🖥18 лучших платформ машинного обучения с низким кодом и без кода Машинное обучение становится более доступным для компаний и частных лиц, когда требуется меньше программирования. Особенно, если вы только начинаете свой путь в машинном обучении, тогда ознакомьтесь с этими платформами с низким кодом и без кода, которые помогут ускорить ваши возможности в изучении и применении ИИ. https://clck.ru/XREBx 🖥GPT-4: Сэм Альтман подтверждает слухи Сэм Альтман, генеральный директор OpenAI, в ходе сессии вопросов-ответов на онлайн-встрече AC10 рассказал о предстоящем выпуске GPT-4, что можно назвать захватывающим событием. В прошлом году OpenAI представила крупнейшую на тот момент нейронную сеть GPT-3. Современная языковая модель GPT-3 включает 175 миллиардов параметров по сравнению с 1,5 миллиардами параметров ее предшественницы GPT-2. https://clck.ru/XWtEA

🖥Машинное обучение - одна из самых быстрорастущих областей искусственного интеллекта. Взгляните на различные типы машинного обучения (ML) и их соответствующие алгоритмы!

SQLpedia - канал про SQL и базы данных, в котором вы найдете:

— Возможность предложить нам статью для перевода;
— Полезные видео;
— Интересные опросы;
— Профессиональный юмор;

Присоединяйтесь, давайте расти как профессионалы вместе 😉

Подписаться: @sql_wiki

🖥 Топ-5 алгоритмов машинного обучения: лучшие алгоритмы, которые вы должны знать Машинное обучение быстро меняет рынок. Вы уже знаете, что ИИ влияет на способ производства, будь то программное обеспечение, автомобильная мобильная установка или любой другой сектор. Я не шучу, в каждой отрасли должны быть вакансии для специалиста по данным и инженера по машинному обучению. Это убедительное свидетельство наступления эры искусственного интеллекта и машинного обучения. Вы также хотите быть готовы к машинному обучению в будущем? Я имею в виду! Вы хотите изучить алгоритмы машинного обучения? Прочитав эту статью, вы закончите поиск лучших алгоритмов машинного обучения. https://goo.su/7NmV

🖥Руководство для начинающих по Data Science с Python Наука о данных - одна из самых востребованных областей в этом веке. Вы когда-нибудь задумывались, почему данные так важны? Почему исследователи, ученые и бизнес-менеджеры по всему миру прикованы к своим экранам, анализируя и манипулируя данными, находя более эффективные способы их использования? https://cutt.ly/xEwspBr 🖥Руководство по науке о данных, 2021 г. Я представляю вам современное руководство по сквозной науке о данных. https://goo.su/7OiO

🖥Список лучших книг по машинному обучению, статистике, интеллектуальному анализу данных и глубокому обучению: https://cutt.ly/3Err7Fj

💡Хакатон «Энергия Прорыва»

🖥 Online + Offline
🗓 Даты: 09 - 10 октября 2021 . Дедлайн подачи заявок: 05 октября
💰 Призовой фонд: 1 000 000 рублей
👉 Регистрация: https://bit.ly/3EpRCT1

О мероприятии:

Ассоциация «Глобальная энергия» в преддверии Российской энергетической недели впервые проводит хакатон для студентов и молодых специалистов Москвы и Московской области «Энергия прорыва».

Хакатон пройдёт в стенах Национального исследовательского института «МЭИ» и РГУ нефти и газа имени И.М. Губкина. Целью проведения хакатона инновационное развитие российской энергетики благодаря стимулированию студентов, молодых специалистов и повышения их интереса к внедрению новых решений.

Общий призовой фонд хакатона составляет 1 000 000 рублей. Помимо призового фонда всех участников финала ждут приятные сюрпризы

10 сентября - 05 октября — отборочный этап;

09 - 10 октября — финальный этап, который пройдет в смешанном онлайн-офлайн формате;

13 - 15 октября — награждение победителей

Врывайся: https://bit.ly/3EpRCT1

🖥Парадоксы в науке о данных Взгляните на некоторые из основных парадоксов, связанных с наукой о данных и ее статистическими основами. https://cutt.ly/4EiZeW0

🖥 Чему меня научили 2 года самообучения в области науки о данных Многие из нас с самого начала изучают науку о данных самостоятельно. На раннем этапе может быть много подводных камней, из-за которых вы можете неправильно научиться или упустить ключевые идеи, которые важны для реального применения науки о данных. https://cutt.ly/aEiZkz8 🖥 Визуализация данных Netflix с помощью Python! https://cutt.ly/lEorgW6

🖥 Полезная шпаргалка для проверки гипотез!

🖥 11 удивительных методов науки о данных, которые вы должны знать! https://cutt.ly/MEormvX 🖥 Обнаружение транспортных средств с использованием глубокого обучения и алгоритма YOLO https://cutt.ly/UEot4C6

🖥 Инфографика: 5 ключевых аспектов науки о данных и их значение.

🖥 Сети с логическим объяснением - это особый вид нейронных сетей, основанных на концепциях, обеспечивающих логические объяснения первого порядка для своих решений https://cutt.ly/HEotWWP 🖥 Реализация глубоких сверточных нейронных сетей на C без внешних библиотек https://cutt.ly/kEoygN7

🖥 AI движет технологиями следующего поколения, включая взаимодействие человека и машины Следующее поколение сетей сможет практически автономно воспринимать, вычислять, обучаться, рассуждать и действовать в соответствии с бизнес-намерениями, а также управлять непрерывным потоком данных от постоянно растущего числа подключенных интеллектуальных устройств. https://cutt.ly/dEotXof 🖥 Краткий обзор того, что такое большие данные, и первый уровень решения для сбора данных Что такое большие данные?
Когда мы говорим « большие данные» , мы обычно имеем в виду особенно большие данные, быстрые и в различных структурах, поэтому их трудно или невозможно проанализировать с помощью традиционных инструментов.
Понятие «большие данные» принято определять с помощью «трех V»:
- Объем - размер данных
- Velocity - скорость сбора данных
- Разнообразие - разные типы данных https://cutt.ly/QEoyG13

🖥 Git Шпаргалка по науке данных

🖥 Обзор рабочего процесса сквозного машинного обучения В этом разделе мы даем общий обзор типичного рабочего процесса для разработки программного обеспечения на основе машинного обучения. Как правило, цель проекта машинного обучения - построить статистическую модель, используя собранные данные и применяя к ним алгоритмы машинного обучения. Следовательно, каждое программное обеспечение на основе машинного обучения включает в себя три основных артефакта: данные , модель машинного обучения и код . https://cutt.ly/1Eogl0Y

🖥 Практическое руководство по линейной регрессии От EDA до проектирования функций и оценки модели https://cutt.ly/3EsEp30

🖥 Нежное введение в графические нейронные сети Нейронные сети адаптированы для использования структуры и свойств графов. Мы исследуем компоненты, необходимые для построения нейронной сети с графами, и мотивируем их выбор дизайна. https://cutt.ly/0EsPH53

📱IT Network - первая в России соцсеть для айтишников

Если вы не знаете, IT Network помогает находить известных экспертов, работу и быть в курсе всех новостей из мира IT и науки.

В приложении вы сможете:
● Обмениваться опытом с коллегами
● Получать интересные предложения о работе
● Расширять круг знакомств в сфере IT
● Следить за новостями из мира IT и науки

Для тех, кто решил расти в кругу успешных айтишников, вот ссылка на приложение в App Store и Google Play.

🖥 Китайский социальный кредитный рейтинг в режиме реального времени!

🖥 Машинное обучение и React Native: возможно ли использование веб-разработки? Машинное обучение предназначено не только для больших машин с большим количеством графических процессоров. Что, если вы можете выполнять модели ML на своем телефоне! А с React Native это не так уж и сложно! https://goo.su/7UgL