🖥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

🖥 В robot_dreams стартует курс для аналитиков, разработчиков, начинающих Data Scientists и всех, кто знает базовый синтаксис Python и хочет использовать этот язык для работы с большими массивами данных.
https://clck.ru/XEchM

За 16 практических онлайн-занятий вы:
✅научитесь работать с разными типами и структурами данных
✅ освоите 11 библиотек Python для анализа и визуализации
✅ разберетесь в построении простых ML-моделей
✅ будете решать задачи прогнозирования, классификации и кластеризации данных
⠀
Регистрируйтесь на курс, чтобы открыть новый подход в работе с большими данными.