Научпоп

Чтобы оставаться продуктивным, эффективным, адекватным и быть полным сил, нужно спать, двигаться и учиться. Особенно это важно тем, кто по специфике своей работы много думает и принимает ответственные решения. Гаджеты, сотни медиа и социальных сетей, которые воюют за наше внимание, не помешают.

О мифах продуктивности и здоровом сне по просьбе Мегаплана рассуждает научный журналист, популяризатор науки, автор научно-популярных книг, лауреат премии «Просветитель» Ася Казанцева. Мы долго искали возможность пообщаться с ней и очень обрадовались, когда это удалось сделать.

Настало время напомнить: то, что вы прочтете в этой книге, не следует считать советом. Следовать советам автора комиксов нехорошая идея, и она становится опасной, если советы касаются здоровья. (Скотт Адамс «Теория везения»)

Приветствую! Меня зовут Игорь Буянов, я NLP-разработчик в команде MTS AI. В рамках рабочих проектов группы обработки естественного языка я провожу исследования в области активного обучения, редукции шума и, в целом, занимаюсь подготовкой и обработкой датасетов.

В этой статье будут рассмотрены методы чистки данных – noise reduction – и результаты тестирования алгоритмов.

Чистка данных – значение и применение

Чистка данных – это процесс удаления шума из датасетов, который появляется в результате неправильно размеченных примеров. Источники такого шума могут быть разными: случайные ошибки аннотатора – человека или машины, которые размечают данные в соответствии с задачей, – неслучайные ошибки из-за плохого понимания задачи или двусмысленного примера, ошибки автоматической разметки. 

Несмотря на то, что существует много способов разметки и контроля качества данных, подобный шум всегда будет присутствовать в датасетах. В задачах классификации одна из причин шума – невозможность однозначно провести границу между классами. Для большинства современных моделей наличие шума в данных объемом до 10% – несерьезная проблема. Поэтому, если датасет создан грамотно или найденный набор данных надежен, результат будет удовлетворительным. 

Но что делать, если нужно решить специфическую задачу, для которой доступен только один датасет сомнительного качества? Или вам недоступны средства для качественной разметки, вы вынуждены размечать данные вручную и хотите проверить себя? На помощь придут алгоритмы чистки данных.

Привет, Хабр!

На связи команда AGIMA и сегодня мы не будем говорить про код, процессы и вот это вот все, а поговорим про бег. Неожиданно? Может быть, но мы любим бегать и даже организовываем забеги для ИТ-специалистов. И знаем, что все стереотипы про программистов — это все миф, потому что мы с вами знаем всю правду.

Итак, давайте по порядку. Формат статьи будет в режиме интервью с множеством фоточек. Отвечает на вопросы — Александр Богданов, основатель AGIMA и IRONMAN.

Погнали!

Часть 1: CRM для ERP

Часть 2: Роботизация бизнес-процессов

Часть 3: Волшебные интерфейсы и оживление железа

Часть 4: Автоматические личные кабинеты и чат-боты

Часть 5: Автоматизация на производстве (в этой публикации)

Привет, меня зовут Евгений. Я младший разработчик компании Aigrind. Сейчас я работаю в команде новой мобильной MMORPG Skylore.

Разработка игры в жанре MMORPG — сложный и трудоемкий процесс. В таких играх много механик, которые зачастую наслаиваются друг на друга. Изменения в одной части игры могут выстрелить в совершенно другой.

Так, в нашей игре сотни квестов, и каждый из них нужно тестировать. Например, удалили моба с локации, а после теста оказалось, что он был нужен в середине сюжетной цепочки квестов. Для таких случаев можно нанять армию QA, которые будут каждый день вдоль и поперек проверять все квесты в игре. А можно переложить тестирование квестов на ботов!

Когда задумываешься об эффективности работы и начинаешь по рекомендациям из книг экспериментировать с привычками и расписанием, преобразования неизбежно затрагивают всю жизнь за рамками рабочего процесса. Об этом в литературе зачастую молчат. А недавно я прочитала книгу, которая предлагает действовать наоборот - внедрить agile во все аспекты жизни и наслаждаться результатами в том числе в работе. Меня познакомила с ней коллега системный аналитик, которая взялась за аналогичные преобразования жизни чуть раньше.

В этой статье хочу рассказать о книге, подходе в целом (точнее той его части, которая прижилась в моей жизни) и другой интересной с моей точки зрения мотивационной литературе. Попробую изложить все сжато, превратив в набор самых полезных советов. Считайте это не кратким содержанием, но переосмыслением личного опыта.

В мире не существует "национальных черт характера", но точно существуют национальные ориентиры, национальные герои, образцы для подражания, с которых учат брать пример. В большинстве стран это герои или пророки, непоколебимо наносящие добро окружающему, но мы пока оставим в покое "весь мир" (любой сможет заняться перечислением героев и их сопоставлением сам) и поговорим о том человеке, памятники которому установлены практически в каждой японской начальной школе.

Речь пойдет о Ниномии Сонтоку, человеке, который не участвовал в войнах, не придумывал и не навязывал никому новых религий (без чего уважения в иных странах никак не заслужить), а весь свой путь занимался улучшением жизни людей на своей малой родине.

Родился он в 1787 году в Японии, в годы, называемые “периодом Эдо”, или, иначе, “сёгунатом Токугава”, когда на много лет воцарился мир, но рыцари-самураи были главенствующим сословием страны и занимали все более-менее значимые административные должности рангом хотя бы чуть выше деревенских старост.

В Японии сложилась к тому времени довольно жесткая иерархия: даймё (их часто отождествляют с европейскими герцогами), которых в стране было около 300, правили в своих землях самостоятельно, при этом платя налоги со своих земель и участвуя (деньгами и людьми) в общественных работах в пользу сёгуна.

В прошлый раз мы рассказали о библиотеках для аудиосинтеза на C++. Сегодня поговорим об альтернативных инструментах, которые заточены под работу с объемным звуком и подходят для коррекции акустики помещения, — библиотеках CamillaDSP и DaisySP, а также фреймворке Spatial Audio.

Июль 2021 года. Пандемия COVID-19. Сколько еще времени нужно для того, чтобы этот вирус оставил нас в покое? 196 млн зараженных, 4 млн летальных исходов, пролитые слезы, пот, пострадавшая экономика и так далее. Можно перечислять бесконечно, какой урон нанесла эта зараза для всего мира. Сегодня хотелось бы заострить внимание на одной из них, а именно – на киберпреступлениях, которые в будущем, вероятно, могут перерасти в настоящие кибервойны.

Но мы начнем издалека. С приходом пандемии многое в наших жизнях поменялось. Особенно часто стали произносить слово «самоизоляция», означающее кардинальное изменение привычного каждому формата существования. Теперь мы проводим бизнес-встречи в тимсе и зуме, а для работы с корпоративными файлами используем VPN. Объемы информации, попадающие в сеть, увеличиваются каждую секунду. Это удобно, это классно, как бы мы вообще пережили такие времена, если бы не наши технические возможности? Как бы в целом функционировала вся экономическая цепочка, формировавшаяся столь долгое время? Вероятно, это была бы трагедия масштабов, которые наш мир, возможно, еще и не видел. Но нет. Компьютеры есть, кабели в океане проложены; заварил себе чаек, посиживая в майке и шортах, и обмениваешься информацией с нужными людьми.

А теперь немного статистики: в 1 квартале 2020 года количество киберпреступлений в России увеличилось на 83,9%, а удельный вес таких деяний достиг 19,9% от общего числа[1].