Как нам помогают нейронные сети в технической поддержке

Несмотря на всеобщий хайп вокруг машинного обучения и нейронных сетей, несомненно, сейчас на них действительно стоит обратить особое внимание. Почему? Вот ключевые причины:

  1. Железо стало гораздо быстрее и можно легко обсчитывать модели на GPU
  2. Появилась куча неплохих бесплатных фреймворков для нейросетей
  3. Одурманенные предыдущим хайпом, компании стали собирать бигдату — теперь есть на чем тренироваться!
  4. Нейронки в некоторых областях приблизились к человеку, а в некоторых — уже превзошли в решении ряда задач (где тут лопаты продают, надо срочно бункер рыть)

Но управлять этим, по прежнему, сложно: много математики, высшей и беспощадной. И либо ты из физмата, либо сиди и решай 2-3 тысячи задачек в течении двух-трех лет, чтобы понимать, о чем идет речь. Разобраться по дороге на собеседование в электричке, полистав книжку «Программирование на PHP/JavaScript за 3 дня» — не получится, ну никак, и списать никто не даст (даже за ящик водки).


Вам не дадут «списать» модель нейросети даже за ящик водки. Часто именно на Ваших данных публично доступная модель работает внезапно плохо и придется разбираться в тервере и матане

Но зато, ууУУ, овладев основами, можно строить разные предсказательные модели, реализующие интересные и мощные алгоритмы. И вот тут язык начинает заворачиваться и выпадать изо рта, цепляя левый глаз…
06/23/2017 17:10:04
0

[Из песочницы] Symfony 4: структура приложения

В свое время в Symfony 3 появились каталоги bin/, src/, var/, что по-моему мнению очень удобно и понятно. Мы все привыкли работать с такими каталогами. В свою очередь, Symfony 4 движется в этом же направлении и предлагает обновленную структуру каталогов приложения.
06/23/2017 16:52:44
0

[Перевод] Как мы собрали 1500 звезд на Гитхабе, соединив проверенную временем технологию и новый интерфейс


Недавно мы выпустили инструмент с открытым исходным кодом GraphQL Voyager. Удивительно, но он попал на первую страницу новостей Hacker News и GitHub, и в первые несколько дней получил 1000+ звезд. Сейчас у него уже более 1600 звезд.*


Людям понравился гладкий интерфейс, интерактивные функции и анимация. Мы использовали TypeScript, React, Redux, webpack и даже PostCSS, но это НЕ еще одна статья об этом. Давайте заглянем под капот...

06/23/2017 16:25:54
0

ECS (Elastic Cloud Storage) ― облачная платформа хранения Dell EMC

Объемы неструктурированных данных растут в геометрической прогрессии, и не похоже, чтобы этот процесс замедлялся. Некоторым организациям пока удается управлять ими с помощью традиционной инфраструктуры хранения, но она дорого обходится и не поддерживает масштабирование в соответствии с ростом объема данных.

Однако эти проблемы ― далеко не единственные. Бюджеты ИТ остаются на том же уровне или незначительно увеличиваются (примерно на 5% в год), а капитальные расходы большинства организаций каждый год вырастают почти вдвое. К тому же компаниям необходимо сохранять и улучшать уровень обслуживания, затрачивая на это все меньше ресурсов.

06/23/2017 16:05:28
0

13 вопросов, чтобы узнать, готовы ли вы нанимать команду мобильной разработки

Если вы решили создать мобильное приложение, определились с его целью и находитесь в поисках команды, способной реализовать ваш продукт, не забудьте подготовить ответы, на вопросы, описанные ниже. Скорее всего, ваш подрядчик их задаст или предложит обсудить по ним решения.

image

06/23/2017 15:53:47
0

Автоэнкодеры в Keras, Часть 2: Manifold learning и скрытые (latent) переменные

Содержание


  • Часть 1: Введение
  • Часть 2: Manifold learning и скрытые (latent) переменные
  • Часть 3: Вариационные автоэнкодеры (VAE)
  • Часть 4: Conditional VAE
  • Часть 5: GAN (Generative Adversarial Networks) и tensorflow
  • Часть 6: VAE + GAN




Для того, чтобы лучше понимать, как работают автоэнкодеры, а также чтобы в последствии генерировать из кодов что-то новое, стоит разобраться в том, что такое коды и как их можно интерпретировать.
06/23/2017 14:40:18
0

Автоэнкодеры в Keras, Часть 1: Введение

Автоэнкодеры в Keras


Часть 1: Введение


Содержание



Во время погружения в Deep Learning зацепила меня тема автоэнкодеров, особенно с точки зрения генерации новых объектов. Стремясь улучшить качество генерации, читал различные блоги и литературу на тему генеративных подходов. В результате набравшийся опыт решил облечь в небольшую серию статей, в которой постарался кратко и с примерами описать все те проблемные места с которыми сталкивался сам, заодно вводя в синтаксис Keras.

Автоэнкодеры


Автоэнкодеры — это нейронные сети прямого распространения, которые восстанавливают входной сигнал на выходе. Внутри у них имеется скрытый слой, который представляет собой код, описывающий модель. Автоэнкодеры конструируются таким образом, чтобы не иметь возможность точно скопировать вход на выходе. Обычно их ограничивают в размерности кода (он меньше, чем размерность сигнала) или штрафуют за активации в коде. Входной сигнал восстанавливается с ошибками из-за потерь при кодировании, но, чтобы их минимизировать, сеть вынуждена учиться отбирать наиболее важные признаки.



Кому интересно, добро пожаловать под кат
06/23/2017 14:38:42
0

[Перевод] Вехи истории шифрования и борьбы с ним

Шифрование — это тема, вокруг которой в последние годы постоянно кипят страсти. Производители устройств и программ встраивают в свои изделия системы защиты. Эти системы, с одной стороны, помогают обычным людям и организациям, с другой же — ими же пользуются и нарушители закона. Последнее ведёт к обеспокоенности спецслужб, которым, в идеале, хотелось бы, чтобы у них были ключи ко всем зашифрованным данным. Перед вами — рассказ о десяти событиях из истории шифрования и борьбы с ним.


06/23/2017 13:40:24
0

Расставляем точки над микросервисами. Секция Avito на РИТ++ 2017 (Видео)

Вот и подоспели материалы с фестиваля РИТ++ 2017. Мы выступили там с докладами по темам machine learning, front-end и mobile разработки и провели отдельный тематический блок, посвященный микросервисам. Под катом – видеозаписи выступлений на этой секции наших докладчиков и коллег из других компаний. Обязательно загляните, чтобы узнать о подходах к работе с микросервисами и интересных приемах, которые реально использовать для решения ваших задач.


06/23/2017 13:05:42
0

[recovery mode] NTT Com заявили о создании первой в мире полностью программно-определяемой сети

Поставщик услуг связи NTT Communications Corp объявил о том, что запускает самую большую в мире программно-определяемую сеть (SDN), которая охватит более 190 стран. По словам представителей компании, SD-WAN Service Portfolio — это «первая стопроцентная SDN в мире», которая позволит предоставлять высокопроизводительные SD-WAN-сервисы для компаний самых разных размеров.

06/23/2017 12:46:08
0