Все визуализации данных в науке о данных с использованием Python
_______________

Визуализация данных — один из самых ценных навыков, которым должен обладать каждый специалист по данным и аналитик. В науке о данных нужно изучить множество визуализаций данных. Так что, если вы новичок в науке о данных и хотите изучить и попрактиковаться в визуализации данных с помощью Python, эта статья для вас. В этой статье я познакомлю вас со списком руководств по всем визуализациям данных в науке о данных с использованием Python.
https://shly.link/QsS1R

Imagen: новейшая модель преобразования текста в изображение от Google Brain!
_______________

https://shly.link/ghXrqN

Погрузитесь в мир системного администрирования. Получите базовые навыки специалиста на бесплатном онлайн-интенсиве Skillbox с 30 мая по 1 июня в 21:00 по московскому времени

Успейте зарегистрироваться — количество мест ограничено: 🔜 https://clc.to/l38_Eg

Кому подойдёт

📌 Всем, кто хочет освоить востребованную профессию.
Познакомитесь с работой системного администратора, интерфейсом и возможностями Linux.

📌 Студентам и выпускникам технических вузов.
Получите базовые навыки системного администрирования, добавите проект в портфолио и сделаете первый шаг к карьере в этом направлении.

📌 Junior-программистам, которые хотят сменить специализацию.
Научитесь работать с Linux Desktop, настраивать Apache и MySQL, запускать PHP-приложения. Попрактикуетесь в администрировании Linux.

🎁 Всем, кто дойдёт до конца интенсива, — электронная книга Пола Доэрти и Джеймса Уилсона «Человек + машина» издательства МИФ. Присоединяйтесь, задавайте вопросы и получите сертификат на 10 тысяч рублей на любой курс Skillbox.

MLOps: как внедрить систему рекомендаций по продуктам для электронной коммерции
_______________

Я считаю, что большинство, если не все платформы электронной коммерции собирают данные о посещениях пользователей, которые в основном представляют собой простую таблицу, состоящую из 3 столбцов: session_id, product_id и timestamp. На самом деле, эта таблица — единственные данные, которые вам нужны для создания модели рекомендации продукта, описанной в этой статье, и для вашего бизнеса.
https://shly.link/cuzbt

Достижения в понимании, улучшении и применении контрастного обучения
_______________

За последние несколько лет контрастное обучение стало мощным методом обучения моделей машинного обучения. Это произвело революцию в изучении визуальных представлений, усилив такие методы, как SimCLR , CLIP и DALL-E 2 . Эмпирический успех этих методов вызывает вопрос: что делает контрастное обучение таким мощным? Что происходит под капотом?
https://shly.link/jmDjp

У Microsoft есть бесплатные курсы по науке о данных и машинному обучению с использованием Python... 🧩
_______________


Наука о данных для начинающих
ML для начинающих
ИИ для начинающих

Серия примеров кода для всевозможных задач и приложений машинного обучения.
_______________

https://shly.link/ghWKdh

Лучшие общедоступные наборы данных для машинного обучения и науки о данных
_______________

https://shly.link/B7rfb

🔥Как изменится Spark и работа дата-инженера в новых реалиях?

📅Приглашаем 14 июня в 20:00 мск на бесплатный вебинар «Дата инженер и Spark в новых реалиях»

📚На вебинаре мы ответим на вопросы:
✔️ Как изменятся источники и получатели данных, объемы данных, языки для ETL, кластера, облака и IDE?
✔️ Насколько будет востребован дата-инженера на рынке и к чему нужно быть готовым?

💎А также обсудим open source технологии и примеры миграционных проектов.

👉🏻Регистрация на вебинар: https://otus.pw/KCWHU/

Если вы планируете заняться машинным обучением , изучая математику, вам следует начать с этого: https://shly.link/kFWYR

Узнайте об удивительном происхождении многих основополагающих алгоритмов машинного обучения здесь. Многие алгоритмы были изобретены задолго до появления цифровых компьютеров. Я также нашел увлекательным первое применение логистической регрессии, K-средних и других алгоритмов!
https://shly.link/jbcBA

Фотореалистичные модели ИИ
_______________

В последнее время мы наблюдаем большой интерес к разработке генеративных моделей, направленных на улучшение фотореализма. Некоторые из последних методов включают VQ-GAN+CLIP, модели скрытой диффузии, DALL-E 2 и другие. Одной из проблем, связанных с этими системами, является создание высококачественных и более реалистичных изображений.

Imagen — это фотореалистичная модель преобразования текста в изображение, основанная на возможностях понимания языка больших языковых моделей преобразования и моделей распространения для создания изображений с высокой точностью.
Paper, Results & Code

Ускоренный курс Python для машинного обучения.
_______________
Изучите базовый Python за 7 дней. В этом ускоренном курсе вы познакомитесь с некоторыми распространенными методами Python, выполнив упражнения за семь дней.
https://shly.link/rEqht

3 бесплатных курса по машинному обучению, которые стоит пройти прямо сейчас
_______________
Начните свое путешествие по машинному обучению бесплатно
https://shly.link/ZWFmz

Мгновенные примитивы нейронной графики: молниеносный NeRF и многое другое
_______________

См. основной веб-сайт здесь: https://nvlabs.github.io/instant-ngp/
Ссылка на реализацию находится на https://github.com/NVlabs/instant-ngp .

Приглашаем на вебинар Как управлять поведением клиента. Готовое решение на Loginom

🔵Привлекать новых клиентов дороже, чем удерживать старых. Однако бизнес должен работать в обоих направлениях сразу: с новыми и старыми клиентами. Это обеспечивает устойчивость сбыта и стабильные доходы

🟣9 июня 2022 года, в 16:00 мск на вебинаре наши партнеры, компания Reshape Analytics, на практическом примере продемонстрируют готовые аналитические инструменты для управления системой лояльности и расскажут:

🔹Что интересует клиентов
🔹Каковы их приоритеты
🔹Что является критерием эффективности работы с клиентами
🔹Как критерии вовлеченности и лояльности влияют на поведение клиентов и каким образом их отслеживать
🔹Какие показатели клиентской аналитики важны в первую очередь
🔹Как автоматизировать процесс анализа на Loginom

Спикер: Вартан Геворгов
Партнер Reshape Analytics

Участие бесплатное, предварительная регистрация обязательна и доступна по ссылке

Ресурсы по разработке программного обеспечения для специалистов по данным
_______________

Рэйчел Демпси недавно спросила сообщество Twitter для предложений по ресурсам, которые специалисты по данным могут использовать для улучшения своих навыков разработки программного обеспечения.

Мы получили так много отличных рекомендаций, что хотели обобщить их и поделиться ими здесь. В этом сообщении блога рассказывается о передовых методах разработки программного обеспечения, которые ваша команда может захотеть применить, и о том, где можно узнать больше.
https://shly.link/BT7R4

FaceSwap — это инструмент, который использует глубокое обучение для распознавания и замены лиц на изображениях и видео.
_______________

https://shly.link/ghGstq

Deepfake Offensive Toolkit (дипфейки в реальном времени для виртуальных камер)
_______________

https://shly.link/ghY4qH

Хотите попробовать силы в Data Science? Пройдите бесплатный онлайн-интенсив по обработке и анализу данных с 13 по 15 июня. Начало прямых трансляций — в 21:00 по московскому времени.

Записывайтесь: 👉 https://clc.to/luIavg.

Кому полезен интенсив:

📌 Интересующимся новичкам. Узнаете, с чем сталкиваются в работе специалисты по данным. Решите несколько реальных задач и оцените, интересна ли вам эта профессия.
📌 Начинающим специалистам. Научитесь применять Python для построения статистических моделей. Поработаете с библиотеками Pandas и Matplotlib. Разберёте несколько практических заданий и повысите свой уровень.

💬 Спикер интенсива — руководитель направления по исследованию данных в Сбере с семилетним опытом в программировании Анастасия Борнева.
🎁 Участвуйте, задавайте вопросы и получите сертификат на 10 тысяч рублей на любой курс Skillbox.


Присоединяйтесь!

Разница между машинным обучением и глубоким обучением
_________________________

Получите очень хорошее представление о машинном обучении и глубоком обучении. Также научитесь различать эти два термина, а не использовать их взаимозаменяемо.

https://shly.link/daVG6

8 неожиданных способов использования Jupyter Notebook
_______________
Jupyter Notebook — отличный инструмент для экспериментов с кодом. Он предоставляет REPL (цикл чтения-оценки-печати) с визуальным интерфейсом для графиков, таблиц и многого другого. Вы можете смешивать Markdown и выбранный язык программирования (обычно Python). Это стандартная среда разработки и экспериментов для специалистов по данным и специалистов по машинному обучению. Слышали ли вы о других способах использования Jupyter Notebook? Давайте рассмотрим 8 альтернативных способов использования Jupyter Notebook, которые могут вас удивить!...
https://shly.link/1XjLH

Взаимодействие JAX и TensorFlow
_______________

Этот пакет обеспечивает экспериментальную поддержку взаимодействия между JAX и TensorFlow.
https://shly.link/ghcyUN

Некоторые мысли о машинном обучении с небольшими данными
_______________

https://shly.link/3mRV7