Вход
Регистрация

Это интересно

17 марта 2017

«Есть опасения, что в системах обработки больших данных злоумышленник сможет взять под контроль достаточно большой объем этих данных, чтобы ввести в заблуждение пользователей системы», — говорит доктор Дебора Фринке, глава Исследовательской дирекции Управления национальной безопасности США и Центральной службы безопасности (NSA/CSS).

13 марта 2017

По статистике Facebook можно отследить начало романтических отношений еще до того, как они официально начнутся. В 2014 году команда дата-сайентистов Facebook опубликовала результаты своего исследования на эту тему.

10 марта 2017

Банки часто оправдывают отказы по кредитам скоринговой системой. По каким критериям банки оценивают скоринговые системы, способные разрушить ваши планы на жизнь? Можно ли обмануть «кредитный детектор»? Корреспондент Банки.ру попыталась проникнуть в некоторые тайны скоринга.

21 февраля 2017

Руководители отделов, занимающихся данными и аналитикой, столкнулись с дилеммой: без специалистов по обработке и анализу данных трудно отважиться на машинное обучение и анализ, а без успешных пилотных проектов убедить предприятия нанять таких специалистов не менее сложно, пишет Gartner.

20 февраля 2017

В блоге Open Data Science на Хабрахабре вышел пост о базовых понятиях машинного обучения на примере одной из самых простых и самых полезных моделей — линейной регрессии. Пост содержит практические примеры реализации и подробный разбор недостатков рассматриваемой модели.

15 февраля 2017

С 15 февраля по 15 марта будет проходить Machine Learning Boot Camp III — третье состязание по машинному обучению и анализу данных от Mail.Ru Group. На портале чемпионата вы можете прочитать обучающую статью для новичков и серьезную задачу для экспертов.

14 февраля 2017

Дмитрий Ветров в ходе лекции в Яндексе рассказывает о преимуществах совмещения Байесовсих методов с технологиями машинного обучения. Как один из примеров приводится учет априорных предпочтений для препятствия излишней настройке параметров в ходе процедуры машинного обучения и, тем самым, частичного решения проблемы переобучения.

13 февраля 2017

На Хабрахабре, в очередной статье из цикла об открытых данных, поднимается очень важный вопрос. Проблема качества данных представляет собой достаточно серьезную тему и не только в связи с их обработкой и анализом. На данных в современном цифровом мире построено множество процессов, в том числе и связанных с безопасностью. Поэтому от того, насколько качественные данные используются в государственных и коммерческих организациях зависит эффективность и результат их работы.

10 февраля 2017

Директор SDSC Оливье Вершер объяснил в эфире телерадиокомпании RTS, что одна из основных задач его подразделения заключается в преодолении пропасти, которая существует сегодня между экспертами в своих областях – например, врачами, которые могли бы использовать данные для выбора способа лечения, наиболее подходящего конкретному пациенту, – и непосредственно учеными, работающими в сфере больших данных.

8 февраля 2017

Росстат, по cловам его главы Александра Суринова, вошел в десятку лидеров по уровню открытости среди госсайтов. Однако чтобы сохранить роль главного источника статданных, необходимо введение централизованной системы обработки данных (ЦСОД), которую служба намерена запустить в этом году.

6 февраля 2017

Не все открытые данные одинаково полезны. Статья на Хабрахабре описывает какие критерии качества существуют и как влияют на результат публикации данных в свободном и бесплатном доступе.

26 января 2017

Tinkoff.ru совместно с Boosters приглашает специалистов в области анализа данных принять участие в турнире по машинному обучению. Турнир состоит из двух задач. Общий призовой фонд – 200 000 рублей.

20 января 2017

Роботу понадобилась одна секунда, чтобы завершить статью. По словам профессора Пекинского университета Вань Сяоцзюня, который занимался разработкой медиа-робота, Сяо Нань способен писать как короткие, так и достаточно длинные тексты.

13 января 2017

Интернет-журнал BroDude составил подборку перспективных и высокооплачиваемых профессий, которые можно освоить не выходя из дома.

30 декабря 2016

Сбербанк в блоге на Хабрахабре описал кейсы практического применения Machine Learning и своё видение профессии Data scientist.

Страницы