🖥 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

Deep Learning ^ Восприятие

🖥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