Как стать автором
Обновить
337
0
Сергей Парамонов @varagian

Data Scientist, PhD in AI

Отправить сообщение
Разве что пара не слишком удачных кадров 3Д принтеров.
О, видел вас сегодня и даже немного приятно удивился :-) так держать
Вот тут и tutorial, и white paper в pdf, вроде выгдлядит прилично.
Ещё стоило бы отметить, что дистрибутивная семантика является одним из краегольных камней алгоритмов глубокого обучения (и вообще NN и многих вероятностных моделей), поэтому очень полезно и важно с ней разобраться :-)

Подробнее можно посмотреть в видео-лекциях школы по глубокому обучению вот тут и ещё можно глянуть крутой курс от Udacity вот тут.
Спасибо, поправил :-)
Может написать в тех-поддержку? Пусть сделают рассылку :-)
Ну ок, это ответ на один чай из двух, потому что всегда можно было бы сказать: это неправильная схема, дадим разные имена колонкам в разных таблицах и проблема решена. Но оказывается, даже это не спасает в определенных случаях (достаточно приглядеться к первой таблице внимательно, чтобы понять в каких)
Подвох в том, что нужно добавлять специальный элемент: «null value» ω.

В реляционной алгебре, например вот так:
en.wikipedia.org/wiki/Relational_algebra#Outer_joins

В случае, если мы добавили специальный элемент ω, то можно эмулировать left outer join. Например вот так, пусть P(x,z) и Q(z,y) предикаты тогда запрос выражает left outer join (возможно, можно проще)

{ p.X p.Z, q.Y | P(p) and ( (Q(q) and q.Z = p.Z) or (not Q(q) and q.Y = ω and ~∃s: Q(s) and s.Z = p.Z) ) }

Либо, всё хорошо и мы добавили p.X, p.Z., q.Y (существует соответствующие p.Z и q.Z), либо положи вместо q.Y null (такого Z для Q не существует).
Кстати, может быть написать всем, кто еще не отправил email-напоминание? Только сейчас вспомнил, что подарок купил и он лежит и ждет отправки.
Упс, похоже придется реально поднимать этот сервер :-)
Про обещание помню. Heroku окончательно добил мой мини-проект, но я уже прикупил мини-сервер — осталось только развернуть на нём всё (ну и переписать часть кода) :-)
Очень похоже на классическую задачу классификации из машинного обучения — не было попыток копать в эту сторону? Если были, то в чём подводные камни?
У меня нет доступа Хабр API — всё парсилось ручками (python requests). API мне обещали с 13го года, но воз ныне там.

Были данные по Хабру — вроде бы просели на 20-25% по среднему числу просмотров, но это могла быть сезонность. Heroku надавил на моё приложение и его пришлось фактически прикрыть, так что совсем свежих данных нет.
Видел какие-то пробные задания 2015го года — сотку реально выбить, но нужно ОЧЕНЬ аккуратно всё решить. Геометрия довольно зубодробительная, как мне показалось.
Как ad hoc решение можно еще писать людям, у которых есть доступ.

Так что если кому-то нужны статьи за paywall'ом можно попробовать написать мне, например — есть большой шанс, что получится.
Кажется, анализ довольно сильно перекликается с тем, что писал на Хабр примерно год назад.
Дело скорее не в этих сотрудниках, а в том, что на Хабре довольно специфическое сообщество, которое может необъективно представлять весь рынок.

Вот тут про это подробнее написано.

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Antwerpen, Бельгия
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность