🖥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]

🖥 Проект: Распознавание рукописных математических функций в реальном времени и прогнозирование их графиков с использованием машинного обучения

🖥9 основных типов алгоритмов машинного обучения со шпаргалкой Разработка модели - это не универсальное дело - существуют разные типы алгоритмов машинного обучения для разных бизнес-целей и наборов данных. Например, относительно простой алгоритм линейной регрессии легче обучить и реализовать, чем другие алгоритмы машинного обучения, но он может не добавить ценности модели, требующей сложных прогнозов. https://clck.ru/XRBEe

🖥8 идей проектов глубокого обучения для начинающих Вы изучали методы глубокого обучения, но никогда не работали над полезным проектом? Здесь мы выделяем восемь идей проектов глубокого обучения для начинающих, которые помогут вам отточить свои навыки и улучшить свое резюме. https://clck.ru/XRwMH