Data Science | Machinelearning [ru]

Грандиозное судилище по факту злоупотребления искусственным интеллектом крупнейшими компаниями. Google, Deepmind, Alphabet, Facebook, Tesla, Nearalink, Сергей Брин, Ларри Пейдж, Марк Цукерберг, Илон Маск, Сандар Пичаи, PR Newswire и John Does. Это самый значительный и важный судебный процесс 21 века, и он оказывает влияние на весь мир. Генеральный директор и учредители Марк Цукерберг, Илон Маск, Сергей Брин, Ларри Пейдж и Сандар Пичаи также названы ответчиками вместе со своими компаниями. Машинный перевод статьи, источник указан внизу. Судьбу ответчиков вы можете проследить самостостоятельно. КРАТКИЕ ФАКТЫ Угроза человечеству с помощью неправомерного использования искусственного интеллекта, соучастия и помощи в физическом геноциде внутри Китая путем передачи технологий искусственного интеллекта, участия в культурном геноциде человечества и управления и программирования человеческой расы с помощью социальной инженерии с помощью кодирования ИИ и алгоритмической обработки биометрических данных ИИ. Это фаза 1 первого судебного процесса. Мы открыты для поддержки на глобальном уровне. У нас есть сеть, состоящая из тысяч человек по всему миру и десятков тысяч в Китае, которые являются свидетелями и пострадали в Китае из-за технологий и передачи данных ответчиками. Ниже приведены краткие сведения о соответствии федеральным делам, извлеченные из официального документа, поданного в Сан-Диего , Калифорния. Чтобы узнать подробности о финансовых, личных и корректирующих поведенческих требованиях, вы можете получить доступ к делу в базе данных федерального суда.

Философия Java Java нельзя понять, взглянув на него только как на коллекцию некоторых характеристик, - необходимо понять задачи этого языка как частные задачи программирования в целом. Эта книга - о проблемах программирования: почему они стали проблемами, и какой подход использует Java в их решении. Поэтому обсуждаемые в каждой главе черты языка неразрывно связаны с тем, как они используются для решения определенных задач. Эта книга, выдержавшая в оригинале не одно переиздание, за глубокое и поистине философское изложение тонкостей языка считается одним из лучших пособий для программирующих на Java.

​​SVM (Метод опорных векторов) SVM – линейная модель, такая как линейная/логистическая регрессия. Разница в том, что она имеет margin-based функцию потерь. Вы можете оптимизировать функцию потерь, используя методы оптимизации, например, L-BFGS или SGD. Одна уникальная вещь, которую могут выполнять SVM – это изучение классификаторов классов. SVM может использоваться для обучения классификаторов (даже регрессоров). Полезная ссылка: sklearn.svm.SVC Вводные гайды: Машина опорных векторов sklearn.linear_model.SGDClassifier

Как и зачем включают искусственный интеллект в веб-разработку Ведущие гиганты технологической индустрии используют технологию искусственного интеллекта несколькими способами. Такие компании, как Amazon, Microsoft, Facebook, Google и Apple, активно осваивают эту технологию.

Вокенизация — новый прорыв в области здравого смысла ИИ? Вокенизация — новый метод на основе неконтролируемого обучения, который позволяет масштабировать современные небольшие визуально-языковые наборы данных, подобные MS COCO, до размеров английской Википедии, то есть миллиардов записей. В сущности гигантские языковые модели учатся видеть мир.

​​Книга «Карьера программиста» основана на опыте практического участия автора во множестве собеседований, проводимых лучшими компаниями. Это квинтэссенция сотен интервью со множеством кандидатов, результат ответов на тысячи вопросов, задаваемых кандидатами и интервьюерами в ведущих мировых корпорациях. Из тысяч возможных задач и вопросов в книгу были отобраны 189 наиболее интересных и значимых. Шестое издание этого мирового бестселлера поможет вам наилучшим образом подготовиться к собеседованию при приеме на работу программистом или руководителем в крупную IT-организацию или перспективный стартап. Основную часть книги составляют ответы на технические вопросы и задания, которые обычно получают соискатели на собеседовании в таких компаниях, как Google, Microsoft, Apple, Amazon и других. Рассмотрены типичные ошибки, которые допускают кандидаты, а также эффективные методики поготовки к собеседованию. Используя материал этой книги, вы с легкостью подготовитесь к устройству на работу в Google, Microsoft или любую другую ведущую IT-компанию.

⬆️ Правильный ответ ⬆️ target="_blank"

Какой параметр в HTML позволит открывать ссылки в новом окне браузера target="_top" - 1 👍 1% target="_parent" - 4 👍 3% target="_blank" - 130 👍👍👍👍👍👍👍👍 92% target="_self" - 7 👍 5% 👥 142 человека уже проголосовало.

​​Логистическая регрессия Логистическая регрессия ограничена линейной регрессией с нелинейностью (в основном используется сигмоидальная функция или tanh) после применения весов, следовательно, ограничение выходов приближено к + / - классам (что равно 1 и 0 в случае сигмоида). Функции кросс-энтропийной потери оптимизированы с использованием метода градиентного спуска. Примечание для начинающих: логистическая регрессия используется для классификации, а не регрессии. В целом, она схожа с однослойной нейронной сетью. Обучается с использованием методов оптимизации, таких как градиентный спуск или L-BFGS. NLP-разработчики часто используют её, называя “классификацией методом максимальной энтропии”. На рисунку изображен сигмоид. Используйте LR для обучения простых, но очень “крепких” классификаторов. Полезная ссылка: sklearn.linear_model.LogisticRegression Вводный гайд: Логистическая регрессия | классификация

Функции потерь (Loss Functions) Для большинства именно с этого начинается знакомство с Data Science — функции потерь помогают создавать рекомендательные и прогнозные системы, определять тенденции в массивах данных. Допустим, у вас есть модель линейной регрессии, которой вы предлагаете исходные данные. Полученный результат вы сравниваете с образцом, чтобы определить, как далеко от реальности он лежит. Эта информация помогает вам оптимизировать функцию прогнозирования. Как же подсчитать эту разницу? Для этого вы представляете эти данные в виде двух векторов и применяете к ним функцию потерь. Например, пусть ожидаемый прогноз — это вектор P, а ваши результаты — вектор E. Тогда P-E — это разница между данными, а длина этого третьего вектора и представляет собой величину ошибки.

​​Игорь Ашманов: появление мыслящих роботов невозможно не только в ближайшем будущем, но вообще никогда ПРИЗРАК ФУТУРИЗМА Небывалое развитие IT-технологий последних лет создает ощущение, что вот-вот искусственный интеллект, описанный фантастами, станет реальностью. О том, куда может зайти прогресс, мы беседуем с разработчиком виртуальных собеседников-инфов, директором компании «Ашманов и партнеры» Игорем Ашмановым. — Игорь, сейчас много говорят о так называемых искусственных нейронных сетях, на основе которых будут созданы боты, обладающие полноценным искусственным интеллектом. Как вы это прокомментируете? — Давайте начнем с определения понятия «искусственный интеллект» (ИИ). В принципе само это словосочетание представляет собой искаженный перевод английского термина artificial intelligence, «искусственное понимание». Ученые под ИИ подразумевают не умение думать, а умение распознавать и адекватно реагировать. В случае виртуальных собеседников (инфов) — адекватно отвечать. Например, интернет-поисковик, выполняющий запросы пользователя,— классический пример ИИ. В сознании же жертв голливудских фильмов ИИ представляется неким андроидом, способным самостоятельно мыслить и осознавать себя. И именно на жертв подобной подмены понятий рассчитаны всякие шаманские спекуляции на терминах вроде «искусственная нейронная сеть». В данном случае это просто один из методов хранения и обработки данных, и «нейроны» здесь не подразумевают никакой связи с биологией. И какими бы мощными ни становились компьютеры и программное обеспечение, все равно робот никогда не сможет не только чувствовать, как человек, но и самостоятельно мыслить. А теории о том, что на каком-то этапе критическая масса железа и ПО будет превышена и тогда в компьютере заведется некий интеллект,— чистое шаманство. На мой взгляд, появление мыслящих роботов невозможно не только в ближайшем будущем, но вообще никогда. В каком-то смысле это уже философско-религиозный вопрос: мозг как физическое сочетание тканей рождает сознание или нематериальное сознание использует мозг, равно как руки и ноги? Если верно первое, то теоретически можно создать искусственным путем стопроцентный аналог мозга, на который снизойдет сознание. Но лично я в это не верю. — Возможно ли, что по мере развития технологий будут созданы виртуальные собеседники — пусть не мыслящие самостоятельно, но по разговору практически неотличимые от людей? — А это вполне возможно. Можно будет считать, что ИИ создан (в научном, а не шаманском понимании), когда человек не сможет по разговору отличить сетевого инфа от живого собеседника. Этот барьер называется тестом Тьюринга. И пока не создан виртуальный собеседник, способный его пройти. Другое дело, что тестируют инфов эксперты — во-первых, готовые, что их собеседник окажется виртуальным, а во-вторых, обладающие навыками выведения инфов на чистую воду. Для обычных же пользователей соцсетей тест Тьюринга уже можно считать пройденным: на уровне общения в сети хорошо проработанные инфы остаются нераспознанными. Только надо понимать, что инф не общается, а лишь имитирует общение. Например, когда вы не знаете, что сказать, то для поддержания разговора произносите какую-нибудь проходную фразу, некий энкод (двусмысленное высказывание, основанное на использовании речевых клише.— «Деньги»), который заставляет собеседника сменить тему. Инфы поступают точно так же. В них заложено ядро разумных микродиалогов вполне человеческого уровня и построен коммуникативный алгоритм постоянного сведения разговора к этому ядру. Только и всего. Источник: www.kommersant.ru

​​Метод k-средних #algorithms Всеми любимый неконтролируемый алгоритм кластеризации. Учитывая набор данных в виде векторов, мы можем создавать кластеры точек на основе расстояний между ними. Это один из алгоритмов машинного обучения, который последовательно перемещает центры кластеров, а затем группирует точки с каждым центром кластера. Входные данные – количество кластеров, которые должны быть созданы, и количество итераций. Полезная ссылка: sklearn.cluster.KMeans Вводные гайды: Видео по кластеризации Введение в кластеризацию

​​Распределения вероятностей Вероятность можно определить как процентный шанс того, что какое-то событие произойдёт. В Data Science вероятность находится в пределах от 0 до 1, где 0 означает, что событие точно не произойдёт, а 1 — что точно произойдёт. Распределение вероятностей — это функция, которая отображает вероятности всех возможных значений. Рассмотрим основные виды распределений. Равномерное распределение  Самое базовое из представленных здесь. У него есть единственное значение, которое встречается только в определённом диапазоне, а всё, что находится за его пределами, равно нулю. Это распределение можно воспринимать как признак категориальной переменной с двумя категориями: 0 и значением. У такой переменной могут быть и другие значения, отличные от нуля, но это не мешает изобразить её в виде функции, состоящей из нескольких равномерных распределений.

В книге рассмотрены наиболее распространенные и серьезные ошибки кодирования и программные "дыры", которые используются хакерами для взлома программных продуктов. Рассмотрено большинство языков и платформ программирования, каждая глава посвящена отдельному типу уязвимости ("смертному греху"), угрожающему безопасности компьютерных систем и программ.

​Хочешь узнать, как разрабатывается искусственный интеллект? Участвуй в интенсиве по Data Science и познакомься с основами анализа данных и технологиями машинного обучения. Ссылка для бесплатной регистрации: 🔜 https://clc.am/HFL4Jg. ✔️ Ты изучишь основы Python. ✔️ Научишься грамотно выгружать и визуализировать данные. ✔️ Создашь модель машинного обучения, предсказывающую курс доллара. ✔️ Узнаешь, как оценивать качество модели. 💣 Попробуй себя в роли специалиста по Data Science на мастер-классах от разработчика с 17-летним опытом Михаила Овчинникова и убедись, что эта профессия вполне доступна!

8 бесплатных курсов для дата-аналитиков Знание Python и R Курс «Изучение Python» Автор: Codecademy. Язык: английский. Уровень: начальный. Онлайн-платформа Codecademy предлагает интерактивное изучение Python: на одной странице объясняется краткая теоретическая информация и интерпретатор кода. Курс рассчитан на начинающих пользователей и рассказывает о базовых командах языка программирования. Курс предоставляется условно-бесплатно: получить доступ к контрольным заданиям и работе над проектами можно только по платной подписке. Бесплатные уроки подойдут, чтобы изучить простые конструкции и разобраться в синтаксисе языка. Самоучитель «Python 3 для начинающих» Автор: Дмитрий Мусин. Язык: русский. Уровень: начальный. Самоучитель Мусина — одна из крупных баз знаний про Python на русском языке. На сайте находится информация о модулях, материалы про анализ данных с помощью библиотеки Pandas, теоретическая информация, примеры задач и полезные ссылки. Также на основе опубликованных статей подготовлен самоучитель в PDF-формате. Курс «Программирование на Python» Автор: Институт биоинформатики. Язык: русский. Уровень: начальный. На курсе преподаватели знакомят с базовыми понятиями программирования. В качестве домашних заданий предлагается большой объём практических задач — все решения проверяет автоматическая система. При этом преподаватели не дают индивидуальные консультации. В курс также вошли задачи повышенной сложности, которые необязательно решать, чтобы пройти курс. Курс «Python: основы и применение» Автор: Институт биоинформатики. Язык: русский. Уровень: средний. Требования: базовые навыки программирования на Python или других языках программирования. Студенты курса изучают фундаментальные основы языка: как интерпретатор исполняет код, где он хранит переменные и данные, как определяются собственные типы данных и функции. Курс рассчитан на пользователей, которые знакомы с базовыми навыками программирования. Проверочные задачи в курсе разделены на два типа: на закрепление материала и поиск способов для применения изученных навыков. Решения проверяются системой. Курс «Основы программирования на Python» Автор: Udacity. Язык: английский. Уровень: начальный. Слушатели изучают три базовые темы: использование функций, создание и использование классов. Последний урок посвящён созданию собственных проектов. Обучение строится на работе над мини-проектами и изучении важных концепций. Курс нацелен на тех, кто хочет стать программистом или планирует с ними работать. Курс «Основы программирования на R» Автор: Институт биоинформатики. Язык: русский. Уровень: начальный. В этом курсе преподаватели рассматривают R как язык программирования, а не как инструмент решения конкретных задач. Слушатели изучают основные типы данных и универсальные семантические правила, а также темы, связанные с анализом и обработкой данных. Курс «Анализ данных в R» Автор: Институт биоинформатики. Язык: русский. Уровень: средний. Требования: базовые знания в области статистики. Преподаватели объясняют основные этапы анализа данных с помощью языка R. Студентам расскажут об основных этапах статистического анализа R, считывании и предварительной обработке данных, применении основных статистических методов и визуализации результатов. Курс «Программирование на R в науке о данных» Автор: Microsoft. Язык: английский. Уровень: средний. Требования: курс ориентирован на аналитиков, которым необходимо знание R для работы над статистическими проектами. Курс разработан Microsoft вместе с Техническим университетом Дании. В курсе рассказывают про основы R, учат читать и записывать данные, работать с ними и получать результаты. Также преподаватели объясняют, как выполнять интеллектуальную аналитику с помощью R и визуализировать данные.

Примеры, которые заставляют задуматься о том, что восстание машин уже началось  В 2015 году пьяный японец избил первого в мире «эмоционального» робота Pepper за неудачную шутку. Отпинал до состояния, когда робот не смог двигаться, и все из-за одной шутки, сказанной в отделении банка. Казалось бы, после этого Сара Коннор должна бросить связку оружия в багажник и поехать как можно дальше от человечества. Но проблема в том, что ИИ уже давно бунтует. Хотя ученые пытаются нас успокоить и утверждают, что машины с творческим интеллектом, близким человеческому, появятся в течение ближайших 50 лет. И вообще, очень маловероятно, что искусственный интеллект непременно разделит человеческие ценности. Но столь же сомнительно, что он придаст какое-либо значение своей собственной жизни. Однако отдельные достижения уверяют нас совершенно в обратном. Да и разве можно верить ученым? Скорее всего, у нас, людей, есть повод для беспокойства.

⬆️ Правильный ответ ⬆️ 2️⃣5️⃣ Квадрат отрицательного числа — это положительное число. Именно это свойство помогает «отлавливать» ошибки алгоритма на этапе обучения и тестирования.

Помните ли вы, как возводить числа в степень? 🤓 Это знание пригодится, когда вы будете знакомиться с функцией потерь и договариваться, по какому показателю оценивать качество работы алгоритма. Помните ли вы, как возводить числа в степень? Сколько будет квадрат от (– 5) (минус пяти)? 5 - 4 👍 2% 25 - 159 👍👍👍👍👍👍👍👍 95% - 25 - 4 👍 2% 👥 167 человек уже проголосовало.

Мама, я сделал Хабр! Мне 17 лет и я уже несколько месяцев делаю клон мобильного приложения Хабра, назвав его соответствующе, модно, со стилем и пафосной точкой в конце — habra. Получилось реализовать несколько фич, которых пока нет ни в официальном приложении из плей маркета, ни на самом сайте. Пост для любителей мобильных приложений. Автор приложения прислушивается к комментариям и идет на диалог. По мнению редакции Data science [ru] отличное начинание. #Нереклама