Чернобровов АлексейАналитик

Статьи

ТОП-7 Python-библиотек для анализа временных рядов

Анализ временных рядов - одна из самых популярных прикладных областей машинного обучения. Такие задачи встречается практически во всех областях от трейдинга до прогноза спроса.


Где найти обучающие датасеты для рекомендательных систем. ТОП-15 популярных датасетов для формирования рекомендаций и задач ранжирования

Ключевые принципы работы современных рекомендательных систем и датасеты для обучения ML-алгоритмов. Что такое рекомендательные системы, как они устроены и где взять данные для обучения ML-моделей особенностям пользовательских предпочтений


АБ-тест от датских ученых на эффект от ношения масок от коронавируса (SARS-CoV-2)

О том, как датские ученые провели АБ-тест на ношение масок, чем возможно ввели в заблуждение большое колличество людей.

Как обмануть нейросеть или что такое Adversarial attack

Почему нейросети выдают неверные результаты, можно ли взломать ML-модель, что такое состязательные атаки (Adversarial attack), где они используются и чем отличаются от GAN-методов, а также при чем здесь камуфляжный макияж и системы распознавания лиц

За вами следят: машинное обучение в городском видеонаблюдении

Что такое видеоаналитика, как машинное обучение ищет преступников по записям с камер наружного наблюдения, чем полезны и опасны алгоритмы распознавания лиц, как работает эта система в Москве и при чем тут социальный рейтинг гражданина в Китае

Полный мэтч: машинное обучение в дейтинге

Про Tinder, Badoo и прочие приложения онлайн-знакомств: как ML-алгоритмы подбирают вам пару – основные принципы работы дейтинговых сервисов с точки зрения Data Science с примерами взлома мэтчинговых правил

Интерпретируй это: метод SHAP в Data Science

Как интерпретировать результаты машинного обучения, каким образом библиотека SHAP поможет Data Scientist’у объяснить решения ML-модели и при чем здесь теория игр

Как наглядно показать Data Science: визуализация больших данных

Что такое визуализация и разведочный анализ данных, зачем это нужно в Data Science, какие графики подходят для отображения Big Data и какие инструменты позволяют визуализировать большие данные

Big Data Mapping: что такое маппирование больших данных

Что такое мапирование данных, зачем это нужно в Data Science, когда и как часто нужно делать mapping Big Data, какие инструменты позволяют маппировать большие данные

Станьте data-driven: кто такой дата-стратег и чем Data Strategist занимается

Кто такой дата стратег, что он делает и зачем нужен бизнесу, чем Data Strategist отличается от Data Scientist’a и аналитика данных, какими знаниями обладает этот ИТ-специалист и сколько ему за это платят

Куда слить Big Data или зачем вам озеро данных?

Что такое озеро данных, чем оно отличается от корпоративного хранилища данных, как построить Data Lake и при чем тут Data Science: краткий ликбез для начинающих дата-инженеров

2010-2019: краткая история современной Data Science

В этой статье я расскажу о некоторых практических успехах DS вообще и ML в частности по мотивам новогоднего митапа Data Толк#4, состоявшегося в декабре прошлого года. Обзор продуктивной декады 2010-2019, от Big Data до Deep Learning и будущие перспективы Data Science.

Контакты