Пробки из Истаграма

Извлечение и анализ информации о дорожных пробках из Instagram

Azure на практике

Хороший материал - архитектура проектов на MS Azure. Облачная практика.

Стройте рожи

Готовая (натренированная) система распознавания лиц и определения эмоций. На OpenCV.

IMDB gender classification test accuracy: 96%.
fer2013 emotion classification test accuracy: 66%.

Не что, а как

Очень верное замечание о построении цифровой экономики - важно не что строится, а как. Переиспользование - это основа коммерческого применения любого программного обеспечения. И думать нужно не о 50 умных городах, а о платформе, на которой их делать. Что такое FI-WARE, например, и зачем это нужно, так в России, увы, никто и не знает.

ML pipeline

Еще об организации решения задач machine learning

См. также другие публикации по теме machine learning

А получилось - как всегда

Все, что нужно знать об инновациях в России - частный бизнес на государственной службе и на государственные деньги

О распределенной разработке

Коллекция инструментов для распределенной команды разработчиков

Вот здесь есть описание этого проекта

VR на практике

Виртуальная реальность в разработке программного обеспечения

Все сложнее, чем кажется

Интересная и практическая статья - как на самом деле выглядит deep learning в практических задачах. И откуда берутся волшебные датасеты.

Wi-Fi пульс

Удаленный мониторинг здоровья по отражению Wi-Fi сигналов. На самом деле, может еще использоваться для скрининга в системах безопасности аэропортов, например. У кого тут сердце часть бьется?

Как анализировать данные

CRISP-DM - методология для анализа данных. То есть, последовательность шагов (этапов) для процесса data mining. Истоки - консалтинговая компания The Modeling Agency.

Адаптированное описание CRISP-DM от IBM

Русская статья: CRISP-DM: проверенная методология для Data Scientist-ов

О тестировании систем

Интересная статья о тестировании систем. В первую очередь, авторов интересуют большие распределенные системы.

almost all (92%) of the catastrophic system failures are the result of incorrect handling of non-fatal errors explicitly signaled in software.

Сессии в Twitter

Как устроена поддержка сессий в Twitter. Kafka и еще раз Kafka

AI в массы

Очень правильный проект - простые объяснения, что же такое современный AI: AI Playbook

Deep Learning для всех

Учебный курс по Tensorflow из Стенфорда. Слайды, заметки, программное обеспечение. Интересно, что многие вещи можно делать без установки программного обеспечения. Активно используют облако от SageMath

/via Поиск учебных курсов

P.S. см. также другие публикации по Deep Learning

Все в одном

Python и все библиотеки для data science. Один пакет для загрузки

Что почитать

Хорошая подборка статей (big data, telecom) в открытом доступе от Springer

База машинного обучения

Очень полезная статья о базовых элементах machine learning. Feature engineering is the key. Все определяется отбором факторов.

См. также другие публикации по теме machine learning

Введение в ML

Пара толковых русскоязычных презентаций по машинному обучению

Введение в машинное обучение

Введение в Deep Learning

См. также другие публикации по теме machine learning

Очень личное

AI инструменты и приложения, которые можно попробовать для персонального использования

Умная полиция

Одна потерявшаяся публикация - Умная полиция в Умном Городе.

Цифровое правительство

Еще пара статей по цифровой экономике:

Стратегический подход к формированию цифрового правительства США

Принятие решений в цифровой экономике. Опыт Великобритании

О роли телекоммуникаций

Пара статей о телекоммуникациях в цифровой экономике:

О глобальных информационных системах

Телекоммуникации как решающее звено цифровой экономики. Опыт США

BIM в цифровой экономике

Новая статья о роли BIM в цифровой экономике

Бумажный компьютер

Просто фантастика

Городской рентген

Использование телефонов как видео-регистраторов в автомобилях. Это вот эта компания

Гео-индекс

Хорошая статья - как устроен поиск в гео-данных.

Анализ данных в IoT

Что могло бы быть включено в учебный курс Data Science for IoT

IoT граф

Node-Red: графическая среда программирования для IoT. На основе node.js

Обещания

Пожалуй, это лучшее из прочитанных описаний архитектуры Node.js

Об анонимных финансовых данных

Интересная статья о ре-идентификации пользователей по анонимным мета-данным финансовых транзакций. Шаблоны поведения (где, когда и на какую сумму была покупка) оказываются довольно специфичными. И зная частично детали, можно легко понять в анонимном вроде бы логе, кто есть кто.

Народная сейсмология

Краудсенсинговая сеть для сейсмологии с использованием мобильных телефонов

P.S. Полный текст есть в Caltech и на sci-hub.

В открытом доступе

Последние номера журнала INJOIT в Киберленинке: том 5, номер 4 и том 5, номер 5

Технокниги

Обзор книг на русском языке по программированию.

/via Поиск учебных курсов

Твиты как команды

Использование сообщений в Twitter для обращения к другим сервисам. Мы делали такое в сервисе T411

INJOIT том 5, номер 5

Вышел новый номер журнала INJOIT. Это пятый номер в 2017 году. Тема года - цифровая экономика.

Темы статей:

• автоматическое обнаружение и оценка цветовых искажений с использованием карт доверия
• прогнозирование загрузки кластерной системы с использованием адаптивных смесей моделей
• Pareto-optimal Algorithms for Metric TSP: Experimental Research
• телекоммуникации как решающее звено цифровой экономики. Опыт США
• review on the Performance of Non-Cooperative Spectrum Sensing Based on Energy Detection
• Веб Вещей и Интернет Вещей в цифровой экономике
• строительство и инженерия на основе стандартов BIM как основа трансформаций инфраструктур в цифровой экономике
• архитектурный подход к разработке эталонной модели «единого окна»
• оценка уровня зрелости для ИТ-компании

Архив журнала находится здесь.

/via Лаборатория ОИТ

Конференция по анализу данных

Москва, МГУ имени М.В. Ломоносова, 2017.

Конференция «Аналитика и управление данными в областях с интенсивным использованием данных» (“Data Analytics and Management in Data Intensive Domains” (DAMDID)) планируется как мультидисциплинарный форум исследователей и практиков из разнообразных областей науки, содействующий сотрудничеству и обмену идеями в сфере анализа и управления данными в условиях их интенсивного использования. Ожидается, что подходы к анализу данных и управлению данными, развиваемые в конкретных областях X- информатики (таких как астро, био, гео, нейро, медицина, физика, химия, и пр.), социальных наук, а также различных отраслей информатики, промышленности, новых технологий, финансов и бизнеса составят существенный вклад в контент конференции.

Подать статью

P.S. А что было в 2016 году можно посмотреть здесь.

Спортивный анализ данных

Разборы решений задач на соревнованиях по анализу данных.

См. также публикации о соревнованиях по анализу финансовых данных.

Лучшие глубинные практики

С чего начать построение deep learning приложений. Интересен приводимый список приложений со ссылками на arxiv.org

См. также другие публикации по теме deep learning

Измерения в цвете

t-SNE - популярный подход для визуализации данных большой размерности. А вот здесь предлагают делать это в цвете. Выглядит очень интересно.