Без лишних слов или очищаем речь с помощью текст майнинга
Представьте ситуацию: вас назначили спикером на мероприятии, и вы даже знаете, о чем хотите рассказать аудитории. Но будет ли публикой воспринят ваш доклад так, как вы себе это представляли? Давайте посмотрим, что может пойти не так, и как это исправить.
https://habr.com/ru/post/708100/

Causal Random Forest для оценки гетерогенного эффекта воздействия и его визуализация
В данной публикации рассмотрю расчет CATE посредством «причинных» случайных лесов с помощью библиотеки EconML, а также визуализацию результатов посредством библиотеки SHAP в Python
https://habr.com/ru/post/705694/

Пять причин, по которым вам нужны синтетические данные
Сбор и разметка данных в реальном мире может быть длительным и дорогостоящим занятием. Кроме того, у этих данных могут быть проблемы с качеством, разнообразием и количеством. К счастью, подобные проблемы можно решать при помощи синтетических данных.
https://habr.com/ru/articles/725810/

Обучение VAE и нижняя вариационная граница
В машинном обучении для оптимизации каких-либо вероятностных моделей часто используется нижняя вариационная граница (evidence lower bound), о ней и пойдет речь.
https://habr.com/ru/articles/723674/

Об интересных задачах по SQL
Стал искать задачи по SQL, чтобы освежить свои знания, и к немалому удивлению обнаружил, что, несмотря на очевидную востребованность темы, интересные наборы задач на русскоязычных ресурсах можно пересчитать по пальцам. Хочу поделиться с сообществом своим мнением по поводу этих наборов.
https://habr.com/ru/articles/726348/

От Amazon Lex до GPT-4: как сделать бота со «своими» данными?
Тема ChatGPT и других моделей от OpenAI сейчас на хайпе. Но на них одних свет клином не сошёлся. Или всё-таки сошёлся? Попробуем разобраться и обойдёмся сегодня без кода, только общие понятия, боль и страдание.
https://habr.com/ru/articles/726698/

Как я из специалиста по защите информации стал аналитиком данных. Моя история
Привет, меня зовут Алексей, я работаю аналитиком данных, но я не сразу стал им. Чтобы понять, кем я действительно хочу работать, потребовалось время.
https://habr.com/ru/articles/725896/

NULL в SQL: Что это такое и почему его знание необходимо каждому разработчику
NULL - это специальное значение, которое используется в SQL для обозначения отсутствия данных. Оно отличается от пустой строки или нулевого значения, так как NULL означает отсутствие какого-либо значения в ячейке таблицы
https://habr.com/ru/articles/725214/

Создание визуальной поисковой системы — часть 1: исследование данных
В этой статье мы объясним один из методов создания визуальной поисковой системы. Мы будем использовать набор данных Caltech 101, который содержит изображения обычных объектов, используемых в повседневной жизни.
https://www.kdnuggets.com/2022/02/buildi…

Выборка Томпсона со смешанным эффектом
Contextual bandit — это популярная платформа для онлайн-обучения действиям в условиях неопределенности. На практике количество действий огромно, и их ожидаемые вознаграждения коррелируют. В этой работе мы представляем общую структуру для фиксации таких корреляций
https://www.amazon.science/publications/…

Производительность и стабильность Knime на слабых компьютерах
Наступают времена, когда офисному сотруднику недостаточно знать Word и Excel в качестве минимального обязательного базиса программных продуктов. No‑code/Low‑code платформы и продукты — вот что незаметно становится обязательным для владения каждым.
https://habr.com/ru/articles/728204/

Основные инструменты для работы в Data Engineering: введение для начинающих Data Engineer'ов
Я занимаю должность Data Engineer в компании, которая специализируется на разработке мобильных игр. В этой статье я хочу поделиться информацией об основных инструментах, которые я использую в своей работе с данными, и рассказать о каждом из них подробнее.
https://habr.com/ru/articles/727560/

Ассоциативная память без нейросетей + генерация текста
Когда‑то давно ко мне пришла идея реализовать алгоритм основанный на цепочках символов. Этот алгоритм выделяет в тексте несколько последовательностей символов, и таким образом производит его анализ. Этот алгоритм в какой‑то мере похож на метод построения N‑грамной модели, разница лишь в том, что он строит последовательности символов переменной длины.
https://habr.com/ru/articles/726030/

Как создать переводчик, который переводит лучше, чем Google Translate
Помню, как еще в школе на Basic я писал программу-переводчик. И это было то время, когда ты сам составлял словарь, зашивал перевод каждого слова, а затем разбивал строки на слова и переводил каждое слово в отдельности.
https://habr.com/ru/articles/689580/

Business Intelligence и бизнес-аналитика: стратегия, этапы, процессы и инструменты
Все бизнесы работают с данными — информацией, генерируемой множеством внутренних и внешних источников компании. Эти каналы данных служат органами чувств руководства, предоставляя ему информацию о том, что происходит с бизнесом и рынком.
https://habr.com/ru/articles/714910/

Пишем приложение на Python для интерактивной визуализации графов с NetworkX, Plotly и Dash
Говорят, хорошая визуализация данных лучше тысячи слов о них, и с этим трудно спорить.
https://habr.com/ru/articles/728256/

Что делают биоинформатики
Биоинформатика — это область знаний, в которой компьютерные методы и информационные технологии анализа данных применяются для интерпретации биологических явлений, связанных с биомолекулами.
https://habr.com/ru/articles/727442

Автоматическое построение плоской панорамы
В этой статье представлен простой алгоритм автоматического сшивания нескольких фотографий в плоское (иногда называют перспективное) панорамное изображение (planar/perspective panoramic image). Статья содержит код на языкеPythonс использованием библиотекиOpenCV.
https://habr.com/ru/articles/708986/

Пора забывать GridSearch — встречайте ProgressiveGridSearch. Фракталы в ML, постепенно увеличиваем разрешение
Здравствуйте, я придумал как подбирать гиперпараметры бескомпромиссно лучше GridSearch’а. Нужно лишь изменить порядок вычислений.
https://habr.com/ru/articles/726222/

Как научить Наивного Байеса давать персональные рекомендации
Подход, о котором я расскажу, позволяет расширить функциональные возможности метода Наивного Байеса благодаря использованию весовых коэффициентов для различных групп признаков объекта датасета .
https://habr.com/ru/articles/728802/

Часть 2. Перевод нейронной сети на базе Keras LSTM на работу с матричными операциями
В первой части была переведена обученная модель полносвязной сети на базе Keras на работу с матричными вычислениями. Модель разработана для новостного агрегатора с целью фильтрации нежелательных новостей.
https://habr.com/ru/articles/723792/