Визуализация одномерных данных в Python

Построение графика одной переменной кажется простой задачей. Но насколько это просто в действительности — эффективно отобразить данные со всего одним измерением? Долгое время я обходился стандартной гистограммой, которая показывает расположение значений, разброс и форму распределения данных (нормальное, скошенное, двухпиковое и др). Но недавно я столкнулся со случаем, когда гистограмма не помогла. И тогда понял, что настало время узнать больше о построении графиков. Я нашёл в сети отличную бесплатную книгу о визуализации данных и попробовал некоторые методы. Я решил, что (и мне, и другим людям) будет полезно, если я поделюсь этими знаниями и составлю руководство по построению на Python гистограмм и их крайне полезной альтернативы — графиков распределения плотности (density plots). Подробности — к старту нашего курса по анализу данных.

Сократ мне друг, но истина дороже

Когда просишь назвать самые крутые в персонализации бренды, то много лет подряд все называют Amazon и Netflix.

Но теперь появился и третий брат, Spotify, со своим функционалом персонального плейлиста из 50 треков - Discover Weekly. По словам ML-лидера Spotify именно этот функционал он считает в продукте флагманским, хотя сами алгоритмы и ранее работали в приложении.

🚀В чем же фишка? Персонализированные подборки строятся на 3 основных ML-алгоритмах:

1. Коллаборативная фильтрация

Это довольно популярный алгоритм товарных рекомендаций, который делает подборки на основании того, что нравится людям с похожим поведением/вкусом. То есть, если у другого человека в плейлисте преобладают те же треки, что и у вас, но есть дополнительные, то алгоритм порекомендуют вам их или на них похожие.  

2. Natural Language Processing (NLP)

С помощью NLP компания анализирует статьи, блоги и другую информацию по треку, транскрибирует их в текст, размечает трек тегами и сравнивает их между собой с учетом весов. Напоминает алгоритм товарных рекомендаций аффинити, только в этом случае атрибуты берутся не из товарного фида, а с помощью NLP. 

3. Convolutional Neural Networks (CNN)

Модель, которая обычно используется для распознавания лиц, в случае Spotify распознает аудио треки и раскладывает их на биты, уровень шума, ноты и тд. Этот алгоритм "подкручивает" выборку, добавляя туда менее популярные треки, которые вряд ли попали бы туда после работы двух первых алгоритмов. 

____

Реализация выглядит очень впечатляюще. И по окружению все в восторге от рекомендаций Spotify. 

Почему мы говорим об этом?

▪️Рынок геймификации к 2025 году вырастет в 3 раза (ссылка на статистику ниже).

▪️Геймификация будет проникать в другие отрасли бизнеса, не только ритейл и образование, где сейчас это в основном используется.

▪️Персонализация + геймификация будут все более часто встречающейся связкой в сферах обучения, HR и тд.

Персонализация в маркетинге как одно из направлений в диджитал-сфере уже давно у всех на слуху. Тем не менее эта область вызывает большое количество вопросов и сомнений. Начиная с того, что сам термин и область его применения все толкуют совершенно по-разному.

Я решила собрать и развенчать основные мифы персонализации в маркетинге, которые я много раз встречала за более чем 7 лет работы в этом направлении: с разными платформами, руководителями, командами и результатами.

Компьютерные программы помогают компаниям справляться со всё большим количеством задач. Они регистрируются российскими компаниями для выявления простоев оборудования, определения наиболее выгодных способов инвестирования, программ автоследования инвестиционных портфелей и других целей. Сейчас программы для ЭВМ регистрируются не только IT-компаниями, но и предприятиями самых разных отраслей. Мы уже писали про это отдельный материал на Хабре.  

Однако это относится к регистрации компьютерных программ в качестве объектов авторского права. Более высокий уровень их защиты — регистрация в качестве изобретения. Об этом мы подробно расскажем ниже. 

Это третья, заключительная статья серии, посвящённой библиотеке по манипулировали физическими величинами системы СИ, а также другими величинами, в Котлин. В ней мы рассмотрим, как фундаментальные математические структуры, которые природа “заложила” в систему СИ, предопределяют дизайн библиотеки и как возможности и ограничения Котлина были использованы при разработке библиотеки KotUniL.

В этой статье разбираемся, что такое антипаттерны проектирования, зачем их знать и что с ними делать. А также говорим о наиболее распространенных антипаттернах.

Обновление Системы Ценообразования App Store: 700 новых ценовых пунктов

Apple объявила об изменениях в своей системе ценообразования App Store - прочитайте об этом все.

Культурный код Запада тесно связан с идеей верховенства разума над бренной телесной оболочкой. Мы с вами привыкли отождествлять себя прежде всего с головным мозгом, закованным в скафандр из мяса и кожи. В костюм-экзоскелет, который можно прокачать в спортзале, украсить в салоне красоты, модифицировать на операционном столе, зарядить энергией за обеденным столом… И любые неисправности нашего скафандра вроде недомогания, слабости и боли мы воспринимаем словно как бы отдельно от себя: словно это не Я сам затронут болезнью, это затронуто болезнью мое транспортное средство, несущее меня по дорогам этого странного мира.

В целом, эта точка зрения вполне имеет право на существование. Однако что, если состояние нашего тела влияет на то, что мы считаем «самим собой»? Что, если существуют поразительные патогены, способные при заселении в тело манипулировать нами, а то и даже менять саму нашу психику, наше отношение к миру?

В этом материале вы узнаете, как создать Telegram-канал, который будет сам обновляться, получая данные из открытых источников. Используем Python, AWS Lambda, DynamoDB и BeautifulSoup.

Насколько детально нужно заниматься уточнением бэклога продукта (PBR) и нужно ли это вообще или это лишняя трата времени проектной команды? Руководитель направления аналитики управления автоматизации Группы «Иннотех» Владимир Золотопупов поделился опытом своей команды и рассказал о том, как этот процесс выстроен у них.

Всем привет! В рамках данной статьи я хотел бы рассказать, с чем мне пришлось столкнуться, и как я реализовал вырезание заднего фона у фотографий в приложении на iOS.

В России в 2023 году планируют выпустить одну тысячу электрогрузомобилей собственного производства. Об этом рассказал ТАСС один из создателей автомобиля, учредитель и генеральный директор компании "Электромобили Мануфэкчуринг рус" Илья Рашкин. Вместе с партнером он уже вложил в этот проект в общей сложности около 300 миллионов рублей. Еще 700 миллионов планируют привлечь у инвестора. Когда ждать серийное производство, и кто уже интересуется новинкой - электрогрузомобилем EVM Pro?

Назначение

Этот документ призван расширить текущую модель угроз и предоставить подробные рекомендации по обеспечению безопасности приложения Node.js.

• NetworkX для общего анализа графов;
• PyVis для интерактивной визуализации графов прямо в браузере;
• PyG и DGL для решения различных задач в области машинного обучения на графах.

Чем проект банковского мобильного приложения отличается от других? Та же работа с заказчиком, уточнение и описание требований, проектирование функциональностей, согласования ТЗ… Но так кажется только на первый взгляд. 

Разрабатывая для IBM i, я столкнулся с необычным, на мой взгляд, поведением линкера...

Пока Фаундер №1 и Фаундер №2 выясняют отношения, умирает продукт и разваливается команда. Как правильно выйти из кризиса? Чем подстраховаться от будущих конфликтов? Распределяем обязанности и ставим фокус

Возможно, вы замечали, что Java-приложение может превышать лимит памяти, указанный в параметре -Xmx (максимальный размер кучи). Дело в том, что JVM помимо кучи использует и другие области памяти. 

Давайте начнем со структуры памяти Java-приложения и источников потребления памяти.