Памятка: Визуализация данных в Python

https://shly.link/UKuEM

📍Понимание показателей расстояния и их значения
https://shly.link/hWwM8

📍Проекты машинного обучения

Эта статья познакомит вас с более чем 100 проектами машинного обучения, решенными и объясненными с использованием языка программирования Python.
https://shly.link/i7gUa

Жительница Мельбурна использовала искусственный интеллект для создания персонажей «Гарри Поттера» на основе описаний из книг

При сравнении книг и их экранизаций книги почти всегда оказываются лучше. Одна из причин заключается в том, что фильму не всегда удается передать те же образы, что и книге, в которой эмоции смешиваются с визуальными эффектами. При чтении может сложиться совершенно другой образ места или персонажа и совершенно другое общее ощущение рассказа.
https://shly.link/jdQ5E

Различные типы машинного обучения

14 наборов данных для вашего следующего проекта по науке о данных

Я поделюсь с вами 14 наборами данных, которые вы можете использовать для анализа данных, визуализации данных, классификации текста/изображений, создания рекомендательной системы и многого другого.
https://shly.link/QdE6H

63 алгоритма машинного обучения — Введение

Пост направлен на то, чтобы объяснить эти алгоритмы в простой для понимания форме, чтобы кто-то с базовыми знаниями Python мог реализовать их и извлечь выгоду в своей жизни и бизнесе.
https://shly.link/mdm6qDX

Создание доверительных интервалов для классификаторов машинного обучения

В этой статье описываются различные методы создания доверительных интервалов для моделей машинного обучения. Обратите внимание, что эти методы также применимы к глубокому обучению.
https://shly.link/FsLNP

🚀MongoDB — самая популярная NoSQL-база данных. Её используют многие крупные компании, работающие с большими данными: Google, Twitter, Forbes и другие. MongoDB присущи кроссплатформенность, высокая скорость разработки, простота по сравнению с SQL и легкая масштабируемость. Знание этой БД выделит вас среди коллег и повысит вашу ценность на рынке труда. Освоить систему поможет онлайн-курс «MongoDB» от OTUS.

👉🏻ПРОЙТИ ТЕСТ ПО MONGO: https://otus.pw/0gnG/

📌Хотите протестировать учебный процесс заранее? Регистрируйтесь на бесплатный вебинар «Варианты установки MongoDB»: https://otus.pw/ne0x/

Что такое MLP и почему вас это должно волновать?

MLP, или многослойный персептрон, представляет собой тип нейронной сети, состоящей из множества различных взаимосвязанных персептронов или математических уравнений. Каждый персептрон связан с другими персептронами, и соединения имеют силу или вес между ними, которые влияют на результат работы нейронной сети. Возможно, вы уже слышали о MLP как об искусственных нейронных сетях с прямой связью.

https://shly.link/q0Ts2

Как работает искусственный интеллект TikTok

Откройте для себя простое объяснение архитектуры системы рекомендаций TikTok с точки зрения инженера.
https://shly.link/s9xqQ

Как запустить проект Data Science в контейнере Docker

Несколько советов с практическим примером того, как обернуть проект Data Science в образ Docker и запустить его в контейнере Docker.
https://shly.link/VqoPL

‍Ищем медработников, чтобы с нуля обучить профессии Data Scientist в медицине.

С помощью машинного обучения, вы научитесь обрабатывать данные по сердечно-сосудистым заболеваниям, онкологии, сигналам ЭЭГ, рентгеновским изображениям, сможете ставить диагнозы,обнаруживать болезни и персонализировать лечение.

Курс прекрасно подойдет:

Медработникам
Освоите IT-специализацию в знакомой нише, увеличите доход и сможете улучшать жизнь сотен людей с помощью искусственного интеллекта.

Новичкам в Data Science
Станете специалистом по Data Science с нуля: освоите аналитику в медицине, бизнесе и других направлениях.

IT-специалистам
Поможем систематизировать знания в Data Science, ускорить карьерный рост и больше зарабатывать.

Вашими преподавателями станут эксперты из таких компаний как: Parexel, X5 Retail Group, NVIDIA, Минобороны России, Pirogov AI.

Если после успешного обучения вы не найдёте работу, мы вернём вам деньги, ведь гарантия трудоустройства закреплена в договоре.

Узнать подробности и зарегистрироваться:
https://clc.to/Z6M-LQ

Простое руководство по визуализации Machine Learning

Создавайте простые и эффективные графики машинного обучения с помощью Yellowbrick

https://shly.link/6TqDX

Машинное обучение с TensorFlow.js (да, JavaScript) | Классификация изображений и обнаружение объектов

Я собираюсь показать вам, как вы можете использовать ИИ и машинное обучение с TensorFlow в JavaScript для выполнения классификации изображений и обнаружения объектов.
https://shly.link/JWuLi

Раннее обнаружение рака кожи благодаря искусственному интеллекту Исследователи Массачусетского технологического института только что обучили эту модель машинного обучения, используя 20 400 изображений кожи пациентов. Система достигает точности 90,3 в обнаружении меланомы по фотографиям со смартфона

📍Изучите форматы файлов нового поколения за 5 минут — JSON, AVRO, PARQUET и ORC

Иногда, когда вы работаете над решением для данных, следует понимать необработанные файловые структуры как первый шаг перед любым приемом данных, который является ключевым шагом для всех популярных форматов файлов, включая JSON, AVRO, PARQUET и ORC.

https://shly.link/MTGqm

📍Представляем zq: более легкую (и быструю) альтернативу jq

https://shly.link/Eb9Ze

📍Алгоритмы машинного обучения с Python
Все алгоритмы машинного обучения объясняются с помощью Python.

https://shly.link/N3waj

​Давно мечтаете погрузиться в мир программирования, освоить множество языков и попробовать себя в разных направлениях IT? Тогда присоединяйтесь к бесплатному интенсиву Skillbox с 5 по 7 мая в 19:00 по московскому времени!

Подробная программа👉: https://clc.to/NCLi4g.

Что вас ждёт?

● Введение в профессию. Узнаете, какие специальности есть в IT-сфере, как грамотно составить резюме и подготовиться к собеседованию.

● Знакомство с популярными языками программирования (Python, Java, 1С) и смежными направлениями (Data Science, frontend-разработкой, разработкой Android- и iOS-приложений).

📢Спикер интенсива — разработчик с опытом более 17 лет, директор центра SymbioWay Даниил Пилипенко. Он находит IT-специалистов для крупнейших компаний России.

🎁Каждый участник при регистрации получит чек-лист «Знания и навыки, которые необходимы для трудоустройства backend-разработчика». Участвуйте, задавайте вопросы и получите сертификат на 10 тысяч рублей на любой курс Skillbox. Дойдите до конца интенсива и получите электронную книгу «Человек + машина» Пола Доэрти и Джеймса Уилсона.

Полезный репозиторий GitHub:
_______________

Best of Machine Learning with Python — ранжированный список замечательных библиотек Python для машинного обучения.

https://shly.link/ghSDHG

Вот как найти наборы данных для проектов по науке о данных

Как новичок в науке о данных, выбор тем для проектов по науке о данных зависит от доступности наборов данных. Иногда студенты думают об уникальных темах, но не могут найти набор данных для своего проекта. Итак, если вы хотите узнать, как найти наборы данных, эта статья для вас. В этой статье я объясню, как найти наборы данных для проектов по науке о данных.

https://shly.link/J0SqL

НАУКА ДАННЫХ со шпаргалами (ML, DL, парсинг, Python, R, SQL, математика и статистика)

Наука о данных — постоянно развивающаяся область, есть множество инструментов и методов, о которых нужно помнить. Никто не может запомнить все функции, операции и формулы каждого понятия. Вот почему у нас есть шпаргалки. Они помогают нам сделать наше путешествие по науке о данных быстрым и легким.

https://shly.link/mdmXQvE

Sieve — это API, который позволяет разработчикам добавлять в свои приложения возможности распознавания видео на основе ИИ.

"Мы инженеры машинного обучения из таких компаний, как Scale AI, Niantic, NVIDIA, Ford и Microsoft. Мы считаем, что много людей хотят создать что-то умное, обрабатывая и понимая изображения и видео, но большинство людей не знают никакого искусственного интеллекта, чтобы сделать это самостоятельно. Поэтому мы создали простой API для разработчиков, чтобы делать именно это для любого приложения любого масштаба"

https://shly.link/3pdNu