🖥 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

🖥 100+ самых ценных репозиториев Github для #MachineLearning https://cutt.ly/WEcTqYE

Структура данных !

​#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

🖥 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

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

🖥 Первое правило машинного обучения: начните без машинного обучения Эффективное применение машинного обучения - непростая задача. Вам нужны данные. Вам нужен надежный конвейер для поддержки ваших потоков данных. И, прежде всего, вам нужны качественные этикетки. В результате в большинстве случаев моя первая итерация вообще не связана с машинным обучением. Правило №1: не бойтесь запускать продукт без машинного обучения.
Машинное обучение - это круто, но для этого нужны данные. Теоретически вы можете взять данные из другой проблемы, а затем настроить модель для нового продукта, но это, скорее всего, будет хуже базовой эвристики. Если вы думаете, что машинное обучение даст вам 100% импульс, то эвристика поможет вам на 50%. https://goo.su/7xYx

🖥 Абсолютный БЕСПЛАТНЫЙ учебный план по машинному обучению Полный план обучения, чтобы стать инженером по машинному обучению, со ссылками на все БЕСПЛАТНЫЕ ресурсы. https://goo.su/7UXj