Разбор фреймворков глубокого обучения Фреймворки предлагают строительные блоки для проектирования, обучения и проверки моделей через интерфейс программирования высокого уровня. Читайте дальше, чтобы изучить примеры фреймворков. https://goo.su/8Ato

🖥 Новый SOTA в сегментации видеообъектов - это безумие.😱

🖥 Блок- схема процесса #MachineLearning .

💥Объяснение квантового машинного обучения!

🖥 Как легко рисовать схемы архитектуры нейронной сети
Использование инструмента diagrams.net без кода для демонстрации ваших моделей глубокого обучения с визуализацией диаграмм https://goo.su/8ged

Биологические нейронные сети для самоуправляемых автомобилей видео

🖥 5 способов, которыми машинное обучение революционизирует цифровой маркетинг Машинное обучение - это разновидность искусственного интеллекта . Она существует уже несколько десятилетий и первоначально использовалась в математике, информатике и инженерии - только недавно технология начала применяться в цифровом маркетинге. https://cutt.ly/XRfmf2i

🎯 MongoDB — самая популярная NoSQL СУБД, знание которой усилит резюме любого разработчика или админа.

🗓 Сделайте первый шаг к ее изучению 26 октября на открытом уроке от OTUS «Базовые понятия MongoDB, CRUD, фильтры».

На уроке вместе с преподавателем Виктором Коробковым вы рассмотрите основные понятия и сферы применения MongoDB и напишете запросы обработки данных и их выборки.

👉 Для регистрации на вебинар пройдите вступительный тест https://otus.pw/0Q2T/

Этот беспилотный автомобиль от Amazon Zoox успешно проехал по шести полосам движения Лас-Вегаса.

🖥 Потрясающий пакет, о существовании которого я даже не подозревал: риманова геометрия в TensorFlow / Keras. https://cutt.ly/oRfEhn7

86 алгоритмов и моделей машинного обучения, объясненных с помощью Python В этой статье я проведу вас через объяснение и реализацию всех алгоритмов и моделей машинного обучения с помощью языка программирования Python. https://goo.su/8Hac

Вот полезная шпаргалка по регуляризации в машинном обучении!

🖥 Pip vs Conda: подробное сравнение двух систем упаковки Python Если вы используете Python в мире науки о данных или научных вычислений, вы скоро обнаружите, что Python имеет две разные системы упаковки: pip и Conda. ✔️Насколько они разные?
✔️Каковы компромиссы между ними?
✔️Что вам следует использовать? https://cutt.ly/qRfDwzJ

DeepMind утверждает, что обучения с подкреплением достаточно для достижения ИИ В своей многолетней погоне за созданием искусственного интеллекта компьютерные ученые спроектировали и разработали всевозможные сложные механизмы и технологии для воспроизведения зрения, языка, мышления, моторики и других способностей, связанных с разумной жизнью. Хотя эти усилия привели к созданию систем искусственного интеллекта, которые могут эффективно решать конкретные проблемы в ограниченных условиях, они не достигают уровня общего интеллекта, наблюдаемого у людей и животных.

В статье, представленной в рецензируемый журнал Artificial Intelligence , ученые из британской лаборатории искусственного интеллекта DeepMind утверждают, что интеллект и связанные с ним способности появятся не в результате формулирования и решения сложных проблем, а в результате соблюдения простого, но действенного принципа: максимизация вознаграждения. https://cutt.ly/jRfJ6Y1

📍Базы данных сейчас используются почти везде. А спрос на специалистов со знанием баз данных постоянно растет. Знание языка SQL, умение оптимизировать запросы, понимать возможности разных СУБД и правильно подбирать их под проект — навыки, которые пользуются большим спросом на рынке труда.

🔥Освоить эти навыки вы можете на онлайн-курсе «Базы данных» от OTUS. Практикующие преподаватели научат проектировать базы данных и создавать оптимальную структуру их хранения, а также научат различать основные СУБД: PostgreSQL, MySQL, Redis, MongoDB, Cassandra и т. д.

👉Пройдите вступительный тест и забронируйте место со скидкой у менеджера: https://otus.pw/GfEo/

🖥 Кураторские статьи, статьи и блоги по науке о данных и машинному обучению в производственной среде . https://goo.su/8H9t

🖥 Алгоритм кластеризации K-средних - анимированное объяснение

🖥 Этот #AI автоматически вызывает полицию при обнаружении оружия

🖥 Взлом генераторов случайных чисел с помощью машинного обучения - Часть 1: Часть 2 В этом сообщении блога предлагается подход к взлому генераторов псевдослучайных чисел (ГПСЧ) с использованием машинного обучения. Под взломом здесь мы подразумеваем, что можем предсказать последовательность случайных чисел, используя ранее сгенерированные числа, не зная начального числа.

MLOps: требования к набору инструментов в конвейере машинного обучения В этой статье темы будут вращаться вокруг набора инструментов MLOps. Мы знаем полный жизненный цикл MLOps, мы должны знать, какой набор инструментов и технологий будет помогать нам на каждом этапе жизненного цикла. Это не какая-то одна технология или платформа, это скорее набор технологий, которые систематизированно работают вместе для достижения цели.
Эти темы больше похожи на то, что должны предоставлять все функции платформы MLOps или на что мы должны обращать внимание при выборе платформы MLOps.
Если сжать весь жизненный цикл MLOps, его можно разделить на 3 этапа, то есть сбор данных, моделирование и развертывание. https://goo.su/8OSC