User
Knowledge Graph. Плюральность, темпоральность, деятельностный подход
Традиционно Knowledge Graphs, то есть информационные системы, поддерживающие концептуальное описание предметных областей (как самых общих, так и узко специальных) задумываются и строятся, как источники проверенной и единственно верной информации о мире. По такому принципу – как собрание исключительно правильных данных – построена и популярная народная энциклопедия Wikipedia.
Нейронные сети, генетические алгоритмы и прочее… Мифы и реальность. Знаки
Эта работа является продолжением всего сказанного ранее в статье «Нейронные сети, генетические алгоритмы и прочее… Мифы и реальность. Версия II». В большинстве статей, посвященных анализу текстов, которые удалось изучить автору, под анализом текста понимается главным образом две совершенно практические задачи, связанные либо с извлечением какого-либо контекста, либо перевод текста с одного языка на другой. В первом случае речь, как правило, идет или об «очистке» анализируемого контента и сопоставлению какого-либо участка текста эталону в соответствии с заранее заданной таксономией1 каких-либо сущностей. Например, разбор адресов, товаров и т.д. Во втором случае, о поиске соответствия одного блока текста, написанного на одном языке блоку, написанному на другом.
Объединяющим оба эти варианта является статистический, по сути, анализ участков контекстов, с учетом синонимов слов, устоявшихся выражений. При этом за рамками такого рода анализ выходит анализ троп2, риторических оборотов и много другого. Причина этого кроется в непонимании современной наукой даже на философском уровне некоторых базовых вопросов, связанных с логикой мышления и принятия решения, построения знаковых систем т.е. неразвитость семиотики и т.д.
Просто о корпоративном IaaS: что это, для кого, и как оплачивается
Облачные сервисы за последние несколько лет проникли во многие сферы жизни и бизнеса — в результате появилось много разновидностей подобных ресурсов и соответствующих аббревиатур (SaaS, PaaS, IaaS).
Разобраться во всем этом многообразии вариантов и понять, зачем нужен каждый из них, довольно трудно — даже сотрудники ИТ-компаний зачастую рассматривают облака главным образом в качестве инструмента для хранения информации и не более того.
В сегодняшнем материале мы рассмотрим весь стек облачных технологий и подробнее остановимся на одной его части — корпоративном IaaS.
11 правил визуализации данных
Хотите выделяться на фоне конкурентов? Чтобы ваши статьи, отчеты, презентации или посты в социальных сетях были профессиональными, интересными и доступными широкой аудитории? Используйте визуализацию данных!
Я более семи лет отработала в крупнейших медиакомпаниях и рекламных агентствах, на счету Афиша, Рамблер, РБК, создала сайт с наглядными обзорами рынков и собственный блог про визуализацию данных. Поэтому я очень хорошо понимаю то, о чем пойдет речь ниже.
Сегодня визуализация особенно важна, так как люди теряются в обилии окружающей информации и на ее восприятие тратится слишком много времени. Поэтому скучные непонятные тексты часто остаются без внимания. Читатель не будет тратить время, чтобы в них разобраться.
«5П»: О качестве данных и распространенных ошибках при их сборе
Многие компании считают, что работают и принимают решения на основе данных, но часто это не так. Ведь для того чтобы управление велось на основе данных, их, эти самые данные, недостаточно только собрать и свести в статистику.
Намного важнее провести правильный анализ, а для этого они должны быть «чисты».
Разбираться в чистоте данных и в основных качественных параметрах я начну с этой статьи.
Для достоверной аналитики должны быть соблюдены все «П» данных: правильные, правильно собранные, собранные в правильной форме, в правильном месте и в правильное время.
Если один из параметров нарушен, это может сказаться на достоверности всей аналитики, а значит нужно понимать, на что важно обращать внимание при работе с данными.
Шесть мифов о блокчейне и Биткойне, или Почему это не такая уж эффективная технология
Неоднократно слышал мнение о том, что блокчейн — это очень круто, это прорыв, за ним будущее. Спешу вас разочаровать, если вы вдруг поверили в это.
Уточнение: в этом посте мы поговорим о том варианте реализации технологии блокчейн, который используется в криптовалюте Биткойн. Существуют другие применения и реализации блокчейна, в некоторых из них устранены какие-либо недостатки «блокчейна классического», но обычно они построены на одинаковых принципах.
«Как по нотам!» или Машинное обучение (Data science) на C# с помощью Accord.NET Framework
Итак, в прошлой статье цикла, посвящённого обучению Data Science с нуля, мы с вами разбирали вопрос создания своего собственного набора данных и обучение моделей из библиотеки scikit-learn (Python) на примере задачи классификации спектров излучения ламп и дневного света.
В этот раз, чтобы набор данных не пропадал мы рассмотрим и сопоставим нашей прошлой статье маленький кусочек задачи машинного обучения, но в этот раз реализованный на C#
Милости прошу всех под кат.
Разработка Microsoft Excel add-in'а с использованием библиотеки Excel-DNA
Введение
Представляю вашему вниманию пошаговое руководство по разработке add-in’а для Excel.
Excel-DNA это бесплатная открытая библиотека для создания Excel расширений. Сайт проекта excel-dna.net
На протяжении данного руководства мы разработаем add-in, который позволяет по нажатию кнопки загружать данные со стороннего сайта в текущую страницу. Итак, начнем.
Нейронные сети, генетические алгоритмы и прочее… Мифы и реальность. Версия II
Конечно же, искусственный интеллект уже существует! Если посмотреть заголовки статей в популярных СМИ, названия и слоганы различных научных конференций на эту тему – безусловно это так. Нельзя не поверить, особенно когда очень этого хочется наконец-то оказаться в XXI веке — «настоящем», как это описывалось во всех научно-фантастических романах. Но так ли это? А если нет, то что существует на самом деле. В попытке разобраться в мифах и реалиях была написана эта статья.
Первоначально хотелось начать как-то так: «впервые упоминание термина «Искусственный интеллект» появилось у Д. Мккарти в 1956 году на конференции в Дартмундском университете, основоположниками ИИ следует считать У.Мак-Каллока, У.Питса, Ф.Розенблата» и т.д. Однако, это уже слишком поздно и не совсем отвечает целям статьи, да и википедия опередила с таким началом.
Анализируя последние «победы» ИИ, а также критические статьи неизбежно приходишь к выводу, что все крутится вокруг нескольких общих особенностей. Одна часть статей критикует невозможность прохождения тестов, а другая полна патетики о «невероятных победах». При этом игнорируется тот факт, что победы были достигнуты в узкоспециализированных задачах, где основным преимуществом машины была скорость переборов по базе фактов и «умении» видеть закономерности там, где человек просто-напросто быстро устает это делать. Блестящие примеры кластерного анализа в том или ином виде и формирование базы шаблонов-фактов. Всё это следствия, причины же в большинстве случаев или не анализируются совсем, или рассматриваются поверхностно.
Как сделать ЖКХ, чтобы оно было ГИС
Источник
Умный интернет вещей — кто он и с чем его едят?
Совет по открытым данным: вести с полей
Источник фото: сайт Открытого Правительства
23 декабря мне впервые посчастливилось побывать на заседании Совета по открытым данным. Участвовала я от лица АНО “Информационная культура”, своим участием добавив общественный сектор к представителям госсектора и бизнеса.
Состав декабрьского заседания совета был, на первый взгляд, внушительным: собрались представители Минфина, Казначейства, Росстата, Минэкономразвития, Открытого Правительства, НИУ ВШЭ, Аналитического Центра “Форум”, Аналитического центра при Правительстве и Яндекса – как видно из списка, некоммерческого сектора очень не хватает. Повестка состояла из шести объемных пунктов, но это не помешало заседанию начаться на полчаса позже, что, впрочем, не вызвало удивления присутствовавших и не сопровождалось какими-либо комментариями организаторов.
Что такое архитектура предприятия, и почему Захман ошибся?
Известная модель Захмана пытается ответить на вопрос, что такое архитектура предприятия, и рассказывает о том, как она должна моделироваться. Основой этой модели являются вопросы, на которые предлагается ответить: кто, когда, где, почему и как совершает что-то над чем-то. Кажется, что это логичный фреймворк для описания архитектуры предприятия, и многие думают, что так оно и есть.
Однако, даже беглый взгляд на этот фреймворк оставляет чувство неудовлетворенности, потому что не понятно, как ответить на вопрос: кто и почему выточил деталь? Кто: Иван Иванович, или токарь, роль которого исполнял Иван Иванович? Почему: потому что токарь получил задание, или потому что Иван Иванович заключил контракт, в соответствии с которым он обязуется выполнять роль токаря в обмен на еду? Почему: потому что Иван Иванович хочет покушать, или затем, что деталь нужна в сборочном цехе?
Более глубокое изучение этого фреймворка заставляет задуматься над его применимостью к описанию технологических процессов. Например, пусть кукуруза растет в поле. Применяя модель Захмана, я должен ответить на вопросы. Кто? Кукуруза. Что делает? Растет. Почему? Потому что так устроен мир. Зачем? Да кто же его знает, зачем растет кукуруза?!
10 причин, по которым ваш дата-проект провалится
Введение
Наука, связанная с обработкой данных, продолжает волновать людей, однако реальные результаты нередко вызывают разочарование у заинтересованных бизнесменов. Как мы можем снизить риски и обеспечить соответствие результатов ожиданиям? Работа в качестве технического специалиста на стыке НИОКР и коммерческих операций дала мне представление о проблемах, которые стоят на этом пути. Я представляю свою личную точку зрения на наиболее распространённые виды провалов и неудач проектов, связанных с информатикой.
Инструмент управления: канва игрового проекта
ГИС ЖКХ: асинхронная модель взаимодействия
Реализация Undo/Redo модели для сложного документа
Привет Хабр! В данной статье я хочу показать, как можно организовать модель редактирование документа со сложной структурой с возможностью отмены/возврата действий.
Предыстория и проблематика
Все началось с того, что я писал узкоспециализированный outline-софт, где основная идея заключается в оперировании кучей виртуальных бумажных карточек на разных сценах в разных редакторах.
Получилось похоже на MS Visio с определенной степенью кастомизации и плагинизации. Никаких технических сложностей здесь нету, однако есть ряд особенностей.
Во-первых, сцен несколько. А значит и оконных редакторов нужно несколько, каждый из которых работает по своим правилам.
Во-вторых, т.к. набор карточек один, а одна и та же карточка может быть использована в разных местах, то это рождает определенные зависимости между разными частями документа. И, если карточка удаляется, то это влечет за собой устранение этой карточки из всех мест, где она задействована.
В-третьих, когда я сделал все, что хотел, и показал результаты другу (который даже не программист), то он потыкал и сказал, что неплохо бы сделать Ctrl+Z. Я загорелся идеей, но вот реализовать это оказалось не такой тривиальной задачей. В этой статье я опишу, к чему пришел в итоге.
IoT: от «умных» лампочек до передовых технологий производства
Если спросить людей на улице, что такое интернет вещей — определение раскроет, наверное, каждый сотый, если не тысячный. «Умный дом», «умный холодильник», «умный пылесос» или «розетка» — об этом слышали все, но мало кто знает, как всё устроено. А тема-то совсем не новая.
Вспомним 2010 год, когда всё вокруг заполонили рекламные баннеры и статьи про облачные хранилища, АТС и прочие приятности, сильно облегчающие жизнь. Появилась новая технология, и нужно было обучить людей, как и зачем ей пользоваться.
Сейчас уже никому не нужно объяснять, что такое «облако» в IT. А вот про интернет вещей (Internet of Things, IoT) у многих есть ещё масса вопросов. Включать ли в это понятие ноутбуки и смартфоны? Чем автоматизация отличается от IoT? Как небольшой компании или стартапу запустить свой проект в сфере IoT?
Полный список инструментов и утилит для Microsoft SQL Server
Полезные платные и бесплатные утилиты, инструменты для Microsoft SQL Server — полный список из 165 инструментов.
Information
- Rating
- Does not participate
- Location
- Жуковский, Москва и Московская обл., Россия
- Date of birth
- Registered
- Activity