Ivan Begtin
7.98K subscribers
1.83K photos
3 videos
101 files
4.53K links
I write about Open Data, Data Engineering, Government, Privacy, Digital Preservation and other gov related and tech stuff.

Founder of Dateno https://dateno.io

Telegram @ibegtin
Facebook - https://facebook.com/ibegtin
Secure contacts ivan@begtin.tech
Download Telegram
У технической команды Dropbox интересная публикация про идентификацию дат из названий файлов [1] и автозаполнение полей форм при их загрузке.

Хорошая практическая задача, а тут ещё и описание подхода и инструментов. Правда почти всё описываемое про англоязычные даты, но, возможно, другие языки просто не описаны.

Причём подход описывается как замена распознаванию дат по правилам. Правда ML подход работает медленнее, о чём они пишут.

А я когда-то делал инструмент для идентификации дат в тексте. Это библиотека qddate (quick-and-dirty date) [2]. Я написал её около 10 лет назад, а 6 лет назад её обновил и выложил в открытый доступ. С тех пор почти не обновлял. Что я могу сказать, так то что распознавание по правилам недооценено и может быть гораздо эффективнее и быстрее. Правда, в qddate я решал задачу производительности и внутри много "грязных хаков" ускоряющих распознавание дат, но, в общем, это из тех задач для которых я считаю ML избыточным.

Хотя и на результат которого достигли эти ребята хотелось бы посмотреть подробнее.

Ссылки:
[1] https://dropbox.tech/machine-learning/using-ml-to-identify-date-formats-in-file-names
[2] https://github.com/ivbeg/qddate

#datatools #data #ml
19-20 октября, EDPC, полезное мероприятие по приватности в Москве. К участникам можно добавить и спикеров из Армении, меня можно равным образом относить к Армении и я там выступаю.
Я лично мероприятие рекомендую, там много интересных спикеров

🎓Eurasian Data Protection Congress - первое мероприятие по приватности, которое организовано сообществами и ассоциациями со всего мира. В нем примут участие 25 спикеров из России, Беларуси, Казахстана и Сербии. Это эксперты, компании, государственные и общественные организации, занимающиеся вопросами защиты персональных данных.

🕒Дата и время мероприятия: 19 октября 2023 года, 10:00
Формат: онлайн.
Стоимость для слушателей: бесплатно.
Язык: русский и английский.
Программа и трансляция EDPC - здесь🔗 и здесь🔗
🔗Добавить в календарь

🎓Оффлайн нетворкинг Евразийского конгресса по защите данных

📌Где: Офис Сити
🕒Дата и время мероприятия: 20 октября, сбор в 16:30

В программе крутейший нетворкинг и неформальное общение, информационный обмен, знакомство со спикерами и друг с другом, а также Обсуждение «ПРИВсущностей» и прошедшей конференции

"🔊РЕГИСТРАЦИЯ НА НЕТВОРКИНГ
(Нужно для оформления пропуска)

Всем отличной пятницы, помните, что самая лучшая пятница этой осени - уже через неделю😎

#events #privacy #russia
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Полезные ссылки про данные, технологии и ИИ

Проекты
- Polymatic AI [1] свежеанонсированный проект про разработку ИИ моделей для кросс-дисциплинарных исследований в науке. Потенциально интересный продукт может получится, команда состоит из специалистов по ML и предметных экспертов

Инструменты
- Malloy 4.0 [2] свежая версия языка/инструмента Malloy для сложных запросов к базам данных, один из потенциальных заменителей SQL для тех кто не любит SQL. В новой версии много несовместимого с предыдущей, постепенно растёт в очень интересный продукт
- Python 3.12 [3] главные изменения в чуть большей скорости работы, в остальном пока ничего не видно критичного ради чего на него стоит переходить

Чтение
- These Prisoners Are Training AI [4] о том как заключённые в Финляндии помогают тренировать модели для ИИ. В самом деле, а где ещё найти много недорогой рабочей силы для тренировки моделей на национальных языках?
- AI Engineer Foundation [5] новый фонд посвящённый ИИ инженерам. Обещают акцент на Open Source, из анонсированных проектов Agents Protocol, A unified interface standard for the world to communicate with Agents that conform to the protocol. Предлагают также помогать маркетингом проектам для ИИ с открытым кодом.
- Ben Bites [6] отличная рассылка посвящённая свежим ИИ продуктам и сервисам, часть ссылок я подсмотрел там

Ссылки:
[1] https://polymathic-ai.org/
[2] https://malloydata.github.io/blog/2023-10-03-malloy-four/
[3] https://docs.python.org/3/whatsnew/3.12.html
[4] https://www.wired.com/story/prisoners-training-ai-finland/
[5] https://www.aie.foundation/
[6] https://bensbites.beehiiv.com/subscribe?ref=ZCof81aeyC

#data #datatools #opensource #ai #readings
Свежие картинки по LLMops Market Map от CB Insights [1]. Все эти картинки, симпатичные, но они лишь визуально иллюстрируют рынок AI/LLM/Generative AI и инвестиции в него.

Лично мне среди AI продуктов интереснее всего развитие поисковиков по данным и продукты по автоматизации (ИИзации) аналитики по данным. Уже есть несколько стартапов обещающих автоматизацию построения дашбордов на основе клиентских данных.

Ссылки:
[1] https://www.cbinsights.com/research/large-language-model-operations-llmops-market-map/

#ai #analytics #llmops
В Rest of world статья о стереотипах о странах заложенных в генеративные ИИ [1]. Например, Indian person обычно старый мужчина с бородой, Mexican person обычно мужчина в сомбреро, а American person чаще женщина и чаще блондинка на фоне флага.

В целом статья о том как генеративный ИИ сужает мир до стереотипов и в этом мало хорошего, впрочем эта проблема на поверхности и точно будет решаться в новых моделях, инструментах, практике их применения.

Ссылки:
[1] https://restofworld.org/2023/ai-image-stereotypes/

#ai #generativeai #sterotypes #readings
На фоне всё усиливающегося государственного регулирования в области персональных данных в России я не могу не вспомнить как 5 лет назад в 2018 году я проводил исследование "легализованных утечек персональных данных". Это когда персональные данные не хакеры крадут, а когда государственные органы по причине непонимания последствий хренового регулирования и несоблюдения базовых требований разработки информационных систем делают эти данные доступными. Я писал об этом у себя в блоге [1] и были публикации в РБК и не только в 2919 году. А ещё до этого в 2018 году я эти материалы отправлял в Роскомнадзор, одному, не буду называть кому, зам. министру цифрового развития и тд.

Полный текст того исследования я никогда не публиковал и даже убрал его публичную версию, без инструкций по воспроизведению, из открытого доступа, но вот что я вам скажу. Мало что изменилось с тех пор. Исчезли некоторые самые одиозные случаи, вроде того как УЦ Миноброны светил внутренние контакты/email'ы, а также некоторые особо вопиющие случаи раскрытия паспортных данных.

Но, исправили далеко не все!🤦‍♂️Особенно в части утечек связки ФИО + СНИЛС + email. Это не так подгорает по сравнению с хакерскими утечками, но не так уже мало количественно.

По многим причинам я далее не публиковал обновления того исследования, в первую очередь поскольку не было никакого желания чтобы закрывали некоторые важные публичные источники данных, а также с тем что нет желания давать хакерам наводки.

Но... увы, не могу не констатировать что российское государство довольно плохой регулятор персональных данных. Фактически, сапожник без сапог.

Ссылки:
[1] https://beta.begtin.tech/pdleaks-p3-govsys/
[2] https://www.rbc.ru/politics/15/05/2019/5cdac8469a79479a27bd4eca

#privacy #reports #readings #personaldata #regulation
Полезное чтение про данные, технологии и не только:
- Generative AI Prohibited Use Policy [1] политика Google по продуктам Generative AI. Документ от марта 2023 года, хорош своей лаконичностью, многим нормотворцам на заметку. Саморегулирование в области ИИ должно быть, в том числе, таким.
- TileDB closes a $34M Series B round [2] про стартап TileDB облачной и с открытым кодом СУБД который привлёк раунд B инвестиций на $34M. Из особенностей продукта это ориентация на данные в виде массивов и адаптированность под данные для машинного обучения и геоданные
- Where is data diplomacy happening? A reading list [3] о том где и как происходит "дипломатия данных" в мире. Неплохой список, со ссылками на практические инициативы, книги и научные статьи.
- From Data to Decision Intelligence: The Potential of Decision Accelerator Labs [4] новый-старый термин Decision Intelligence в статье Stefaan G. Verhulst о недостаточности решений основанных на данных и необходимости их интеграции с существующими процессами, практиками, жизненным опытом и так далее. Термин давно встречается в контексте продуктов для business intelligence [5]
- Ranking Nations [6] книга за авторством Stephen Morse о том как читать и понимать рейтинги стран основанные на статистических показателях. Книга свежая, я лично её ещё не читал, но скорее всего запланирую на ближайшие месяцы. Судя по описанию она весьма полезна для развития критического мышления в приложении к глобальным оценкам.

Ссылки:
[1] https://policies.google.com/terms/generative-ai/use-policy
[2] https://tiledb.com/blog/tiledb-closes-series-b-to-advance-the-vision-of-the-modern-database
[3] https://medium.com/odi-research/where-is-data-diplomacy-happening-a-reading-list-45ce5eddf016
[4] https://medium.com/data-stewards-network/from-data-to-decision-intelligence-the-potential-of-decision-accelerator-labs-33f4060734a8
[5] https://en.wikipedia.org/wiki/Decision_intelligence
[6] https://www.e-elgar.com/shop/usd/ranking-nations-9781800886308.html

#readings #ai #data #policies #statistics
В рубрике интересных проектов на данных Open Syllabus [1] проект по сбору базы данных и визуализации информации о литературе для чтения рекомендуемой на курсах в университетах и колледжах. Огромный охват курсов по США, Великобритании и другим англосаксонским странам, в меньшей степени по странам Европы, а также довольно много по Японии, Тайваню и ряду других стран. Сразу скажу что из постсоветских стран там нет России, Туркменистана, Азербайджана, Таджикистана, остальные есть, но, как я понимаю, только в англоязычной их части и привязанные к англоязычным курсам.

В то же время проект очень наглядный, хорошо демонстрирующий влияние писателей и произведений на образование. Из российских писателей времен империи ожидаемо акцент на Достоевском.

Все источники открытые, явно немало ручной работы. Сам проект имеет открытый контур в виде базы, рейтингов, визуализаций и тд.

А монетизация идёт через сервис аналитики для методистов [2].


Ссылки:
[1] https://www.opensyllabus.org
[2] https://analytics.opensyllabus.org

#opendata #readings #texts #syllabus
Сегодня я выступал на EDPC [1] с темой Прозрачность политик приватности как необходимая часть политик компаний про то как ведущие компании ведут свои политики приватности и этики в открытом доступе. Частично выступление есть в моей презентации [2], а через какое-то время будут доступны и записи выступлений на сайте мероприятия.

У многих выступающих звучала явно или опосредовано мысль про ухудшение регулирования данных в России, кто-то говорил о том что "Россия и раньше не была нормальной юрисдикцией, а что уж говорить и сейчас", а я лично не устаю повторять что "акулы почуяли кровь" (с), регуляторы почувствовали безнаказанность и готовы жертвовать экономикой ради цензуры.

И тут, как будто неслучайно, появилась новость на РБК о поручении Президента РФ по переносу игр в доменную зону .ru/.рф [3]. А почему раньше глобальные игроки этого не делали? Может быть из-за изуверских российских законов в этой области? Может быть из-за свежих законов, постановлений Пр-ва и приказов служб и министерств усиливающих право госструктур на то чтобы залезать в любые данные любых компаний? Игровая индустрия в этом смысле глобальна, юрисдикции выбираются по критериям возможности приёма платежей (штат Делавэр в США или Сингапур), по адекватности регулирования работы с данными и по техническим возможностям (отклику при передаче данных), а также по цене инфраструктуры.

Но я скажу ещё и о другом. Российское регулирование в последние годы особенно сильно скатилось к модели "президент поручил" или "вот мы такое придумали". Теперь в его основе почти никогда нет заранее проведённого анализа, исследования, подкреплённых фактами обоснований, доводов за или против и тд. Есть лоббисты обладающие административным ресурсом протаскивающие любую ересь под соусом безумности контекста и есть госолигархия и госаппарат протаскивающие усиление государственного контроля.

Здесь хотелось бы добавить какой-то не слишком пессимистичный вывод, но оптимизма мало.

Ссылки:
[1] https://edpc.network
[2] https://www.beautiful.ai/player/-Nh7XHE3Ae2sXhVDyRZz
[3] https://www.rbc.ru/technology_and_media/19/10/2023/6531212f9a794737466a98ab

#privacy #personaldata #regulation
Прекрасная история преподавателя на Python у которого навсегда забанили аккаунт для рекламы его курсов на Facebook [1] предположив что курсы про Python и Pandas - это курсы про работу с живыми питонами и пандами. Причём сделали это даже после ревью его аккаунта который однозначно показывал что его владелец учит программированию за деньги, а не дрессирует диких животных.

Что интересно так это то что из текста можно узнать о том что Facebook придерживается политики удаления данных в течении 180 дней и поэтому когда через год он через знакомых в Facebook'е попросил узнать за что же его забанили и как разбанить, оказалось что этих сведений уже нет. Пожизненная блокировка есть, а обоснований её уже нет.

Эта история одна из многих побуждающих к дискуссии о том что глобальные монополии с их правилами могут быть даже хуже чем взаимодействие с госорганами, у них может напрочь отсутствовать механизм аппеляции, например.

Ссылки:
[1] https://lerner.co.il/2023/10/19/im-banned-for-life-from-advertising-on-meta-because-i-teach-python/

#python #stories #facebook
В рубрике интересных наборов данных United Nations Parallel Corpus [1] с одной стороны многим известный, а с другой, на удивление, далеко не всем.

Этот набор данных включает связанные тексты на разных языках позволяя развивать технологии перевода, как минимум, между популярными языками которые использует ООН.

В общей сложности это 799 276 документов и 1 727 539 пар связанных документов.

Доступно под свободной лицензией, но не стандартной, а с требованием упоминания ООН и исследования в рамках которого этот набор данных был создан.

Ссылки:
[1] https://conferences.unite.un.org/uncorpus

#opendata #un #datasets #languages #translation
Совершенно незаслуженно упущенный мной и ранее не упомянутый вызов/challenge по созданию 30 дневных карт, 30DayMapChallenge [1]. Он организован специально для самых упоротых упорных дизайнеров, проходит 30 дней с 1 по 30 ноября в течение которых необходимо каждый день публиковать карту на заданную тему: точки, линии, полигоны и так далее. Каждый день надо публиковать результат в социальных медиа с хэштегом #30DayMapChallenge

Весь проект - это частная инициатива Topi Tjukanov который проводит эти конкурсы с 2019 года. Можно посмотреть, например, на работы 2022 года [2].

Никаких призов нет, только фан и репутации в сообществе. Это крутой челлендж, с оценкой результатов по "лайкам" и "ретвитам". Потому что это вызов (challenge), а не конкурс

Правил там немного, главное из которых я бы выделил Don’t be an asshole. Для тех кто хочет самому(-ой) себе бросить вызов - это будет прекрасная возможность, попробовать свои навыки, а потом ещё и рассказать об этом по завершению.

Ссылки:
[1] https://30daymapchallenge.com
[2] https://30daymapchallenge.com/2022/

#gis #contests #challenges #geodata #opendata
По поводу ЦБ РФ и "закрытой комнаты" со статистикой [1], когда данные передаются исследователям внутри физически закрытой инфраструктуры - это совсем не новая идея.
Подобное достаточно давно есть во многих странах. Например, в Великобритании довольно давно существует служба UK Data Service [2] обеспечивающая доступ учёных к инфраструктуре данных имеющих "особую чувствительность", вплоть до персональных данных в некоторых случаях.

У службы есть три режима распространения данных [3]:
- открытые данные: свободные лицензии CC-BY или OGL и свободное скачивание
- защищённые данные: можно скачать после регистрации и соглашения со специальной лицензией
- контролируемые данные через SecureLab: Доступ к слишком подробным, деликатным или конфиденциальным данным осуществляется через SecureLab. После регистрации опытные исследователи могут подать заявку на доступ к контролируемым данным.

SecureLab - это специальное ПО и режим доступа к данным только с контролируемых рабочих мест, с полной записью процесса доступа к данным. Сессия пользователя записывается и сохраняется, на случай нарушения пользователем соглашения о доступе к данным. Данные нельзя скачивать, только сохранить результаты своего исследования.

В основном такой режим доступа распространяется на детальные данные переписей, опросов и детальных показателей по бизнесу. В UK многие индикаторы индивидуальные для компаний, в отличие, к примеру, от России, являются коммерческой тайной и доступны только при соблюдении определённых условий.

В чём важные характеристики UK Data Service:
1. Есть общий открытый общедоступный каталог данных где перечислены все наборы данных: открытые, закрытые, охраняемые [5]. Это означает что нет ситуации когда Вы не можете запросить данные просто поскольку не знаете о их существовании.
2. Даже закрытые данные доступные через SecureLab тщательно документированы и документация общедоступна [6]
3. К каждому набору данных приложены не только данные (для открытых данных или доступных после регистрации), но и результаты исследований на их основе [7]

Кроме Великобритании такая практика есть во многих странах, я бы даже сказал что почти во всех развитых странах, где-то это организованно системно, где-то на соглашениях исследовательских центров и статистических служб, центральных банков и тд.

Подобная практика является хорошей и допустимой при соблюдении баланса открытости и приватности, публикации документации, общедоступного каталога и при том что в закрытой части оказываются только, действительно, чувствительные данные.

Иначе говоря, если ЦБ РФ даст исследователям доступ к данным которые ранее не раскрывались и затрагивают коммерческую тайну или иные ограничения - это скорее хорошая практика, эти данные и не могли бы быть открытыми.

А если ЦБ РФ перенесёт в "закрытую комнату" ту статистику что они публикуют сейчас и она исчезнет из открытого доступа или резко сократится в объёме и детализации, то это будет исключительно плохим шагом для рынка, общества и так далее.

Поскольку подробностей пока нет, я лично не знаю какой сценарий тут предполагается.

Ссылки:
[1] https://www.vedomosti.ru/finance/articles/2023/10/24/1002303-tsb-sozdat-komnatu-s-zakritoi-statistikoi
[2] https://ukdataservice.ac.uk
[3] https://ukdataservice.ac.uk/find-data/access-conditions/
[4] https://ukdataservice.ac.uk/cd137-enduserlicence/
[5] https://beta.ukdataservice.ac.uk/datacatalogue/studies/?Search=#!?Search=&Rows=10&Sort=0&DateFrom=440&DateTo=2023&AccessFacet=Controlled&Page=1
[6] https://beta.ukdataservice.ac.uk/datacatalogue/studies/study?id=6697#!/documentation
[7] https://beta.ukdataservice.ac.uk/datacatalogue/studies/study?id=6697#!/resources

#opendata #banking #cbrf #data #datasets #datacatalogs
Data Provenance Explorer [1] большая инициатива по анализу, систематизации и аудиту наборов данных используемых для обучения больших языковых моделей.

В общей сложности более 1800 наборов данных с указанием их происхождения, лицензий, создателей, источников и других метаданных.

Проект является результатом написания одноимённой научной статьи The Data Provenance Initiative:
A Large Scale Audit of Dataset Licensing & Attribution in AI
[2] коллективом 18 авторов из разных академических и коммерческих организаций.

Статья не менее интересная и полезная и сама идея кажется очень правильной, заглянуть на то чём обучаются языковые модели и исправлять там где надо исправлять.

Ссылки:
[1] https://dataprovenance.org
[2] https://www.dataprovenance.org/paper.pdf

#opendata #datasets #ai #research #data