 года составляет 130 000 руб. в месяц (по данным сервиса зарплат на moikrug.ru)
  • В Сан-Франциско — 9 404 долларов США в месяц, что примерно равно 564 000 руб. в месяц (по данным сервиса зарплат на glassdoor.com).

На первый взгляд, разработчик в Сан-Франциско получает более чем в 4 раза большую зарплату. Чаще всего на этом сравнение заканчивают, делают печальный вывод о колоссальном разрыве в уровне зарплат и вспоминают поросёнка Петра.
Читать дальше →
Всего голосов 191: ↑118 и ↓73+45
Комментарии848

Подробно о dynamic: подковерные игры компилятора, утечка памяти, нюансы производительности

Время на прочтение13 мин
Количество просмотров9K

Прелюдия



Рассмотрим следующий код:

//Any native COM object
var comType = Type.GetTypeFromCLSID(new Guid("E13B6688-3F39-11D0-96F6-00A0C9191601"));

while (true)
{
    dynamic com = Activator.CreateInstance(comType);

    //do some work

    Marshal.FinalReleaseComObject(com);
}


Сигнатура метода Marshal.FinalReleaseComObject выглядит следующим образом:

public static int FinalReleaseComObject(Object o)


Создаем простой COM-объект, выполняем какую-то работу и тут же его освобождаем. Казалось бы, что может пойти не так? Да, создание объекта внутри бесконечного цикла — не очень хорошая практика, но GC возьмет на себя всю грязную работу. Реальность оказывается несколько иной:



Чтобы понять, почему утекает память, нужно разобраться в том, как работает dynamic. На Хабре уже есть несколько статей на эту тему, например эта, но они не углубляются в детали реализации, так что проведем собственное исследование.

Читать дальше →
Всего голосов 23: ↑23 и ↓0+23
Комментарии1

Тестирование многопоточного и асинхронного кода

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров19K
Привет! На неделе встала задача написать интеграционный тест для Spring Boot приложения, использующего асинхронное взаимодействие с внешними системами. Освежил много материала про отладку многопоточного кода. Привлекла внимание статья «Testing Multi-Threaded and Asynchronous Code» by Jonathan Halterman, мой перевод которой приведен ниже.
Читать дальше →
Всего голосов 28: ↑26 и ↓2+24
Комментарии17

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Омск, Омская обл., Россия
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность