🖥Пикарет: более быстрый способ создания моделей машинного обучения Построение модели машинного обучения требует ряда шагов, от подготовки данных, очистки данных, проектирования функций, построения модели до развертывания модели. Таким образом, специалисту по анализу данных может потребоваться много времени, чтобы создать решение, которое решит бизнес-проблему.

Чтобы ускорить процесс, вы можете использовать Pycaret, библиотеку с открытым исходным кодом. Pycaret может помочь вам быстрее выполнять все сквозные процессы машинного обучения с помощью нескольких строк кода. https://clck.ru/WiYfF

🖥Моделирование 101: как это работает и почему это важно Модель - это особый тип алгоритма. В программном обеспечении алгоритм - это жестко запрограммированный набор инструкций для вычисления детерминированного ответа. Модели - это алгоритмы, инструкции которых создаются из набора данных и затем используются для прогнозирования, рекомендаций или предписания действий на основе вероятностной оценки. Модель использует алгоритмы для выявления закономерностей в данных, которые образуют связь с выходными данными. Модели могут предсказывать вещи до того, как они произойдут, более точно, чем люди, например, катастрофические погодные явления или риск неминуемой смерти в больнице. https://clck.ru/WkgXF 🖥Руководство для начинающих по статистике машинного обучения! Важность статистики в науке о данных и аналитике данных нельзя недооценивать. Статистика предоставляет инструменты и методы для поиска структуры и более глубокого анализа данных. Хорошее знание статистики позволит вам мыслить критически и проявлять творческий подход при использовании информации для решения бизнес-проблем и принятия решений на основе данных. https://clck.ru/WkfkM 🖥Предварительная обработка данных в интеллектуальном анализе данных - практическое руководство. Предварительная обработка данных - это процесс преобразования необработанных данных в понятный формат. Это также важный шаг в интеллектуальном анализе данных, поскольку мы не можем работать с необработанными данными. Перед применением алгоритмов машинного обучения или интеллектуального анализа данных необходимо проверить качество данных.
https://clck.ru/Wkfdi 🖥Ваш первый проект глубокого обучения на Python с пошаговыми инструкциями Keras Keras - это мощная и простая в использовании бесплатная библиотека Python с открытым исходным кодом для разработки и оценки моделей глубокого обучения .
Он включает в себя библиотеки эффективных численных вычислений Theano и TensorFlow и позволяет определять и обучать модели нейронных сетей всего в нескольких строках кода.
В этом руководстве вы узнаете, как создать свою первую модель нейронной сети с глубоким обучением на Python с помощью Keras. https://clck.ru/WkgAc 🖥Кодекс OpenAI Мы создали улучшенную версию OpenAI Codex, нашей системы искусственного интеллекта, которая переводит естественный язык в код, и мы выпускаем ее через наш API в частной бета-версии, начиная с сегодняшнего дня. Кодекс - это модель, на которой работает GitHub Copilot , которую мы создали и запустили в партнерстве с GitHub месяц назад. Владея более чем дюжиной языков программирования, Codex теперь может интерпретировать простые команды на естественном языке и выполнять их от имени пользователя, что позволяет создавать интерфейс на естественном языке для существующих приложений. https://clck.ru/WkgN4

​На Архипелаге 2121 прошла ежегодная встреча «Точек кипения». Участники трека поделились наработанными практиками взаимодействия с региональными сообществами, технологическими командами и опытом перехода в онлайн-среду. В результате была сформирована стратегия развития сети на ближайшие несколько лет.

В рамках трека прошли:
✅ образовательная лаборатория «Точек кипения»,
✅ погружение в повестку НТИ и встречи с представителями рынков и Центров компетенций,
✅ мастер-классы акселератов-партнеров по поддержке и развитию технологических команд,
✅ обучение основным принципам data-аналитики и управлению на основе данных.

🧑‍🎓 Участниками трека стали команды городских и университетских «Точек кипения».

Неформальная программа включила практики ресурсных состояний, деловые игры, нетворкинг и консультации с экспертами экосистемы НТИ, антиконференцию, демо-день для партнеров, а также презентацию нового формата резидентуры НТИ в сети «Точек кипения».

📲 Подробнее об Архипелаге 2121 читайте на нашем канале.

🎓Лекция открытие Архипелага.

#а2121 #Архипелаг2121 #Edu2035 #Стартап2121

🖥Нежное введение в метод множителей Лагранжа Метод множителей Лагранжа - это простой и элегантный метод нахождения локальных минимумов или локальных максимумов функции, на которую распространяются ограничения равенства или неравенства. Множители Лагранжа также называют неопределенными множителями. В этом руководстве мы поговорим об этом методе, когда заданы ограничения равенства. https://clck.ru/WnsgM 🖥Развитие Big Data и ценность для мира По прогнозам, к 2027 году сфера развития больших данных будет расти. Мы обсуждаем, как работает разработка Big Data и какие реальные преимущества она приносит. https://clck.ru/WnYPs 🖥Практическое руководство по созданию вашей первой модели сверточной нейронной сети В этой статье мы кратко обсудим CNN, специальный вариант нейронных сетей, разработанный специально для задач, связанных с изображениями. В статье основное внимание будет уделено реализации части CNN. Было приложено максимум усилий, чтобы сделать эту статью интерактивной и простой. Надеюсь, вам понравится. Удачного обучения! https://clck.ru/WnsjW

​Отношения человечества с природой, климатический вызов и разрушение биологического разнообразия – одни из главных вызовов, с которыми человечество сталкивается сегодня. Это необходимо учитывать предпринимателям. Представляем вам несколько проектов участников Архипелага 2121 на стадии масштабирования, связанных с экологией.

🌱 Green point

Пункты экопереработки полного цикла: от точек сбора и первичной сортировки до пунктов рециклинга. Проект позволит любой компании или муниципалитету внедрить собственную сеть переработки отходов пластика, приобрести статус IMPACT и преимущества стандартов ESG.

🌳 NextGIS Лес

Веб-приложение для ведения базы и подготовки отчетной документации по лесосекам (участкам леса, отведенным для рубок спелых и перестойных насаждений, лесовосстановительных рубок, рубок ухода за лесом и санитарных). Сервис предлагает собранные в одном месте карты и таблицы, многопользовательский режим, понятный интерфейс и автоматизированную отчетность. Проект помогает создавать, редактировать и учитывать лесосеки, объекты инфраструктуры и неэксплуатационные площади и многое другое.

🎋 Внедрение инновационной технологии по повторному применению синтетического каучука (Рециклизат)

Организация инновационного производства по повторному применению каучуко-содержащих продуктов путем переработки отходов РТИ для получения повторных каучуковых смесей (резиновых смесей). Проект отвечает требованиям по предотвращению изменения климата (снижение углеродных выбросов), сохранению природных ресурсов, снижению уровня загрязнения.

📲 Другие проекты участников Архипелага 2121.

📲 Смотрите трансляции с Архипелага 2121.

🖥Экскурсия по методам подготовки данных для машинного обучения Проекты машинного обучения прогнозного моделирования, такие как классификация и регрессия, всегда включают в себя некоторую форму подготовки данных.

Конкретная подготовка данных, необходимая для набора данных, зависит от специфики данных, таких как типы переменных, а также от алгоритмов, которые будут использоваться для их моделирования, что может налагать ожидания или требования к данным. https://clck.ru/WpEW4 🖥Платформа обучающих данных для machine learning в одном приложении https://clck.ru/Wp5nT

🖥Создайте свою первую искусственную нейронную сеть с помощью Pytorch Мы все хотим погрузиться в глубокое обучение и изучить различные задачи, которые мы можем выполнить, например, создание робота или перевод с испанского на английский, чтобы насладиться любимым сериалом Netflix. Чтобы углубиться, мы должны начать с основ. Базовый строительный блок нейронной сети поможет нам понять, как мы обрабатываем данные, как это происходит в нашем мозгу. В этой статье мы расскажем о нейронных сетях с нуля и о том, как их построить с помощью Pytorch. https://clck.ru/WrpQi

🖥4 типа классификационных задач в машинном обучении Машинное обучение - это область изучения, и она связана с алгоритмами, которые учатся на примерах.

Классификация - это задача, которая требует использования алгоритмов машинного обучения, которые учатся назначать метку класса примерам из предметной области. Легкий для понимания пример - это классификация электронных писем как « спам » или « не спам ».

Существует множество различных типов задач классификации, с которыми вы можете столкнуться в машинном обучении, и специальные подходы к моделированию, которые можно использовать для каждой из них. https://clck.ru/WtFvj 🖥Модель машинного обучения, которая прогнозирует наличие диабета у пациентов. https://clck.ru/WtG9X

🖥Руководство Data Scientist по эффективному кодированию на Python Прочтите этот фантастический сборник советов и приемов, которые автор использует для ежедневного написания чистого кода. https://clck.ru/WuuYA 🖥Разработка модели классификации изображений с использованием CNN Одна из моих последних статей была посвящена сверточной сети, ее работе и компонентам . Мы также видели простую реализацию CNN на Python. В этой статье мы проведем классификацию изображений с помощью сверточной нейронной сети и подробно узнаем обо всех шагах. Так что, если вы новичок в этом, продолжайте читать. https://clck.ru/WuTby 🖥Схема обучения «Науке о данных с R» - Часть I За последние два с половиной года я написал более ста сообщений для своего блога «Learning Machines» на темы науки о данных, то есть статистики, искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения.

Я использую многие из них на занятиях в университете, и в этом посте я дам вам первую часть пути изучения знаний, которые были накоплены в этом блоге за эти годы, чтобы стать всесторонним специалистом по данным, так что читайте дальше! https://clck.ru/WuTec

🖥Прогнозирование оттока с помощью PySpark Задача
Ожидается, что будет разработана модель машинного обучения, которая сможет предсказать уход клиентов из компании. https://clck.ru/WuutW 🖥Использование контейнера для приложения машинного обучения В прошлой статье мы обсудили среду развертывания и производственную среду , которая состоит из двух основных программ, самого приложения и модели, взаимодействующей друг с другом с помощью интерфейса, который мы называем конечной точкой. Сегодня мы узнаем о контейнерах и о том, как приложения машинного обучения могут извлечь из них пользу. Мы вкратце узнаем о модели, приложении, а затем погрузимся в контейнеры, в частности, в Docker, и изучим его структуру и преимущества. https://clck.ru/Wuuw7 🖥Обзор алгоритмов машинного обучения В этом посте мы познакомимся с наиболее популярными алгоритмами машинного обучения .

Полезно изучить основные алгоритмы в этой области, чтобы понять, какие методы доступны.

Существует так много алгоритмов, что может показаться подавляющим, когда имена алгоритмов всплывают, и вы должны просто знать, что они из себя представляют и где они подходят.

Я хочу дать вам два способа обдумать и классифицировать алгоритмы, с которыми вы можете столкнуться в этой области. https://clck.ru/WuvCV

Программирование, математика и статистика, которые необходимо знать для науки о данных и машинного обучения В начале этого года я опубликовал интеллектуальную карту по плану обучения Data Science. Многие люди сочли дорожную карту полезной, мою статью перевели на разные языки, и большое количество людей поблагодарили меня за ее публикацию.

Все было хорошо, пока несколько разработчиков не указали, что ресурсов слишком много и многие из них дороги. Итак, в этой статье я расскажу о некоторых из первых шагов, которые вам следует предпринять, чтобы изучить Data Science или машинное обучение. https://clck.ru/WwrsQ

🖥Введение в вероятности и статистику

Этот интерактивный веб-сайт познакомит вас с концепциями машинного обучения . Университет Брауна. Бесплатно. https://clck.ru/Wyia5 👍🔥

🖥Машинное обучение, объяснение Эта широко распространенная и мощная форма искусственного интеллекта меняет каждую отрасль. Вот что вам нужно знать о возможностях и ограничениях машинного обучения и о том, как его использовать. https://clck.ru/WuvWf 🖥Наборы данных с открытым исходным кодом для компьютерного зрения Доступ к высококачественным, бесшумным, крупномасштабным наборам данных имеет решающее значение для обучения сложных глубоких моделей нейронных сетей для приложений компьютерного зрения. Многие наборы данных с открытым исходным кодом разработаны для использования при классификации изображений, оценке позы, автономном вождении и сегментации объектов. Эти наборы данных должны сочетаться с соответствующим оборудованием и стратегиями тестирования для оптимизации производительности. https://clck.ru/WvCu9

🖥Сборник по машинному и глубокому обучению Сборник включает около 500 тем, которые содержат различные резюме, ссылки и статьи, которые я прочитал по многочисленным темам, которые я нашел интересными или которые мне нужно было изучить. Он включает в себя большинство современных алгоритмов машинного обучения, статистику, выбор функций и инженерные методы, глубокое обучение, NLP, аудио, глубокое и классическое видение, временные ряды, обнаружение аномалий, графики, управление экспериментами и многое другое. https://clck.ru/WyiiR

🖥Практическое прогнозирование временных рядов цен на акции с использованием глубоких сверточных сетей В этой статье мы узнаем, как применять глубокие сверточные сети для прогнозирования одномерных временных рядов / последовательностей в Python. Эта модель может быть легко применена к задаче прогнозирования цен на акции. https://clck.ru/WwrsC 🖥Тенденции в области науки о данных будущего 2022 г. Наука о данных - захватывающая область для работников умственного труда, потому что она все больше пересекается с будущим того, как будут функционировать отрасли, общество, управление и политика. Хотя это один из тех расплывчатых терминов, которыми часто пользуются студенты, на самом деле его довольно просто определить. https://clck.ru/WyjL2

🖥5 вещей, которые облегчают мою работу в качестве специалиста по данным Проработав год Data Scientist, я здесь, чтобы поделиться некоторыми вещами, которые я узнал на этом пути, которые, как я считаю, полезны и повысили мою эффективность. Надеюсь, некоторые из этих советов помогут вам https://clck.ru/X39N6 🖥Это постоянно обновляемый список материалов курсов по машинному обучению / глубокому обучению , которые преподаются экспертами в предметной области и доступны БЕСПЛАТНО! https://clck.ru/X7T53

Привет, Username! Приглашаем тебя на новый FitTech-хакатон Цифрового Прорыва!

Для тебя мы подготовили крутецкие кейсы от Росатома, Минфина РФ, ВТБ, Промсвязьбанка, Баланс Платформы, Accenture и аэропорта Шереметьево!

Участвовать можно онлайн из любой точки России, либо в специальных оффлайн-коворкингах (см. список доступных на сайте).

Успей собрать команду, выбрать кейс и побороться за призовой фонд до 4.500.000 руб. 🚀🚀🚀

Регистрируйся прямо сейчас: https://leadersofdigital.ru/event/63007

🖥Введение в линейную алгебру для прикладного машинного обучения с Python Для машинного обучения линейная алгебра - это как мука для выпечки: каждая модель машинного обучения основана на линейной алгебре, так как каждый торт основан на муке . Конечно, это не единственный ингредиент. Модели машинного обучения нуждаются в векторном исчислении, вероятности и оптимизации, так же как для пирожных нужны сахар, яйца и масло. Прикладное машинное обучение, как и выпечка, по сути, заключается в умном сочетании этих математических ингредиентов для создания полезных (вкусных?) Моделей. https://clck.ru/XADg5 🖥Девять инструментов, которые я хотел бы освоить, прежде чем получить степень доктора философии в области машинного обучения Несмотря на свою монументальную роль в развитии технологий, академические круги часто игнорируют промышленные достижения. К концу моей докторской степени я понял, что существует множество замечательных вспомогательных инструментов, на которые не обращают внимания в академических кругах, но которые широко используются в промышленности. https://clck.ru/XADrb 🖥 Модельное обучение и градиентный спуск для абсолютных новичков https://clck.ru/XAE3Z

🖥Advanced Computer Vision - Введение в прямое визуальное отслеживание! Задача отслеживания объектов на изображении - одна из самых актуальных и востребованных областей машинного обучения. Однако у нас уже есть огромное количество различных техник и инструментов. Эта статья поможет вам начать свое путешествие в мир компьютерного зрения!
Сначала мы познакомим вас с некоторыми типами методов визуального отслеживания. Далее мы объясним, как их классифицировать. Мы также поговорим о фундаментальных аспектах прямого визуального отслеживания, уделяя особое внимание методам на основе регионов и градиентов. Наконец, мы покажем вам, как реализовать эти методы в Python. Давайте начнем! https://clck.ru/XA6UL

🖥180 проектов по науке о данных и машинному обучению с Python В этой статье я познакомлю вас с более чем 180 проектами в области науки о данных и машинного обучения, которые были решены и объяснены с использованием языка программирования Python. https://clck.ru/XDYAu

🖥Линейная алгебра для науки о данных и машинного обучения Линейная алгебра - это раздел математики, который чрезвычайно полезен в науке о данных и машинном обучении. Линейная алгебра - самый важный математический навык в машинном обучении. Большинство моделей машинного обучения можно выразить в матричной форме. Сам набор данных часто представляется в виде матрицы. Линейная алгебра используется при предварительной обработке данных, преобразовании данных и оценке модели. https://clck.ru/Ut6bj 🖥Кураторские статьи, статьи и блоги по науке о данных и машинному обучению в производственной среде https://clck.ru/XEdpH