🖥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.

Как отслеживать проекты машинного обучения на мобильном устройстве📱 Если вы разработчик машинного обучения, вы знаете, что обучение моделям может занять много времени. Как здорово было бы следить за этим со своего мобильного телефона? https://clck.ru/X3v5t

DataScience в одной картинке

🖥6 классных библиотек Python, которые я недавно встретил Ознакомьтесь с этими замечательными библиотеками Python для машинного обучения. https://clck.ru/XGYSv

🖥Поднимите свои навыки машинного обучения на новый уровень с помощью более 100 примеров кода Keras!

Эти рабочие процессы охватывают компьютерное зрение, обработку естественного языка и многое другое! Все создано сообществом #Keras . https://clck.ru/XGZ25

🖥 255+ проектов машинного обучения с Python Эта статья познакомит вас с более чем 255 проектами машинного обучения, решенными и объясненными с использованием языка программирования Python. https://clck.ru/XHxXr

Истории 10 финтех, банков и страховых компаний. Как они усовершенствовали свои продукты и процессы с Машинным обучением.

8 сентября, в 16:00 по МСК на бесплатной онлайн-конференции вы услышите ML/AI кейсы о Capital One, Siemens Financial Services, Space Neobank, PrivatBank, Root Insurance, BlueVine, OakNorth, Fannie Mae, Coinbase, UniCred, John Hancock.

Dela, AWS, Softline, Softprom ждут вас на бесплатном вебинаре «FinTech и InsurTech: ИТ инновации»

РЕГИСТРАЦИЯ по ссылке: https://cutt.ly/XWT0aNo

Лучшие практики максимизации выгод и управление рисками для финансовых и страховых компаний.

Организатор мероприятия Dela (Dela Agency Ltd), тел. Лондон +4420 38082714, Тел Москва +7 495 780 7198, электронная почта: [email protected]