Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
В течение последних нескольких лет интерес к технологиям машинного обучения и искусственного интеллекта быстро рос. Решение H2O.ai становится все более популярным в этой сфере: оно поддерживает быстрые алгоритмы машинного обучения в оперативной памяти и недавно получило поддержку глубокого обучения. Сегодня поговорим о разработке с использованием H2O.
Мы поговорим об использовании модных «Word embedding» не совсем по назначению — а именно для исправления опечаток (строго говоря, и ошибок тоже, но мы предполагаем, что люди грамотные и опечатываются). На хабре была довольно близкая статья, но здесь будет немного о другом. Визуализация Word2Vec модели, полученная студентом. Обучалась на «Властелине колец». Явно что-то на черном наречии.
Этой статьей я начинаю серию рассказов о состязательных сетях. Как и в предыдущей статье я подготовил соответствующий докер-образ в котором уже все готово для того чтобы воспроизвести то что написано здесь ниже. Я не буду копировать весь код из примера сюда, только основные его части, поэтому, для удобства советую иметь его рядом для более простого понимания. Докер контейнер доступен здесь, а ноутбук, utils.py и докерфайл здесь.
Определяем и распаковываем
Все же знают, что такое Рамблер/топ-100? На всякий случай — это сервис веб-аналитики. Наши пользователи ставят себе на сайты счетчик, ну а мы в свою очередь готовим всю необходимую статистику посещений в виде набора стандартных отчетов. Под катом рассказ Виталия Самигуллина, руководителя группы разработки технологий Рамблер/топ-100, о том, как мы разрабатывали API ClickHouse на Python и зачем вообще всё это затевали.