🖥 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
🖥 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
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
eugeneyan.com
The First Rule of Machine Learning: Start without Machine Learning
Why this is the first rule, some baseline heuristics, and when to move on to machine learning.
🖥 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
GitHub
GitHub - patrickloeber/ml-study-plan: The Ultimate FREE Machine Learning Study Plan
The Ultimate FREE Machine Learning Study Plan. Contribute to patrickloeber/ml-study-plan development by creating an account on GitHub.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖥 САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ ПАРКОВКА АВТОМОБИЛЯ В 500 СТРОК КОДА В этой статье мы научим машину самостоятельной парковке с помощью генетического алгоритма. https://goo.su/7Yns Поиграться можно здесь
🖥 Более 100 шпаргалок по науке о данных, глубокому обучению, искусственному интеллекту и машинному обучению https://goo.su/7Z5f
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Что видит автопилот TESLA
🖥 AutoTabular • Автоматическое машинное обучение для табличных данных. AutoTabular автоматизирует задачи машинного обучения, позволяя легко добиваться высоких показателей прогнозирования в ваших приложениях. С помощью всего нескольких строк кода вы можете обучать и развертывать высокоточные модели машинного обучения и глубокого обучения с табличными данными. https://cutt.ly/iEJ7CHN
GitHub
GitHub - jianzhnie/AutoTabular: Automatic machine learning for tabular data. ⚡🔥⚡
Automatic machine learning for tabular data. ⚡🔥⚡. Contribute to jianzhnie/AutoTabular development by creating an account on GitHub.
🖥 Введение в глубокое обучение в Julia В области науки о данных доминирует Python / R, но не так давно появился еще один претендент, Julia... https://goo.su/82NQ 🖥 Структуры данных и алгоритмы: действительно ли они необходимы? Итак, вы уже какое-то время занимаетесь программированием и постоянно слышите, как все говорят об изучении структур данных, о том, что это обычная часть процесса собеседования в ведущих технологических компаниях, как это полезно для конкурентного программирования, вы, вероятно, слышали и другие вещи, которые заинтересовало вас прочитать эту статью. https://cutt.ly/7EKvsmM
🖥 FederatedLearning - это быстрорастущая область, которая позволяет MachineLearning работать с децентрализованными данными. Сегодня мы представляем библиотеку с открытым исходным кодом для моделирования федеративного обучения, которая подчеркивает простоту использования в исследованиях https://cutt.ly/xEZFJAV
research.google
FedJAX: Federated Learning Simulation with JAX
Posted by Jae Hun Ro, Software Engineer and Ananda Theertha Suresh, Research Scientist, Google Research Federated learning is a machine learning se...