EN
жалко, здесь не видно, кто откуда. мы планируем 10 и 11 октября сделать 2 открытых мастер-класса для непрограммистов (10 - инструменты очистки данных, 11 - кейсы и инструменты визуализации). 19:00-22:00, Москва
Size: a a a
2016 October 02
SL
есть, конечно. визуализацию (исследование) можно делать самостоятельно. многие инструменты позволяют грузить в себя csv. дальше уже не программинг, а талант объяснять в картинках
Ну, в программинг-то я могу. Другой вопрос, что скорее всего если и буду делать, то какой-нибудь валидатор для свободных проектов (надо ещё данные поизучать). Будет ли это интересно пришедшим? Не уверен 😒
L
жалко, здесь не видно, кто откуда. мы планируем 10 и 11 октября сделать 2 открытых мастер-класса для непрограммистов (10 - инструменты очистки данных, 11 - кейсы и инструменты визуализации). 19:00-22:00, Москва
А где именно?)
EN
@putnik , а почему бы и не валидатор. какие свободные проекты имеете в виду? можно ведь и валидатор госданных сделать. с валидацией содержимого 😍
I
Ну, в программинг-то я могу. Другой вопрос, что скорее всего если и буду делать, то какой-нибудь валидатор для свободных проектов (надо ещё данные поизучать). Будет ли это интересно пришедшим? Не уверен 😒
А мы уже делаем валидатор открытых данных.
Если интересно, могу скинуть ссылки на Гитхаб и тд.
Если интересно, могу скинуть ссылки на Гитхаб и тд.
SL
А мы уже делаем валидатор открытых данных.
Если интересно, могу скинуть ссылки на Гитхаб и тд.
Если интересно, могу скинуть ссылки на Гитхаб и тд.
Да, было бы интересно.
SL
@putnik , а почему бы и не валидатор. какие свободные проекты имеете в виду? можно ведь и валидатор госданных сделать. с валидацией содержимого 😍
Ну, я с Викиданными больше последнее время. Ну, либо ОСМ.
EN
@Katrinlovesyou , в Аналитическом центре при Правительстве РФ (проспект Академика Сахарова, 12). детали будут завтра на opendatabootcamp.ru в разделе "Расписание" и в fb.com/opendatabootcamp. лучше быть вживую, я сейчас проверяла, что получается через веб-трансляцию - ужас.
SL
Круче было бы сделать импорт, но лицензия не позволяет.
EN
Круче было бы сделать импорт, но лицензия не позволяет.
лицензия вики?
SL
лицензия вики?
Скорее открытых данных. В ВД CC0.
2016 October 03
AB
>жалко, здесь не видно, кто откуда
у меня видно
у меня видно
EN
>жалко, здесь не видно, кто откуда
у меня видно
у меня видно
хм.. а куда смотреть?
AB
на "Mgn"
AB
алсо после запятой ник в осм, так там тоже можно посмотреть где были правки основные 😉
но это сложнее
но это сложнее
DI
Немного новостей про интересные датасеты
DI
За несколько недавних дней случился ряд новостей, на которые по отдельности я, может, здесь ссылаться и не стал бы: они из разряда ожидаемых, никаких сюрпризов. Но кучкой они смотрятся красиво, поэтому вот:
Гугл выпустил в публичную бету Google Cloud Machine Learning; теперь очень разные бизнесы могут его пощупать в применении к своим задачам. You can train models on terabytes of data within hours, instead of waiting for days - отмечается в посте, анонсирующем запуск.
https://cloud.google.com/blog/big-data/2016/09/google-cloud-machine-learning-now-open-to-all-with-new-professional-services-and-education-programs
И, кстати, о терабайтах, которые можно использовать для разного обучения вокруг картинок и видео: буквально всслед за анонсом облачного ML, тот же Гугл анонсирует open image dataset - около 9 миллионов размеченных изображений для примерно 6000 категорий (https://github.com/openimages/dataset ), а YouTube публикует датасет из 8 млн. URLов публичных видеороликов, тоже размеченных по 4800 классам. (https://research.google.com/youtube8m/index.html )
Кажется, конкуренция в области корпоративнго ML обострилась настолько, что Гугл всеми своими сервисами напрягся и начал метить поляну ковровой бомбардировкой. Что, впрочем, не только ему, но и всем на пользу.
Гугл выпустил в публичную бету Google Cloud Machine Learning; теперь очень разные бизнесы могут его пощупать в применении к своим задачам. You can train models on terabytes of data within hours, instead of waiting for days - отмечается в посте, анонсирующем запуск.
https://cloud.google.com/blog/big-data/2016/09/google-cloud-machine-learning-now-open-to-all-with-new-professional-services-and-education-programs
И, кстати, о терабайтах, которые можно использовать для разного обучения вокруг картинок и видео: буквально всслед за анонсом облачного ML, тот же Гугл анонсирует open image dataset - около 9 миллионов размеченных изображений для примерно 6000 категорий (https://github.com/openimages/dataset ), а YouTube публикует датасет из 8 млн. URLов публичных видеороликов, тоже размеченных по 4800 классам. (https://research.google.com/youtube8m/index.html )
Кажется, конкуренция в области корпоративнго ML обострилась настолько, что Гугл всеми своими сервисами напрягся и начал метить поляну ковровой бомбардировкой. Что, впрочем, не только ему, но и всем на пользу.
AB
@SerjVanilla будем трамваи искать на видеонаблюдении?
SV
где бы видеонаблюдение найти
AB
не у нас конечно, в дефолсити =)