Как стать автором
Обновить
69
0
Soslan Tabuev @stabuev

Пользователь

Отправить сообщение

Microsoft AI-900: готовимся быстро, сдаем бесплатно

Время на прочтение5 мин
Количество просмотров10K

Всем привет! Меня зовут Даша, я Data Scientist в Itransition. В этой статье я хочу поделиться личным опытом бесплатной сдачи экзамена Microsoft AI-900. Надеюсь, мои советы сделают экзаменационный процесс более приятным (особенно, если это ваша первая сертификация).

Подробнее про экзамен AI-900: Microsoft Azure AI Fundamentals

Кандидаты на этот экзамен должны обладать базовыми знаниями о понятиях машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI), и связанных с этим службах Microsoft Azure.

Этот экзамен дает возможность продемонстрировать знания об общих рабочих нагрузках ML и AI и о том, как их реализовать в Azure.

Данный экзамен предназначен для кандидатов с техническим и нетехническим образованием. Опыт работы с данными и разработки программного обеспечения не требуется; однако, некоторые общие знания или опыт программирования будут полезны.

Подробнее про экзамен можно почитать тут.

Сдавать экзамен, как и проходить официальный учебный курс, можно на русском. Однако, по моему мнению, лучше сразу и учиться, и сдавать тест на английском. Во-первых, с английской версией менее вероятны технические неполадки (как, например, недогрузка картинок в некоторых вопросах), во-вторых, так удобнее, чтобы потом не переучиваться и не запоминать термины по второму кругу.

А оно того стоит?

Подготовка к экзамену хороший способ расширить свои знания, а также доказать свою базовую способность работать в сфере ML и AI. Еще одна весомая причина его можно сдать бесплатно (и сэкономить 55$). Учитывая, что это сертификация начального уровня, а Microsoft сильно заинтересованы в популяризации своих продуктов, то они раздают 100%-ные скидки всем желающим. :)

Читать далее
Всего голосов 9: ↑9 и ↓0+9
Комментарии4

Как научиться разработке на Python: новый видеокурс Яндекса

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров244K
Осенью прошлого года в московском офисе Яндекса прошла первая Школа бэкенд-разработки. Мы сняли занятия на видео и сегодня рады поделиться на Хабре полным видеокурсом Школы. Он позволит вам научиться промышленной разработке на Python. Авторы лекций — опытные разработчики в Яндексе. К каждому видео приложены ссылки на примеры и полезные материалы.

Для изучения курса нужно знать основы Python и понимать, как приложения развёртываются на серверах. Мы ждём, что вы умеете делать запросы к базам данных и знаете, как создаются веб‑приложения, — хотя бы на начальном уровне.
Читать дальше →
Всего голосов 70: ↑70 и ↓0+70
Комментарии41

Учимся читать научные статьи у Эндрю Ына из Стэнфорда

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров17K

Мудрость является не продуктом обучения, а пожизненной попыткой ее приобрести.

Альберт Эйнштейн

Каждому, кто серьёзно занимается машинным обучением, необходимо научиться понимать то, что публикуется в научных статьях. Подобные публикации делают учёные, находящиеся на переднем крае исследований в соответствующих областях. Это — искусственный интеллект (AI, Artificial Intelligence), машинное обучение (ML, Machine Learning), глубокое обучение (DL, Deep Learning) и многие другие сферы.



Для того чтобы оставаться в курсе последних открытий и расширять собственные знания, нужно обладать научным складом мышления и соответствующими привычками. Технологии AI, ML и DL развиваются с невероятной скоростью. Поэтому нам нужно, чтобы не отставать от прогресса, запастись соответствующими знаниями. Эти знания можно получить только в ходе работы с научными публикациями.

Здесь вы найдёте руководство по эффективной работе с научными статьями. В частности, мы остановимся на следующих темах:

  • Систематический подход к чтению подборок публикаций для получения знаний в интересующей вас области.
  • Правила чтения научных статей.
  • Полезные интернет-ресурсы, которые могут помочь вам в поиске публикаций и важнейшей информации.
Читать дальше →
Всего голосов 40: ↑39 и ↓1+38
Комментарии11

Как масштабироваться с 1 до 100 000 пользователей

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров20K
Через такое прошли многие стартапы: каждый день регистрируются толпы новых пользователей, а команда разработчиков изо всех сил пытается поддержать работу сервиса.

Это приятная проблема, но в Сети мало чёткой информации, как аккуратно масштабировать веб-приложение с нуля до сотен тысяч пользователей. Обычно встречаются или пожарные решения, или устранение узких мест (а часто и то, и другое). Поэтому люди используют довольно шаблонные приёмы по масштабированию своего любительского проекта в нечто действительно серьёзное.

Попытаемся отфильтровать информацию и записать основную формулу. Мы собираемся пошагово масштабировать наш новый сайт для обмена фотографиями Graminsta с 1 до 100 000 пользователей.

Запишем, какие конкретные действия необходимо сделать при увеличении аудитории до 10, 100, 1000, 10 000 и 100 000 человек.
Читать дальше →
Всего голосов 27: ↑27 и ↓0+27
Комментарии25

People meet recommender systems. Factorization

Время на прочтение11 мин
Количество просмотров19K

Машинное обучение довольно сильно проникло в нашу обыденную жизнь. Некоторые уже не удивляются, когда им рассказывают про нейронные сети в их смартфонах. Одной из больших областей в этой науке являются рекомендательные системы. Они есть везде: когда вы слушаете музыку, читаете книги, смотрите сериалы или видео. Развитие этой науки происходит в компаниях гигантах, таких как YouTube, Spotify и Netfilx. Конечно же, все научные достижения в этой области публикуются как на известных конференциях NeurIPS или ICML, так и на чуть менее известной RecSys, заточенной на эту тематику. И в этой статье мы поговорим, как развивалась эта наука, какие методы применяются в рекомендациях тогда и сейчас и какая математика за всем этим стоит.


Читать дальше →
Всего голосов 19: ↑19 и ↓0+19
Комментарии3

Обучение и оценка модели с Keras

Время на прочтение25 мин
Количество просмотров98K


Это руководство охватывает обучение, оценку и прогнозирование (выводы) моделей в TensorFlow 2.0 в двух общих ситуациях:

  • При использовании встроенных API для обучения и валидации (таких как model.fit(), model.evaluate(), model.predict()). Этому посвящен раздел «Использование встроенных циклов обучения и оценки»
  • При написании кастомных циклов с нуля с использованием eager execution и объекта GradientTape. Эти вопросы рассматриваются в разделе «Написание собственных циклов обучения и оценки с нуля».

В целом, независимо от того, используете ли вы встроенные циклы или пишете свои собственные, обучение и оценка моделей работает строго одинаково для всех видов моделей Keras: Sequential моделей, созданных с помощью Functional API, и написанных с нуля с использованием субклассирования.
Читать дальше →
Всего голосов 21: ↑21 и ↓0+21
Комментарии5

Пол Грэм: Идеи для стартапов (Ideas for Startups, 2005)

Время на прочтение13 мин
Количество просмотров6.4K
image

(Это эссе основано на разговоре в Школе Стартапов 2005)

Откуда вы берете хорошие идеи для стартапов? Из тех вопросов, которые мне задают, этот, пожалуй, номер один.

Я отвечу так: а почему, собственно, люди думают, что придумать идею для стартапа настолько сложно?

Может показаться, что это глупый вопрос. Как почему? Если люди не могут придумать идею, то это довольно сложно, по крайней мере, для них. Верно?

На самом деле, может быть, и нет. Обычно, люди говорят не то, что они не могут придумать идею, а что у них нет идей. А это не совсем одно и то же. То, что у них нет идей, может быть и следствием того, что они никогда не пытались их придумывать.

Я считаю, что чаще всего причина именно в этом. Люди думают, что придумать идею для стартапа очень сложно, и поэтому даже не пытаются. Они считают идеи чем-то из разряда чудес, которые либо появляются в вашей голове, либо нет.

У меня есть теория, почему люди так думают. Они переоценивают значение идей. Они думают, что для того, чтобы создать стартап, нужно просто реализовать какую-нибудь грандиозную начальную идею. И так как успешный стартап обычно стоит несколько миллионов долларов, то, тем самым, хорошая идея — это идея на миллион.
Читать дальше →
Всего голосов 19: ↑17 и ↓2+15
Комментарии10

Как прошел 2019 год в области математики и Computer Science

Время на прочтение6 мин
Количество просмотров8.6K
Перевод статьи подготовлен специально для студентов базового и продвинутого курсов «Математика для Data Science».




Математики и информатики за прошедший год добились больших успехов в теории чисел, теории графов, машинном обучении и квантовых вычислениях, даже пересмотрели наши фундаментальные понятия математики и нейронных сетей.

Для математиков и специалистов по computer science 2019 год был годом повторений и пристального изучения. Одни пересматривали основополагающие принципы, в том время как другие находили поразительно простые доказательства, новые методы решения проблем или постигали неожиданные решения давних задач. Некоторые из этих достижений уже нашли широкое применение в физике и других научных дисциплинах. Другие же существуют исключительно в качестве теории (или просто для развлечения), и с практической точки зрения на сегодняшний день не несут никакой пользы.
Читать дальше →
Всего голосов 21: ↑19 и ↓2+17
Комментарии0

«Красная» корпоративная культура – главная проблема российского бизнеса (Часть 2)

Время на прочтение10 мин
Количество просмотров50K
image

Мы поговорили о недостатках «красной» корпоративной культуры в первой части статьи. Но нужно понимать, что живучесть её объясняется тем, что такой тип культуры не только является самым большим, но и, одновременно, самым невидимым препятствием на пути развития российского бизнеса.

Система 5С Юрского периода


Хочу привести случай из своей практики. На одном из предприятий промышленной компании новое руководство с помпой объявило о внедрении Бережливого производства. Много говорилось о том, как этот новый подход выведет предприятие на новый уровень эффективности. И первым инструментом БП для внедрения была выбрана система 5С на пилотном участке производственного склада.

Начальник склада встретил нас с большим энтузиазмом и вместе с его командой мы приступили к первой стадии — сортировке, но под завалами старого хлама и ненужных деталей мы вдруг наткнулись на интересное археологическое открытие — старые выцветшие таблички с инструкциями и плакатами 5С и остатки специфической разметки краской на полу.

— Так это мы уже один раз внедряли 5С три года назад! – радостно пояснил начальник участка, увидев немой вопрос в моих глазах. – Просто со временем как-то всё забылось…

Я поинтересовался, а нужно ли внедрять этот инструмент, если он всё равно его не применяет.

«Ну как же не внедрять? Дело-то хорошее», — ответил он.

Читать дальше →
Всего голосов 86: ↑79 и ↓7+72
Комментарии96

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

Обзор Keras для TensorFlow

Время на прочтение11 мин
Количество просмотров73K


Перевод обзорного руководства с сайта Tensorflow.org. Это руководство даст вам основы для начала работы с Keras. Чтение займет 10 минут.
Читать дальше →
Всего голосов 13: ↑13 и ↓0+13
Комментарии7

Open Source Society University

Время на прочтение1 мин
Количество просмотров16K


Ребята называющие себя Open Source Society, взяли и собрали учебный план из бесплатных MOOC курсов, для желающих изучить информатику (Computer Science). Всего в программе 50+ курсов в ходе которых можно получить знания о разных аспектах CS. Курсы собраны с таких проектов как: Coursera, edX, Udacity, и т.д. На мой взгляд получилась добротная цепочка, на освоение которой, в зависимости от интенсивности и уровня подготовки, уйдет 1-2 года.
Читать дальше →
Всего голосов 13: ↑13 и ↓0+13
Комментарии1

Список литературы для менеджера продукта 80 уровня

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров123K
Менеджер продукта – все еще редкий зверь в российских и украинских IT компаниях. И если внутри команд, где менеджер продукта существует, его роль вопросов не вызывает (если он, конечно, занимается делом), то знакомые в других компаниях, на конференциях, друзья, от разработчиков до менеджеров проектов задают массу любопытствующих вопросов. Вопросы очень разномастные – от того, о чем собственно работа, и как устроен процесс работы над продуктом в нашей команде, до того, где поучиться, что почитать, и где вообще берут на работу продакт менеджеров.

Самый популярный вопрос «а что почитать, если я хочу заниматься продуктом» побудили меня собрать в одно целое список книг, которые очень помогли мне в разное время, от первых шагов в продуктах до работы с классной командой профессионалов, которым, как я надеюсь, со мной уютно.

Сразу хочу сказать, что все книги на английском. Часть из них можно найти на русском, но без английского на уровне чтения и прослушивания подкастов будет тяжко – на русский клевые вещи об управлении продуктами переводят медленно и нехотя. Второй момент – чтение книг из этого списка не сделает из вас менеджера продукта. Как и книжка С++ за 21 день не сделает из вас С++ разработчика. Просто уровень вхождения в окологуманитарные профессии пониже, и это иногда создает напрасные иллюзии.

Но этот список однозначно прольет свет на те области, с которыми вы не сталкивались, работая в it проектах в других должностях, заставит задуматься о вашей роли и о пользователях, ради которых вы, в конечном итоге, трудитесь.

Итак, мой список рекомендованной литературы для всех, кто хочет хочет проливать кровь, пот и слезы работать продакт менеджером или уже работает им.
Читать дальше →
Всего голосов 84: ↑75 и ↓9+66
Комментарии20

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Владикавказ, Северная Осетия, Россия
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность