Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог
В этой статье попробуем разобраться что такое итерируемый объект, итератор и генератор. Рассмотрим как они реализованы и используются. Примеры написан на Python, но итераторы и генераторы на мой взгляд фундаментальные понятия, которые были актуальны 20 лет назад и еще более актуальны сейчас, при этом за это время фактически не изменились.
Я помню тот момент, когда подумал «Как же медленно всё работает, что если я распараллелю вызовы?», а спустя 3 дня, взглянув на код, ничего не мог понять в жуткой каше из потоков, синхронизаторов и функций обратного вызова.
Тогда я познакомился с asyncio, и всё изменилось.
Недавно мы писали о забавных, хитрых и странных примерах на JavaScript. Теперь пришла очередь Python. У Python, высокоуровневого и интерпретируемого языка, много удобных свойств. Но иногда результат работы некоторых кусков кода на первый взгляд выглядит неочевидным.
Ниже — забавный проект, в котором собраны примеры неожиданного поведения в Python с обсуждением того, что происходит под капотом. Часть примеров не относятся к категории настоящих WTF?!, но зато они демонстрируют интересные особенности языка, которых вы можете захотеть избегать. Я думаю, это хороший способ изучить внутреннюю работу Python, и надеюсь, вам будет интересно.
В прошлой части, удалось распарсить сайт Додо-пиццы и загрузить данные об ингредиентах, а самое главное — фотографии пицц. Всего в нашем распоряжении оказалось 20 пицц. Разумеется, формировать обучающие данные всего из 20 картинок не получится. Однако, можно воспользоваться осевой симметрией пиццы: выполнив вращение картинки с шагом в один градус и вертикальным отражением — позволяет превратить одну фотографию в набор из 720 изображений. Тоже мало, но всё же попытаемся.
О том как совершенствуется искусственный интеллект, можно судить по обычным играм. За последние два десятилетия алгоритмы превзошли лучших мировых игроков: сначала пали нарды и шашки, затем шахматы, «Своя Игра» (Jeopardy!), в 2015 году — видеоигры Atari и в прошлом году — Го.
Все эти успехи — про игры с информационной симметрией, где игроки имеют идентичную информацию о текущем состоянии игры. Это свойство полноты информации лежит в основе алгоритмов, обеспечивающих эти успехи, например, локальном поиске во время игры.
Но как обстоит дело с играми с неполной информацией?
Самым наглядный пример такой игры — покер. Чтобы на деле разобраться с этой игрой и алгоритмами решения этой задачи, мы организуем хакатон по написанию игровых ботов на основе машинного обучения. О том как научить алгоритмы блефовать и попробовать свои силы в покер, не трогая карты, под катом.
В первой статье мы успели осознать, как легко и непринужденно ИИ впитывает человеческие предрассудки в логику своих моделей. Как я и обещала, выкладываю вторую часть перевода, в которой мы разберемся, как измерить и ослабить влияние расизма в ИИ с помощью простых методов.
Напомню: мы закончили на том, что наш классификатор считал идею пойти в итальянский ресторан в 5 раз лучше, чем в мексиканский.
Статья об росте использования языка
У начинающего специалиста по данным (data scientist) есть возможность выбрать один из множества языков программирования, который поможет ему быстрее освоить данную науку.
Тем не менее, никто точно не скажет вам, какой язык программирования лучше всего подходит для этой цели. Ваш успех как специалиста в данной области будет зависить от множества факторов и сегодня мы постараемся их рассмотреть, а в конце статьи вы сможете проголосовать за тот язык программирования, который вы считаете наиболее подходящим для работы с данными.
PyTest — отличный пакет для тестирования на Python, и с давних пор один из моих любимых пакетов в целом. Он значительно облегчает написание тестов и обладает широкими возможностями по составлению отчетов о непройденных тестах.
Тем не менее, на момент версии 2.7, он менее эффективен в тестировании (asyncio) подпрограмм. Поэтому не стоит пытаться их тестировать таким способом:
PyTorch — современная библиотека глубокого обучения, развивающаяся под крылом Facebook. Она не похожа на другие популярные библиотеки, такие как Caffe, Theano и TensorFlow. Она позволяет исследователям воплощать в жизнь свои самые смелые фантазии, а инженерам с лёгкостью эти фантазии имплементировать.