🖥 Google представляет Pathways: архитектуру искусственного интеллекта нового поколения Слишком часто системы машинного обучения чрезмерно специализируются на отдельных задачах, тогда как они могут преуспеть во многих. Вот почему мы создаем Pathways - новую архитектуру искусственного интеллекта, которая будет обрабатывать множество задач одновременно, быстро изучать новые задачи и отражать лучшее понимание мира. https://cutt.ly/URCPkU7

🖥 Исследовательский анализ данных В этом посте мы представляем системный подход к EDA (основанный на источниках, перечисленных ниже), чтобы кратко представить методы EDA. https://cutt.ly/cRBPIzN

🖥 Нейронные сети в Python: от Sklearn до PyTorch и вероятностных нейронных сетей В этом руководстве рассматриваются различные концепции, связанные с нейронными сетями с помощью Sklearn и PyTorch . В последнее десятилетие нейронные сети привлекли много внимания в машинном обучении (ML) с развитием более глубоких сетевых архитектур (известных как глубокое обучение). https://cutt.ly/uRBHANm

Простые способы избежать переобучения в машинном обучении.

🖥 Модели Маркова и цепи Маркова, объясненные в реальной жизни: вероятностная тренировка Марков создал способ описать, как случайные, также называемые стохастическими, системы или процессы развиваются с течением времени. https://goo.su/8xZ8

🖥 Распределение зарплат на ведущих должностях в области науки о данных При рассмотрении заработной платы специалистов по данным и их ролей стало очевидно, что в науке о данных есть разные, более специфические аспекты. Эти аспекты относятся к уникальным должностям, в частности, к операциям машинного обучения, НЛП, инженерии данных и самой науке о данных. https://goo.su/8ytc 🖥 Самостоятельное обучение - будущее ИИ? Самостоятельное обучение (SSL) часто называют «будущим искусственного интеллекта». Google и Facebook используют эту технику машинного обучения для разработки новых тестов в области обработки естественного языка и компьютерного зрения. https://goo.su/8YTC 🖥 Принципы переобучения и недообучения О переобучении написано много статей, но почти все они представляют собой просто список инструментов . «Как справиться с переобучением - 10 лучших инструментов» или «Лучшие методы предотвращения переобучения». Это все равно, что показывать гвозди, не объясняя, как их забивать . Это может сбивать с толку людей, которые пытаются понять, как работает переобучение. https://goo.su/8ytF

🖥 Учебное пособие по глубокому обучению - Как использовать PyTorch и трансферное обучение для диагностики пациентов с COVID-19 С момента вспышки COVID-19 в декабре 2019 года исследователи в области искусственного интеллекта и машинного обучения пытаются найти более эффективные способы диагностики заболевания.

Они работали над разработкой алгоритмов, которые могли бы обнаружить болезнь в течение нескольких секунд - и только по рентгеновским снимкам грудной клетки и / или изображениям компьютерной томографии. https://goo.su/8ZHa 🖥 Текст в речь - демонстрация синтеза живой речи (часть 1)
Начало серии статей "От нуля до героя", посвященных использованию ESPnet. Охватывая текущее состояние машинного обучения, ориентированного на аудио, эта первая заметка рассказывает о предыстории, архитектуре и демонстрации TTS. https://goo.su/8ZHB 🖥 Преобразование Фурье в моделировании временных рядов https://goo.su/8zHE

Краткий обзор линейной регрессии и логистической регрессии.

⁉️Какие навыки нужны администраторам и разработчикам, чтобы эффективно работать с любой базой данных?

🔆Узнайте 10 ноября в 20:00 на дне открытых дверей онлайн-курса «Базы данных» в OTUS. Преподаватель Евгений Аристов, специалист с 20-летним опытом в разработке и администрировании серверов, разберет наиболее востребованные СУБД.
Вы узнаете, какие перспективы открывают навыки проектирования БД и познакомитесь с программой обучения. Евгений расскажет об особенностях курса, практике и формате обучения.
- В конце вебинара у вас будет возможность занять место в группе по спец.цене.

👉РЕГИСТРАЦИЯ НА ВЕБИНАР: https://otus.pw/GAj6/

📌Хотите протестировать учебный процесс заранее? Регистрируйтесь на бесплатное демо-занятие:
- "Транзакции, MVCC, ACID в PostgreSQL" 15.11 в 20:00 по мск.: https://otus.pw/0Bpz/

Избегайте быстрых решений в искусственном интеллекте Новый метод заставляет модель машинного обучения фокусироваться на большем количестве данных при изучении задачи, что приводит к более надежным прогнозам. https://goo.su/90x3

🖥 ЧИТАЙТЕ: шпаргалку на 130 страниц с изложением ключевых понятий MachineLearning Эта шпаргалка содержит множество классических уравнений и диаграмм по машинному обучению, которые помогут вам быстро вспомнить знания и приобрести идеи по машинному обучению.

Шпаргалка также понравится тем, кто готовится к собеседованию по поводу машинного обучения. https://goo.su/94X4

🖥 Гауссовские процессы (1/3) - С нуля В этом посте исследуются некоторые концепции гауссовских процессов, такие как случайные процессы и функция ядра. Мы построим более глубокое понимание регрессии гауссовских процессов, реализовав их с нуля с помощью Python и NumPy. https://goo.su/96VS

Какую роль играют производные функции и формула тейлора в Data Science? 🤔

🔖 11 ноября в 20:00 приглашаем вас на demo-занятие онлайн-курса «Математика для Data Science» от OTUS.

Вебинар проведет Сергей Жестков, эксперт с опытом преподавания в МФТИ. Вместе с преподавателем вспомним ключевые понятия математического анализа: функции и ее производной. И при помощи этого матаппарата содержательно обсудим форумулу Тейлора — один из самых фундаментальных математических разделов. Поговорим, зачем нужна эта формула и, конечно, порешаем примеры.

💥 Занятие бесплатное и входит в программу онлайн-курса «Математика для Data Science». Для обучения достаточно школьных знаний математики.
Чтобы зарегистрироваться на занятие, пройдите вступительный тест https://otus.pw/V7KB/, который определит подходит ли вам курс.

Объясните любую модель машинного обучения на Python Полное руководство по значениям SHAP и Shapley https://goo.su/98l5

💥Приглашаем бесплатный урок онлайн-курса «Базы данных» от OTUS 15 ноября в 20:00.

📚Тема demo-занятия: «Транзакции, MVCC, ACID в PostgreSQL». Спикер Евгений Аристов имеет опыт более 20 лет разработки ПО, в том числе с базами данных MSSQL, Oracle, MySQL, MariaDB, MongoDB, PostgreSQL и написал книгу «PostgreSQL 13. Тюнинг, Kubernetes, облака».

На занятии вы научитесь:
✔️разбираться в уровнях изоляции транзакций
✔️избегать взаимных блокировок
✔️разбираться в различных видах блокировок
✔️строить транзакции в PostgreSQL
Вы узнаете, как работать с ACID, MVCC, аномалиями, уровнями изоляции, уровнями блокировок, и как управлять транзакциями в PostgreSQL.

📌Чтобы попасть на занятие, пройдите вступительный тест и зарегистрируйтесь - https://otus.pw/0Bpz/

Бесплатное руководство по Pandas на 3600 страниц Pandas - это библиотека с открытым исходным кодом под лицензией BSD, предоставляющая высокопроизводительные, простые в использовании структуры данных и инструменты анализа данных для языка программирования Python.

Полное руководство по метрикам оценки для моделей классификации В этой статье я расскажу об основных показателях оценки для моделей бинарной классификации. https://goo.su/9AXl

🖥 Материалы курса обучения с подкреплением Конспекты лекций, учебные задания, включая решения, а также онлайн-видео для курса обучения с подкреплением, организованного университетом Падерборн. Исходный код для всего материала курса открыт, и всем предлагается использовать его для самообучения (студенты) или для создания собственного курса (преподаватели). https://goo.su/9czd

Машинное обучение: популярные библиотеки и фреймворки (часть 1) Обзор стандартных фреймворков, модулей и библиотек, используемых практиками машинного обучения. https://cutt.ly/3TcZCBh

Отметьте в вашем календаре 30 ноября: в этот день вас ждёт ежегодная конференция о цифровой трансформации и последних трендах в ИТ, которая объединила опыт профессионалов со всего мира. Специально для вас мы собрали масштабную базу знаний о новейших трендах в ИТ и готовы поделиться ими совершенно бесплатно.

Виртуальное мероприятие будет интересно прежде всего ИТ-руководителям, владельцам бизнеса и специалистам самого разного профиля. В центре внимания будет принцип «Работай откуда угодно» и подход «ИТ как услуга», а также гибридные облачные сервисы. Наши эксперты расскажут, как мультиоблако позволит повысить гибкость вашей облачной инфраструктуры. Мы поможем вам применять гибридные решения для самых специфических рабочих нагрузок и локаций. Будущее ИТ — за гибридными решениями.

Регистрируйтесь сейчас, чтобы принять участие в событии, которое вы не захотите пропускать. 30 ноября участвуйте в техсессиях #DellTechForum 2021 или смотрите записи в удобное для вас время — а мы пришлём вам ссылку!