InsightStream
729 subscribers
159 photos
6 videos
13 files
992 links
Hello, World! 17.08.2016 на свет появился этот канал. Занимаясь управлением и развитием продукта, я ежедневно сталкиваюсь с потоками интересной и полезной информации в сфере IT, технологий и интернета. Чем и стремлюсь делиться)
Download Telegram
Исследовательская неделя закончилась. Выступления прошли успешно. Выкладываю материалы презентаций. Если будут вопросы или комментарии, то пишите - готов обсуждать!
! Доклад Эксперимент (19_04).pdf
1.5 MB
1. Сдвиг социальной нормативности в телефонных и онлайн-опросах.
ВЖуравлев_Доклад_20180418.pdf
2.3 MB
2. Изменение парадигмы социологических и маркетинговых исследований в цифровом мире.
20180420_Big Data от чайников_fin.pdf
2.5 MB
3. BigData от «Чайников».
Для подготовки одного выступления про инструменты для работы с данными мне понадобилась иллюстрация их огромного разнообразия. Поэкспериментировав с различными формулировками поисковых запросов, я нашел замечательную инфографику по теме и вставил ее в свою презентацию.

Как оказалось, автором инфографики является Scott Brinker, который занимается проектом Marketing Technology Landscape с 2011 года!

На первой инфографике в 2011 было представлено 150 брендов инструментов, в 2017 – их уже 4 891.

http://chiefmartec.com/2017/05/marketing-techniology-landscape-supergraphic-2017/

HIGH-RESOLUTION PDF (61MB): https://yadi.sk/i/SwvdUdVP3UniSN
Хорошая конструктивная статья на тему, почему представители индустрии Маркетинговых Исследований должны занять активную позицию по вопросам Data Privacy по следам истории Facebook-Cambridge Analytica.

Мы должны начать разрабатывать и продвигать новые подходы к взаимодействию с пользователями, проведению исследований и использованию данных (вкл. персональные) из различных источников. Естественно все это должно происходить с согласия респондентов.

Либо это сделаем МЫ, либо те, у кого нет ни знаний, ни опыта, ни вовлеченности в тему…

http://greenbookblog.org/2018/04/05/when-worlds-collide/
Слова «технология» и «инновация» не употребляет разве что самый ленивый ресечер) При этом, лично для меня, критически важным является применять и сохранять ЧЕЛОВЕКО-центристский подход в ТЕХНО-центристском мире.

Для этого можно следовать 4 принципам:
1. Взаимодействовать с людьми в их естественном технологическом окружении
2. Даже взаимодействуя с людьми виртуально, преломлять исследуемые темы на их реальную жизнь
3. Использовать технологии для продвинутых face-to-face методологий
4. Для начала, ставить себя на место людей для определения лучшего способа взаимодействия и общения с ними

http://greenbookblog.org/2018/04/04/4-ways-to-employ-a-human-centric-approach-in-a-tech-centric-mrx-world/
Data Fest⁵ 28 апреля 2018
http://www.datafest.ru/schedule.html
Передовая ML, DL, модели и как они работают.
Инструменты и инженерная начинка решений.
Как DS и ML приносят пользу бизнесу.
Интерактивные секции от сообщества.
Регистрация и посещение бесплатно!
Сегодня стоит послушать 👇

Lumiere hall 2 (малый зал, 140 человек):
11:00-12:45 — Pitch-сессия
Заявки и презентации получены:
* Антон Чечетка - Driver assist и автопилоты
* Arnaud Trousset - моделирование локального потребительского поведения
* Андрей Журавлев - Микроволновая система досмотра людей в движении
* Анна Воеводская - Предсказание выборка клиента в оффлайн ритейле
* Николай Князев - Предсказание возвращения клиента в интернет-магазине
* Вадим Сидельников - Прогнозирование спроса B2B клиентов Газпромнефти

13:00-14:30 — Russian ML keynotes, part 2(Main stage)
Выступления лидеров ведущих Российских исследовательских групп в Deep Learning:
* 14:00 Дмитрий Ветров, ФКН ВШЭ: Deep Learning: more questions than answers


13:00-14:30 — Sys ML 1 (Prod stage) Как на практике устроена архитектура ML решений:
* 13:00 Светлана Поспелова, Яндекс.Погода: Глобальный прогноз погоды - чего нам это стоило
* 14:00 Адам Елдаров, Double Data: ML в production на микросервисах для хорошей жизни


15:30-17:30 — DeepBayes workshop (Space, тут можно и других послушать в этот промежуток времени только это и следующая тема норм)
Разбор последних статей и Deep Learning проектов от группы Байесовских Методов:
* (17:00)Новиков Александр, Higher School of Economics, Samsung-HSE laboratory: Тензорные разложения и их использование в машинном обучении
Организатор: Дмитрий Ветров

15:30-17:30 — Deep Computer Vision workshop (Lumiere hall 1, но это жестко сказал Сергей, не факт что будет сразу понятно все)
Как правильно готовить задачи и приложения в компьютерном зрении:
* Дмитрий Ульянов, Skoltech: Deep Image Prior
* Виктор Куликов, Skoltech: Instance Segmentation by Deep Coloring
* Егор Захаров, Skoltech: Image Manipulation with Perceptual GANs
* Александр Вахитов, Skoltech: Set2Model Networks: Learning Discriminatively To Learn Generative Models
Организатор: Виктор Лемпицкий




17:45-19:15 — ML in business (Main stage) ML в крупном бизнесе, как устроен и внедряется ML в крупных компаниях:
* Николай Шадрин, МТС: Data Science в телекоме
* Максим Еременко, Сбербанк: DS и ML в банковских задачах +-
Ведущий: Алексей Натекин

17:45-19:15 — Fit ML (Prod stage) Как запихнуть ML и компьютерное зрение в жесткие ограничения по мощностям:
* (18:45)Виктор Юрченко, Яндекс.Такси: Локализация беспилотника в окружающем мире
Ведущий: Сергей Овчаренко

17:45-19:15 — True story case-club (Space)
Разбор реальных кейсов, как и с какими результатами ML помогает бизнесу:
* Александр Ульянов, Сбербанк: Управление наличностью в банкоматах и офисах
* Роман Чеботарев, Zyfra: Оптимизация производства холода в пустыне
* Александр Фонарев, Rubbles: Рассылка персональных сообщений физ-лицам клиентам банка
* Павел Нестеров, ODS.ai: Проведение A/B теста в оффлайн ритейле
* Алексей Чернобровов: Персонализация скидок в интернет-магазине
Ведущий: Петр Ромов

17:45-19:15 — WiML workshop (Lumiere hall 2)
Первый в СНГ офицальный Women in ML workshop, популяризируем ML среди девушек:
* (18:45)Эмели Драль, mechanica.ai: Машинное обучение в промышленном масштабе: специфика работы с "тяжелыми" отраслями
Ведущая: Анастасия Манохина


19:30-21:00 — ML failconf (Prod stage) Вся правда о тех проектах, где машинное обучение пошло наперекосяк:
* (20:30)Павел Мягких, Kreate: Основные ошибки Data Scientist’ов в бизнесовом проекте (тут можно и с 19:30 послушать)
Forwarded from TechSparks
Просто прикольно: обсуждениями неработающего Телеграма набиты все соцсети и часть обычных СМИ. А про то, что из-за отключения электричества был закрыт а позже эвакуирован амстердамский аэропорт Schiphol, один из крупнейших европейских хабов, поди найди хоть слово. Т.е. с точки зрения реального воздействия на людей этот блэкаут в огромном аэропорту и ещё 18 000 домов — редкое явление для Европы, и будет интересно узнать причину и подробности. Это очень крупное событие.
Но в онлайновом мире все эти тысячи пассажиров, пробки на дорогах, сотни отменённых и перенаправленных рейсов теряются на фоне неработающего телеграма. Забавно искаженный мир ;)
https://www.independent.co.uk/travel/news-and-advice/amsterdam-schiphol-airport-closed-flights-latest-power-outage-delays-passengers-departures-arrivals-a8327886.html
В личной библиотеке нашлось букинистическое издание «Прикладные проблемы социальной психологии» издательства «Наука» 1983 года!

Если отфильтровать отсылки к выступлениям Л.И.Брежнева и некоторые другие вещи, очевидно требовавшиеся цензурой и редактурой при выпуске книги, то остаются прикладные и интересные социально-психологические аспекты изучения личности, взаимодействия личности и группы, лидерства и управления, а также внутригрупповой адаптации.

СПОЙЛЕРЫ 👇

Убеждение может действовать преимущественно на лиц с развитым логическим мышлением, тогда как внушение воздействует не только на эту категорию людей, но в еще большей степени на лиц с неразвитым логическим аппаратом.

Шкала социальных оценок, применяемых коллективом, может быть более широкой или более узкой, более жесткой или более динамичной. Чем шире шкала социальных оценок, тем в большей степени она стимулирует и развивает индивидуальные мотивы и индивидуальные способы поведения. Одна из основных функций самосознания – защита индивидуальности, выражающаяся в различных типах защитных реакций на ситуации, угрожающие сохранению индивидуальности. Поэтому при узкой шкале социальных оценок возникает ряд защитных реакций, в конечном счете приводящих к отчуждению от коллектива.

Индивидуальный стиль определяется несколькими иерархическими уровнями индивидуальности, например, свойствами нервной системы, психодинамическими свойствами, социометрическим статусом. При формировании индивидуального стиля в коллективе роль социальных оценок в развитии интегральной индивидуальности заключается не в том, что изменяются все свойства- биохимические, соматические, нейро- и психодинамические, а в том, что изменяется связь между этими свойствами.

https://www.ozon.ru/context/detail/id/30254908/
Интересная статья на стыке генетики и статистики: Эпигенетические часы и другие биомаркеры старения. Оказывается, за фразами «выглядит младше своего возраста» и «старше своего возраста» есть научные причины и следствия.

https://medium.com/@yurideigin/epigenetic-clock-and-other-biomarkers-of-aging-1a2cf17afdeb
Про Agile на канале ТВ-3 ☝️

Stop and think (остановиться и подумать). При обычной системе ты работаешь в режиме многозадачности: «все время куда-то бежишь, что-то сдаешь». Agile дает возможность бросить все силы на один проект и сделать его так хорошо, как только можешь.

Брать столько, сколько cможешь унести. Ты не обещаешь сделать то, что тебе не под силу, потому что понимаешь — завтра «у доски» это вскроется. «У меня как у руководителя нет ложных обещаний от моих подчиненных», — подчеркнула Лили.

Всегда думать об улучшениях. Agile построен так, что каждую неделю тебя спрашивают, как ты мог выполнить свою задачу лучше. Сама система заставляет тебя думать об улучшениях и стремиться к развитию.

https://adindex.ru/publication/hr/opinion/2018/04/28/170834.phtml
«Хайповая» разработка – ситуация, когда команды разработчиков принимают решения по поводу архитектуры или технологического стека, опираясь на неточные мнения, социальные медиа и, в общем, на что-то модное и на слуху.

Marek Kirejczyk назвал данный тренд Hype Driven Development и подробно разбирает, почему подобный подход вреден! 👇

https://blog.daftcode.pl/hype-driven-development-3469fc2e9b22
Forwarded from N + 1
Инженеры Ford создали устройство, позволяющее слепым «видеть» происходящее за окном автомобиля через осязание. Оно делает снимок и преобразует его в уровни вибрации, пропорциональные оттенку серого цвета. Когда пользователь касается окна пальцем, устройство воспроизводит вибрацию для соответствующей области изображения

http://short.nplus1.ru/ford