Машинный интеллект добрался до сферы ЖКХ. Город Флинт, штат Мичиган в 2014 отказался от Детройтской системы водоснабжения и начал использовать воду из Flint River. Новое решение стало проблемой для старых свинцовых труб, в связи с чем многие жители лишились чистой водопроводной воды. А записи о том, где именно проходят старые свинцовые трубы были неточными или отсутствовали вовсе. Глядя на эту ситуацию, исследователи Georgia Tech предложили спрогнозировать силами машинного обучения расположение этих старых труб на основе 71 фактора (расположение дома, его стоимость, год постройки и прочие). И если раньше лишь 20% выкопанных труб нуждалось в замене (получается копали чуть ли наугад), то сейчас 97% попадание. Алгоритм позволил сэкономить городу почти $10 миллионов.

https://www.technologyreview.com/the-download/611934/ai-is-helping-find-lead-pipes-in-flint-michigan/

Некоторые уже долго пролежали в закладках, поэтому вот все и сразу: три замечательных рассказа про китайских гигантов JD.com, Musical.ly и PinDuoDuo. Каждый раскрывает пикатные особенности из истории той или иной компании, но мне интереснее всего было читать про PinDuoDuo. За 3 года с 0 до $30 ярдов на Nasdaq для интернет магазина в Китае при столь суровых конкурентах — это, конечно, лихо.

Рекомендация: @BreakingTrends — примечательный канал про медиатренды с примерами из региональных и зарубежных СМИ, аналитикой, трансляциями медиасобытий. Однажды я приводил цитату о том, что скоро в компаниях будет два CEO — Chief Executive Officer и Chief Editorial Officer. Уверен, что @BreakingTrends будет интересен не только журналистам, ведь каждый бренд — это своего рода медиа. И как не раствориться в бесконечном потоке информации в эпоху платформ и агрегаторов — та ещё задачка.

Если вам нравится Suits или какие-нибудь хитросплетённые истории про Уолл-стрит то не пропустите статью на VC про Майкла Делла. Жутко интересно почитать про сделку с EMC в ретроспективе. Почёт и уважение автору за столь проработанный материал, ведь это по-моему не перевод, а авторская работа уровня WSJ.

https://vc.ru/44262

Читаю про GDPR и вычитал кое-что интересное, хотя вполне ожидаемое:

«Представьте, что у вас есть телефон с Telegram, но вы купили новый и хотите авторизироваться в Telegram с этого устройства. Для этого вы скачиваете на новый телефон приложение Telegram, открываете его, вводите номер телефона и Telegram отправляет код активации на уже существующий аккаунт (старый телефон) для того, чтобы вы ввели этот код на новом телефоне. И тут магия - если до того, как ввести код на новый телефон, отправить его кому-то личным сообщением в Telegram, а потом попробовать ввести код на новом телефоне - то код не сработает. Это свидетельствует о том, что Telegram проанализировал текст сообщения и выявил, что в нем содержится код для входа на другом устройстве и этот код был деактивирован».

Занимательная статья на Bloomberg про альянс Google с Mastercard, силами которого был создан сервис для отслеживания конверсий из онлайн рекламы в оффлайн покупки. Опасаясь проблем с privacy, обмен информацией происходил с помощью технологии double-blind encryption — то-есть персональные данным не были доступны никому.

Интересный момент: известно только про сотрудничество с Mastercard, однако при анонсе Store Sales Measurement было заявлено, что Google анализирует около 70% кредитных и дебитовых карт в США. Получается ни Мастеркардом единым? Или Google обладает информацией по всем картам, но только 70% их владельцев авторизованы и понятны поисковику?

https://www.bloomberg.com/news/articles/2018-08-30/google-and-mastercard-cut-a-secret-ad-deal-to-track-retail-sales

Рекомендация: Machinelearning — крайне полезный канал для тех, кто непосредственно связан с машинным обучением в своей профессиональной деятельности. На канале публикаются не только актуальные статьи по теме из соответствующих сабредитов, HackerNews, Хабра и прочих ресурсов, автор ещё делится ссылками на полезный инстументарий с GitHub. В общем, если вы ML разработчик, то обязательно обратите внимание на  @ai_machinelearning_big_data.

Осень. После прошлого года этот период времени у меня ассоциируется с самой что ни на есть криптолихорадкой. И мне стало любопытно, как там поживает моя антиномия? Лучше всего о происходящем сегодня рассказывает график заинтересованности ценой BTC с Google Trends.

Помимо этого падают бюджеты в ICO, согласно Crunchbase. И удивительно не падение, а те пики, ведь около 92% ICO потерпело крах. Более того, миллионы долларов были украдены хакерами и защиты от таких киберпреступлений ни у кого нет.

Что ещё очень показательно, так это недавний отчёт Nvidia. Их продажи чипов для майнинга в первом квартале составили $290 млн, во втором — $18 млн. 15-и кратный обвал! Конечно, компания прогнозировала падение, но не такое. Реакция Wall Street не заставила себя долго ждать.

Напоследок мне захотелось посмотреть на графики с Blockchain.com. Сложность добычи с начала сентября прошлого года увеличилась более, чем в 6 раз, а показатель miners revenue остался почти на прежнем уровне. Кризиса нет, значит цифры ещё бьются, но как долго это будет продолжаться — неизвестно. #аналитика

Несколько часов назад капитализация Amazon  достигла 1 триллиона долларов. Сейчас цена акций упала, но у Безоса и Amazon по-прежнему всё удивительно хорошо 🙂

Я, конечно, не верю в исключительную точность подобных результатов работы машинного обучения, но всякий раз таким хочу поделиться. Сейчас речь идёт о нейросети, которая на основе 150 000 снимков с Google Street View определяет степень ожирения жителей, (nota bene!) не анализируя их внешний вид. Компьютер делает свои прогнозы лишь на основе знаний о городской инфраструктуре. И вот именно это поражает моё воображение. Вещи, которые на первый взгляд никак не могут быть связаны, в статистике обретают между собой корреляцию и перестают быть абсурдом.

https://qz.com/1377155/artificial-intelligence-can-estimate-an-areas-obesity-levels-by-analyzing-its-buildings/

Не так давно Microsoft, а теперь и Google открыл поиск по открытым датасетам для тренировки ваших нейронок. Редко я пишу в @Groks про какие-то инструменты или сервисы, но на такую кладезь информации не могу не указать.

https://msropendata.com/
https://toolbox.google.com/datasetsearch

В Google/Youtube в 4 квартале 2017 года было удалено более 8 млн видео, а 81% данной работы по модерации выполнил ИИ при 10 000 живых модераторов. Facebook в первом квартале 2018 года удалил 583 млн фейковых аккаунтов, 21 млн правонарушительных материалов (96% из них определил алгоритм) при 7500 модераторов.

Выше цифры с Internet Trends 2018 от KPCB. А на днях мне повстречался большой пребольшой текст Vice Motherboard о том, как Facebook старается контролировать контент от 2 миллиарда пользователей. Наверняка зеркальная ситуации и у Google. Интересное чтиво про титанический труд, итогом которого будет не только соответсвие нормам UGC, но и мощные NLP технологии при такой армии людей, размечающих данные.

https://motherboard.vice.com/en_us/article/xwk9zd/how-facebook-content-moderation-works

И вновь хочется продублировать запись Аркадия Морейниса, которая станет почвой для рассуждений:

«Однажды, в классе гончарного мастерства учитель разбил учеников на две группы. Одной он дал задание лепить горшки "на вес". Пятерку получит тот, кто вылепит 50 фунтов горшков, четверку — кто вылепит 40 фунтов горшков и так далее. У второй группы было задание вылепить один горшок, но качественный. Оценку они получали по качеству вылепленного горшка.

На подведении итогов выяснилась забавная вещь. Самые качественные горшки среди всех учеников получились не у той группы, которая работала на качество, а у той группы, которая работала на количество. Они старались сделать побольше и учились в процессе на своих ошибках. Те же, кто заботился о качестве, провели много времени в теоретизировании на тему того, что же такое "совершенный" горшок, но результат получился у них так себе.

Можно переложить эту ситуацию на стартапы. Получается что-то хорошее у тех, кто начал делать и продолжает делать. А не у тех, кто вечно обсуждает планы захвата мира. Пример взят из книги «Art & Fear» by David Bayles and Ted Orland».

Лучше делать, чем делать лучше. #грок

Вспомнилась одна из первых моих статей на Хабре: «Палка о двух концах. Страдаете ли вы перфекционизмом?». Забавно почитать свои рассуждения пятилетней давности, однако главная ценность той публикации для меня в комментариях.

https://habr.com/post/167725/ #мысливслух

Крайне занимательное чтиво про стратегию Alphabet, написанное по мотивам доклада аналитической компании CB Insights. Ну как бы всем известно, что Google большой 🙂, но после этой статьи представление о масштабах компании изменится у многих. Кстати, следующая ссылка будет особенно интересна тем, кому знакома книга «Новый цифровой мир» Эрика Шмидта и Джареда Коэна. Ведь в книге много футурологии и можно посопоставлять, как Alphabet движется к тем идеям и движется ли.

https://vc.ru/44328-razbor-strategii-google-stavka-na-iskusstvennyy-intellekt-oblaka-bespilotnye-avtomobili-i-medicinu

Тема статистических причуд продолжается. Вы когда -нибудь слышали про термин «behavioral biometrics»? Оказывается, что информация о том, как вы держите телефон, жестикулируете пальцем, печатаете или скроллите является уникальным набором параметров, вашим личным цифровым почерком. И некоторые компании используют это для дополнительной верификации пользователей. Но самое главное то, что уже был прецедент, когда Королевский банк Шотландии заблокировал аккаунт клиента из-за ранее несвойственных для него принципов взаимодействия с приложением, а дальнейшее расследование доказало, что не зря. Подробнее об этом в материале The New York Times.

https://www.nytimes.com/2018/08/13/business/behavioral-biometrics-banks-security.html

Было много всего клёвого, однако функция ЭКГ в Apple Watch, сертифицированная Минздравом США — это, конечно, новая веха, самая что ни на есть «emerging technology».

https://www.apple.com/apple-events/september-2018/ #мысливслух

О нашествии голоса. Более 20000 типов (sic!) устройств от 3500 производителей поддерживают Алексу. Огромное, огромное количество дистрибьютеров Амазоновского ассистента. Не менее важно, то что в начале года их было всего 4000. Пятикратный рост на таких значениях за такой короткий срок!

https://techcrunch.com/2018/09/01/alexa-is-now-available-on-20000-devices/ #аналитка