Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Попробуйте решить задачу из онлайн-хакатона Geohack.112. Дано: территория Москвы и Московской области была разделена на квадраты размеров от 500 на 500 метров. В качестве исходных данных представлено среднее количество вызовов экстренных служб в день (номера 112, 101, 102, 103, 104, 010, 020, 030, 040). Рассматриваемый регион был поделен на западную и восточную часть. Участникам предлагается, обучившись по западной части, предсказать количество вызовов экстренных служб для всех квадратов восточной.
Когда мы слышим о сверточных нейронных сетях (CNN), мы обычно думаем о компьютерном зрении. CNN лежали в основе прорывов в классификации изображений — знаменитый AlexNet, победитель соревнования ImageNet в 2012 году, с которого начался бум интереса к этой теме. С тех пор сверточные сети достигли большого успеха в распознавании изображений, в силу того факта, что они устроены наподобие зрительной коры головного мозга — то есть умеют концентрироваться на небольшой области и выделять в ней важные особенности. Но, как оказалось, CNN хороши не только для этого, но и для задач обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Более того, в недавно вышедшей статье [1] от коллектива авторов из Intel и Carnegie-Mellon University, утверждается, что они подходят для этого даже лучше RNN, которые безраздельно властвовали областью на протяжении последних лет.