Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Зимой 2012 года Netflix пережил длительный сбой, уйдя в отключку на семь часов из-за проблем с сервисом AWS Elastic Load Balancer в регионе US-East (Netflix работает на AWS — у нас нет собственных дата-центров. Всё ваше взаимодействие с Netflix происходит через AWS, кроме самого потокового видео. Как только вы нажмете Play, начинает загружаться видеопоток из нашей собственной сети CDN). Во время сбоя ни один пакет из региона US-East не доходил до наших серверов.
На прошедших выходных (20-22 апреля) в офисе Mail.ru Group прошел студенческий хакатон по машинному обучению. Хакатон объединил студентов разных ВУЗов, разных курсов и, что самое любопытное, разных направлений: от программистов до безопасников.
Это двадцать первая часть Мега-Учебника Flask, в которой я добавлю функцию личных сообщений, а также уведомления пользователей, которые появляются на панели навигации без необходимости обновления страницы.
Hypothesis пытается использовать приемлемые значения в умолчаниях для своего поведения, но иногда этого недостаточно, и вам требуется настроить его.
Рекуррентные слои были изобретены еще в 80х Джоном Хопфилдом. Они легли в основу разработанных им искусственных ассоциативных нейронных сетей (сетей Хопфилда). Сегодня рекуррентные сети получили большое распространение в задачах обработки последовательностей: естественных языков, речи, музыки, видеоряда и тд. В рамках задачи по Hierarchy reinforcement learning я решил прогнозировать не одно действие агента, а несколько, используя для этого уже пред обученную сеть способную предсказать последовательность действий. В данной статье я покажу как реализовать “sequence to sequence” алгоритм для обучения этой самой сети а в последующей, постараюсь рассказать, как использовать ее в Q-learning обучении.
Представляем вам перевод статьи по ссылке и оригинальный докеризированный код. Данное решение позволяет попасть примерно в топ-100 на приватном лидерборде на втором этапе конкурса среди общего числа участников в районе нескольких тысяч, используя только одну модель на одном фолде без ансамблей и без дополнительного пост-процессинга. С учетом нестабильности целевой метрики на соревновании, я полагаю, что добавление нескольких описанных ниже фишек в принципе может также сильно улучшить и этот результат, если вы захотите использовать подобное решение для своих задач.
Не факт, что вам потребуется написать серьёзное приложение на Python. А вот быстро собрать работающий сервис, чтобы «продать» его заказчику, — почему нет? Python универсален, и опыт создания мобильного софта на этом языке может оказаться полезным. Владислав Шашков из Сбербанка рассказал о том, как строится разработка с помощью фреймворка kivy.