​​Отличаем DataScience от MachineLearning
Многие новички начитавшись статей про DataScience и Машинное обучение , относят эти два совершрнно разные ветки ComputerScience к одной иерархии.

Так в чём же их отличия?!

📊DataScience:

Наука о данных это глубокие познания о выводимых данных. Чтобы заниматься наукой о данных необходимо знать математику на высоком уровне, алгоритмические техники, бизнес-аналитику и даже психологию. Все это нужно чтобы перелопатить огромную кучу инфы и обнаружить полезный инсайт или интересные закономерности.

Наука о данных базируется вокруг строгих аналитических доказательств и работает со структурированными и не структурированными данными. В принципе все, что связано с отбором, подготовкой и анализом, лежит в пределах науки о данных.

- Выводы из данных
- Python и sql
- Используется большой объем оперативной памяти и SSD
- Сложная обработка ввода данных
- данные о человеческих потребителях

Примеры применения науки о данных:
- Тактическая оптимизация — улучшение маркетинговых кампаний, бизнес-процессов.
- Прогнозируемая аналитика — прогноз спросов и событий.- Рекомендательные системы — Amazon, Netflix.
- Системы автоматического принятия решений — например распознавание лиц или даже беспилотники.
- Социальные исследования — обработка анкет или данных, полученных любым другим способом.

Если говорить простым языком, то наука о данных вмещает в себя все перечисленные в заголовке понятия.

🤖Машинное обучение

Машинное обучение тесно связано с наукой о данных. Это техника искусственного обучения, которую применяют для сбора больших данных. По-простому это возможность обучить систему или алгоритм получать различные представления из массива.

При машинном обучении для построения модели прогнозирования целевых переменных используется некий первичный набор знаний. Машинное обучение применимо к различным типам сложных систем: от регрессионных моделей и метода опорных векторов до нейронных сетей. Здесь центром является компьютер, который обучается распознавать и прогнозировать.

Примеры алгоритмов:
- Модели, которые могут прогнозировать поведение пользователя.
- Классификационные модели, которые могут узнать и отфильтровать спам.
- Рекомендательные системы — изучают предпочтения пользователя и пытаются угадать, что ему может понадобиться.
- Нейронные сети — не только распознают образы, но и сами могут их создавать.

​​📊SQL или NoSQL — вот в чём вопрос🤔

Что такое реляционные и нереляционные базы данных

👉🏻Реляционная база данных (SQL) — база, где данные хранятся в формате таблиц, они строго структурированы и связаны друг с другом. В таблице есть строки и столбцы, каждая строка представляет отдельную запись, а столбец — поле с назначенным ей типом данных. В каждой ячейке информация записана по шаблону.

👉🏻Нереляционная база данных (NoSQL) — хранит данные без четких связей друг с другом и четкой структуры. Вместо структурированных таблиц внутри базы находится множество разнородных документов, в том числе изображения, видео и даже публикации в социальных сетях. В отличие от реляционных БД, NoSQL базы данных не поддерживают запросы SQL.


Реляционные базы данных, или базы данных SQL

Особенности. Основная особенность — надежность и неизменяемость данных, низкий риск потери информации. При обновлении данных их целостность гарантирована, они заменяются в одной таблице.
Реляционные базы данных, в отличие от нереляционных, соответствуют ACID — это требования к транзакционным системам. Соответствие им гарантирует сохранность данных и предсказуемость работы базы данных:

Atomicity, или атомарность — ни одна транзакция не будет зафиксирована в системе частично.

Consistency, или непротиворечивость — фиксируются только допустимые результаты транзакций.

Isolation, или изолированность — на результат транзакции не влияют транзакции, проходящие параллельно ей.

Durability, или долговечность — изменения в базе данных сохраняются несмотря на сбои или действия пользователей.

При работе с такими СУБД надо учитывать, что любые изменения в объектах нужно отражать в структуре таблиц, физическая структура данных не соответствует объектной модели приложения.
Реляционные БД идеальны для работы со структурированными данными, структура которых не подвержена частым изменениям.

Нереляционные базы данных, или базы данных NoSQL

Особенности. В отличие от реляционных, в нереляционных базах данных схема данных является динамической и может меняться в любой момент времени. К данным сложнее получить доступ, то есть найти внутри базы что-то нужное — с таблицей это просто, достаточно знать координаты ячейки. Зато такие СУБД отличаются производительностью и скоростью. Физические объекты в NoSQL обычно можно хранить прямо в том виде, в котором с ними потом работает приложение.
Базы данных NoSQL подходят для хранения больших объемов неструктурированной информации, а также хороши для быстрой разработки и тестирования гипотез.
В них можно хранить данные любого типа и добавлять новые в процессе работы.

Масштабируемость. NoSQL базы имеют распределенную архитектуру, поэтому хорошо масштабируются горизонтально и отличаются высокой производительностью. Технологии NoSQL могут автоматически распределять данные по разным серверам. Это повышает скорость чтения данных в распределенной среде.

Язык R, не смотря на своё узкое назначение, входит в топ 10 наиболее популярных языков программирования согласно различным рейтингам, включая TIOBE. А для анализа данных R является чуть ли не стандартом отрасли и является достойным соперником Python.

Хочу порекомендовать канал @R4marketing. Автором которого является Алексей Селезнёв, руководитель отдела аналитики в Netpeak.

Канал посвящён языку R. На данный момент там собрано огромное количество русскоязычных материалов по изучения R:

- Статьи
- Видео уроки
- Вебинары и доклады с конференций
- Заметки по R
- Книги
- Бесплатные онлайн курсы
- Новости и релизы из мира R

В канале опубликовано более 500 ссылок на русскоязычные материалы по R.

Кому интересно - подписывайтесь!

https://news.1rj.ru/str/R4marketing

​​Чем искусственный интеллект отличается от машинного обучения?

*AI* Искусственный интеллект нацелен на создание художественной компьютерной системы, подобной людям, для решения сложных проблем.

*ML* позволяет машинам учиться на данных, чтобы они могли выдавать точный результат

*AI* В зависимости от возможностей ИИ можно разделить на 3 типа. Слабый ИИ, Общий ИИ и сильный ИИ.

*ML* ML делится на 3 типа: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.

*AI* Системы искусственного интеллекта заинтересованы в максимальном увеличении шкалы успеха.

*ML* Машинное обучение в основном связано с точностью и закономерностями.

*AI* ИИ позволяет машине имитировать поведение человека.

*ML* Машинное обучение - это разновидность искусственного интеллекта

*AI* В основном имеет дело со структурированными полуструктурированными и неструктурированными данными.

*ML* ML работает со структурированными и полуструктурированными данными.

*AI* Применение ИИ - это Siri, поддержка клиентов с помощью кэтботов, интеллектуальных гуманоидных роботов и т. Д.

*ML* Применением машинного обучения являются системы рекомендаций, алгоритмы поиска, предложения автоматической пометки друзей в Facebook и т. Д.

💡Обучение нейросети с учителем, без учителя, с подкреплением — в чем отличие? Какой алгоритм лучше?🚀

Обучить нейронную сеть можно разными способами: с учителем, без учителя, с подкреплением. Но как выбрать оптимальный алгоритм и чем они отличаются? Есть несколько способов собрать мебель из IKEA. Каждый из них приводит к собранному дивану или стулу. Но в зависимости от предмета мебели и его составляющих один способ будет более разумным, чем другие.
Есть руководство по эксплуатации и все нужные детали? Просто следуйте инструкции. Ну как, получается? Можно выбросить руководство и работать самостоятельно. Но стоит перепутать порядок действий, и уже вам решать, что делать с этой кучей деревянных болтов и досок.
Все то же самое с глубоким обучением (deep learning). Разработчик предпочтет алгоритм с конкретным способом обучения, учитывая вид данных и стоящую перед ним задачу.

https://telegra.ph/Obuchenie-nejroseti-s-uchitelem-bez-uchitelya-s-podkrepleniem--v-chem-otlichie-Kakoj-algoritm-luchshe-03-05

🖥️Распознавание объектов на Python / Глубокое машинное обучение📊

Python является одним из самых перспективных языков, позволяющий воплощать искусственный интеллект в жизнь. В уроке мы создадим распознавание объектов при помощи Python и ImageAI.

Одна из самых перспективных наук о компьютерах и программах – компьютерное зрение. Его смысл заключается в способности ПК к распознанию и определению сути картинки. Это важнейшая область в искусственном интеллекте, включающая сразу несколько действий: распознание содержимого фотографии, определение предмета и его классификация или генерация. Поиск объектов на картинке, скорее всего, является важнейшей областью компьютерного зрения.

https://telegra.ph/Raspoznavanie-obektov-na-Python--Glubokoe-mashinnoe-obuchenie-03-06

​Получи ультрасовременное образование из любой точки мира! Четырехлетняя программа бакалавриата по аналитике данных и машинному обучению это:
→ дистанционное образование за 4 года;
→ портфолио, стажировки и трудоустройство;
→ возможность получить 2 диплома;
→ отсрочка от армии.

Специалисты Data Science & Machine Learning находят закономерности в данных и делают выводы. Например, какой способ производства на предприятии тратит меньше энергии, какие товары компании самые популярные или когда в экономике может случиться дефолт. А также создают алгоритмы обучаемого искусственного интеллекта для нейросетей, голосовых помощников, программ распознавания лиц и чат-ботов.

Вот, в каких сферах ты сможешь работать после окончания вуза:
→ Разработка игр.
→ Информационные технологии.
→ Медицина.
→ Финансы.

Получи больше информации, переходи по ссылке: https://clc.am/jv1anA

Технология FPGA для искусственного интеллекта.

Трудно представить другую технологию, которая настолько разносторонняя как FPGA.
FPGA — Field-Programmable Gate Array, то есть программируемая логическая матрица (ПЛМ), программируемая логическая интегральная схема (ПЛИС). Это технология, при которой создается микросхема с набором логических элементов, триггеров, иногда оперативной памяти и программируемых электрических связей между ними. При этом программирование FPGA оказывается похоже на разработку электрической схемы, а не программы. Пользуюсь данной технологией давно и попробую описать самые полезные с моей точки зрения применения по мере их усложнения.

Cферы применения решений FPGA + AI и Преимущества FPGA для искусственного интеллекта.
https://telegra.ph/Cfery-primeneniya-reshenij-FPGA--AI-03-09

​Невероятно, но факт: язык программирования Python нужен не только для веб-разработки, программ или видеоигр. Он хорошо помогает и в бизнесе. И если вы думаете, что кодить это сложно и не для вас — значит, вы еще не учились на курсе Python для решения бизнес-задач от GeekBrains.

Курс подходит для всех, кто не знаком с программированием, но решает задачи бизнеса и хочет делать это в три раза быстрее.
Продакт-менеджеры, маркетологи, собственники бизнеса да и вообще любые ценители своего времени — если вы работаете с аналитикой, делаете имейл-рассылку, обрабатываете файлы или занимаетесь рутинными задачами, то это обучение как раз для вас.
Один раз напишете программу — и забудете ручную обработку данных как страшный сон.

Хотите знать больше? Переходите по ссылке → https://geekbrains.ru/link/OEQ6N5

Алгоритмы машинного обучения и их типы

Термины «Машинное обучение» и «Искусственный интеллект» часто путают между собой. На самом деле, машинное обучение входит в область искусственного интеллекта. Ещё машинное обучение порой путают с прогнозной аналитикой (или предсказательным моделированием). И опять, машинное обучение может использоваться для предсказательного моделирования, но это всего лишь один из видов предиктивной аналитики, и его применение шире, чем предсказательное моделирование.
https://telegra.ph/Algoritmy-mashinnogo-obucheniya-i-ih-tipy-03-10

​Хорошие новости, друзья!

16 марта NewProLab - ведущий провайдер курсов в сфере data science - запускает 12-недельный курс "Специалист по большим данным".

Эту программу уже прошли более 300 дата аналитиков и разработчиков, в их числе CDO ведущих компаний.
👉🏻Успейте подать заявку: https://clck.ru/TayKh

Без преувеличения - это самая хардкорная и глубокая программа на рынке Big Data. Вас ждет 36 практических занятий, 10 лаб, подготовка 2 собственных проектов и всё это на реальных дата-сетах и живых кейсах от команды преподавателей-практиков.

Вы научитесь строить модели машинного обучения, писать MapReduce-джобы, используя Hadoop Streaming и Python, готовить SQL-like запросы в Hive, работать с данными на HDFS, проводить анализ при помощи Apache Spark, а также строить алгоритмы рекомендательных систем.

P.S. Нужно подтянуть отдельный модуль? Программу можно пройти частями. Оставляйте заявку.

10 примеров, как искусственный интеллект может изменить ваш образ жизни
Искусственный интеллект в последнее время привлекает все больше внимания, и, если верить Биллу Гейтсу, из всех современных инноваций именно эта имеет наибольший потенциал изменить нашу жизнь сделать ее «более продуктивной, эффективной и вообще легкой».
https://telegra.ph/10-primerov-kak-iskusstvennyj-intellekt-mozhet-izmenit-vash-obraz-zhizni-03-11

3 апреля состоится Yandex.Taxi Data Driven

Это бесплатный митап для всех практикующих дата-аналитиков, сайентистов и просто разработчиков. В этом году он пройдет в онлайне по приглашениям.

С 11 утра до 5 вечера аналитики Яндекс Go будут делиться опытом на примере реальных кейсов, неудачами и успехами. После докладов будет секция воркшопов, где участникам предлагается вместе поштурмить над интересными и сложными проблемами бизнеса, продукта и аналитики.

На митапе можно получить не только актуальный опыт со всеми «граблями» на практике, но и влиться в комьюнити data-аналитики и проявить себя. И может даже попасть в Яндекс.

Регистрация с небольшим отборочным заданием, а это значит, что на встрече не будет «случайных» людей. Подробнее вот тут — https://taxi.yandex.ru/action/ytdd.

​​Топ 5 ресурсов для изучения математики для DataScience

1. KhanAcademy
[https://ru.khanacademy.org/]

2. Coursera
[https://www.coursera.org/]

3. StatQuest (Youtube)
[https://www.youtube.com/user/joshstarmer]

4. Introduction to Algebra
[https://www.khanacademy.org/math/algebra-home/alg-intro-to-algebra]

Обучаете нейронки и работаете с Big Data?
Тогда у Яндекса для вас есть DataSphere — новая облачная среда для ML-разработки и анализа данных

🔥Почему ее стоит попробовать:

⏳ Не нужно торопиться из-за временных ограничений, ноутбуки там никуда не пропадают.
💸 Стартовый грант на 3 000 ₽ каждому новому пользователю. Его хватит, например, на 50+ часов вычислений с GPU.
🧾 Когда грант закончится — Pay as you Go — платите только за вычисления.
🖥 Отлично знакомый многим из нас интерфейс Jupyter Notebook и документация на русском.
☁️ Бессерверные технологии, благодаря которым ML становится значительно дешевле всего, что было раньше.
✅ Есть NVIDIA V100 в конфигурациях с одной и четырьмя картами, и можно бесшовно переключаться c CPU на GPU без потери прогресса.

В DataSphere можно работать одному и в командах, использовать для работы, учебы и личных проектов!

👉Начните бесплатно по ссылке: https://clck.ru/TiZ6g

Любые вопросы задавайте ребятам в официальном чате DataSphere — продуктовая команда проекта оперативно там отвечает: https://news.1rj.ru/str/yandex_datasphere

5 лучших библиотек машинного обучения

За последние несколько лет рост машинного обучения достиг стремительных темпов. Это связано с выпуском библиотек машинного обучения (МО)/глубокого обучения (ГО), которые абстрагируются от сложности скаффолдинга или реализации модели МО/ГО.https://telegra.ph/5-luchshih-bibliotek-mashinnogo-obucheniya-03-15