Сборник некоторых важных статей, связанных с данными, которые были опубликованы в сентябре 2018 года в блогах некоторых самых популярных технологических компаний.

Машинное обучение



Эффективная настройка онлайн-систем с помощью байесовской оптимизации
Facebook полагается на большой набор серверных систем, которые ежедневно обслуживают миллиарды людей. Многие из этих систем имеют…research.fb.com





Glow: подход сообщества к инфраструктуре искусственного интеллекта — код Facebook
Сегодня мы объявляем о следующих шагах в усилиях Facebook по созданию аппаратной экосистемы для машинного обучения (ML) …code.fb.com





Food Discovery с Uber Eats: рекомендации для рынка | Блог Uber Engineering
От результатов поиска до списка ресторанов и подробных рекомендаций на главном экране приложения — мы адаптируем…eng.uber.com





Прогнозирование в Uber: введение
Эта статья является первой в серии, посвященной объяснению того, как Uber использует прогнозирование для создания более качественных продуктов…eng.uber.com



Эксперимент



Инжиниринг для повышения эффективности маркетинга (часть 2) — масштабирование создания рекламы и управления ею
Рави Сринивас Ранганатан, Гопал Кришнанmedium.com





Эксперименты и измерения для поисковой оптимизации
Использование рыночного подхода для измерения эффективности целевых страниц на Airbnb.medium.com





Эксперименты с потоковым видео в Netflix:
Визуализация практической и статистической значимости
Мартин Тинглиmedium.com



Инжиниринг данных



Marmaray: универсальная платформа для приема и распространения данных с открытым исходным кодом и библиотека для Apache…
Для ежедневного подключения пользователей со всего мира к нашей платформе требуется управление огромным объемом данных. Когда вы…ubereng.wpengine.com



Подробнее читайте у меня: