💡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
🖥 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
KDnuggets
Paradoxes in Data Science - KDnuggets
Have a look into some of the main paradoxes associate with Data Science and it’s statistical foundations.
🖥 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
KDnuggets
What 2 years of self-teaching data science taught me - KDnuggets
Many of us self-learn data science from the very beginning. While continuing to self-learn on demand is crucial, especially after you become a professional, there can be many pitfalls early on for learning the wrong way or missing out on key ideas that are…
🖥 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
Twitter
Naina Chaturvedi
11 Amazing Data Science Techniques You Should Know! With Code Implementation. A thread 🧵👇🏻#Python #TensorFlow #DataScientist #Programming #Coding #100DaysofCode #DataScience #AI #MachineLearning
🖥 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
Medium
Logic Explained Networks
Deep learning models explainable by design
🖥 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
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
Ericsson
AI in next-generation connected systems
Our new white paper highlights how machine learning, machine reasoning, and AI simplify the optimization of system performance and help achieve high levels of automation. Read now!
🖥 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
ml-ops.org
Machine Learning Operations
🖥 Практическое руководство по линейной регрессии От EDA до проектирования функций и оценки модели https://cutt.ly/3EsEp30
Medium
A Practical Guide to Linear Regression
From EDA to Feature Engineering to Model Evaluation
🖥 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
Distill
A Gentle Introduction to Graph Neural Networks
What components are needed for building learning algorithms that leverage the structure and properties of graphs?
📱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.
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.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖥 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
dzone.com
Machine Learning and React Native - DZone Web Dev
ML isn't just meant for big machines with lots of GPUs. What if you can execute ML models on your phone! And with React Native it's not all that hard!
🖥 100+ самых ценных репозиториев Github для #MachineLearning https://cutt.ly/WEcTqYE
Insane - TheInsaneApp.com
100+ Best GitHub Repositories For Machine Learning
You'll get 100+ Best GitHub Repositories and Open Source Machine Learning Projects that contains 1000+ Expert's Recommended Free Resources.
Forwarded from Рестарт
#новости
ICPC объявил о том, что на деловую программу Финала в Москве можно будет попасть бесплатно.
На ней будут проходить лекции и мастер-классы от спикеров топовых компаний: Huawei, Jet Brains, Мегафон, 1С и другие.
Расскажут как получить работу в крупной корпорации, зачем технарям развивать soft skills и как строить карьеру в IT.
Мероприятие пройдет 1-2 октября в Манеже, чтобы попасть на него бесплатно нужно просто зарегистрироваться.
GIT
ICPC объявил о том, что на деловую программу Финала в Москве можно будет попасть бесплатно.
На ней будут проходить лекции и мастер-классы от спикеров топовых компаний: Huawei, Jet Brains, Мегафон, 1С и другие.
Расскажут как получить работу в крупной корпорации, зачем технарям развивать soft skills и как строить карьеру в IT.
Мероприятие пройдет 1-2 октября в Манеже, чтобы попасть на него бесплатно нужно просто зарегистрироваться.
GIT
🖥 7 крупнейших тенденций в области искусственного интеллекта (ИИ) в 2022 году В 2022 году мы увидим, что искусственный интеллект продолжит путь к превращению в самую революционную технологию, которую когда-либо разработало человечество. По словам генерального директора Google Сундара Пичаи, его влияние будет даже больше, чем воздействие огня или электричества на наше развитие как биологического вида. https://goo.su/7Uxq
Forbes
The 7 Biggest Artificial Intelligence (AI) Trends In 2022
In this article, we look at the seven biggest trends in the field of AI and machine learning.
Бесплатный вебинар «Vertica 11: Новая версия - новые возможности»
⏰ 6 октября 2021 года
Познакомьтесь с богатым функционалом новой версии аналитической платформы Vertica:
📌 работа с ORC-форматом (включая экспорт данных в ORC и поддержку сложных типов данных);
📌 поддержка сложных типов данных в JDBC-клиенте;
📌 партиционированные проекции;
📌 резервное копирование и восстановление в Azure;
📌 поддержка резервного копирования кластеров Eon с коммунальным хранилищем на Hadoop;
📌 множество улучшений в части шифрования подключений и соединений;
📌 поддержка развертывания Vertica Eon в инфраструктуре Kubernetes.
🤵 Ведущий — Александр Скоробогатов, архитектор решений Vertica в России и СНГ.
🤝 Присоединяйтесь!
💡 Это будет интересно и полезно для расширения профессионального кругозора, или углубления знаний в области #BigData #аналитика #хранилищеданных.
▶️ Зарегистрироваться
🔎 Другой полезный контент на канале Micro Focus Russia & CIS
⏰ 6 октября 2021 года
Познакомьтесь с богатым функционалом новой версии аналитической платформы Vertica:
📌 работа с ORC-форматом (включая экспорт данных в ORC и поддержку сложных типов данных);
📌 поддержка сложных типов данных в JDBC-клиенте;
📌 партиционированные проекции;
📌 резервное копирование и восстановление в Azure;
📌 поддержка резервного копирования кластеров Eon с коммунальным хранилищем на Hadoop;
📌 множество улучшений в части шифрования подключений и соединений;
📌 поддержка развертывания Vertica Eon в инфраструктуре Kubernetes.
🤵 Ведущий — Александр Скоробогатов, архитектор решений Vertica в России и СНГ.
🤝 Присоединяйтесь!
💡 Это будет интересно и полезно для расширения профессионального кругозора, или углубления знаний в области #BigData #аналитика #хранилищеданных.
▶️ Зарегистрироваться
🔎 Другой полезный контент на канале Micro Focus Russia & CIS