Интересная статья и анимация для объяснения машинного обучения и легкого понимания машинного обучения для начинающих.

(просто перетащите животных) 🐱🐶!
https://shly.link/mKSVj

8 инструментов моделирования для создания сложных алгоритмов
_______________

Прежде чем выбрать инструмент, вы должны сначала узнать свою конечную цель — машинное обучение или глубокое обучение.

Машинное обучение выявляет закономерности в данных с помощью алгоритмов, в основном основанных на традиционных методах статистического обучения. Это наиболее полезно при анализе структурированных данных.

Глубокое обучение иногда считают частью машинного обучения. Основанное на концепции нейронных сетей, оно полезен для анализа изображений, видео, текста и других неструктурированных данных. Модели глубокого обучения также, как правило, более ресурсоемки и требуют большей мощности процессора и графического процессора. https://shly.link/TJiq6

Познакомьтесь с профессией тестировщика на бесплатном онлайн-интенсиве Skillbox! Погрузитесь в процессы тестирования и за 3 дня пройдите путь от основ юзабилити до автотестов.

Регистрируйтесь и получите список полезных ссылок для начинающего тестировщика: 👉 https://clc.to/x0aveg

На интенсиве вы:

✔️ разберётесь в основных видах тестирования;
✔️ освоите работу с расширением Selenium IDE;
✔️ протестируете веб-страницу на удобство, надёжность и безопасность;
✔️ научитесь составлять баг-репорты.

🎓 Спикер — инженер по тестированию в Яндексе Дмитрий Якин. Дмитрий выступал с докладами на конференциях SQA-days, TechTrain и CodeFest. Он проведёт практические вебинары, поделится полезной теорией и ответит на все вопросы.

🎁 Участвуйте, прокачайте знания и получите в подарок электронную книгу «Человек + машина» и сертификат на 10 тысяч рублей на любой курс Skillbox.

Ждём в прямом эфире 16–18 мая в 19:00 по московскому времени.

Вы должны использовать это для визуализации соединений SQL вместо диаграмм Венна
_______________
Диаграммы Венна в прошлом году
https://shly.link/gvzRz

🚀 Попробуйте себя в качестве разработчика программных роботов! 🚀

В OTUS пройдет интенсив «Разработка RPA-решений на платформе PIX» в OTUS.

В первый день мы рассмотрим работу со студией на примере сквозного процесса: активности ML, продвинутое тестирование и отладку и взаимодействие с БД.

Во второй день рассмотрим работу с мастером: версионирование проектов, работу с процессами и очередями.

Интенсив пройдет в рамках онлайн-курса «Разработчик программных роботов (RPA) на базе UiPath и PIX». Для обучения достаточно базовых знаний одного из языков: Java, C, C++ или C#.

👉🏻 Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на вебинар

Распознавание текста документа (docTR): простое и точное оптическое распознавание символов (OCR)
____________________________

Современное оптическое распознавание символов (OCR), ставшее беспроблемным и доступным для всех, на базе TensorFlow 2 и PyTorch.

https://shly.link/eHCyw

MLOps за 10 минут
_______________
Как MLOps помогает на всех этапах проекта машинного обучения
https://shly.link/X7pxM

Представляем ускоренное обучение PyTorch на Mac
_______________

В сотрудничестве с командой разработчиков Metal в Apple мы рады объявить о поддержке обучения PyTorch с ускорением на GPU на Mac. До сих пор обучение PyTorch на Mac использовало только ЦП, но с предстоящим выпуском PyTorch v1.12 разработчики могут использовать преимущества кремниевых графических процессоров Apple для значительно более быстрого обучения моделей.
https://shly.link/caJjq

🚀Усильте свои навыки работы со Spark, Hadoop и Hive!

Ждем дата-инженеров на новом потоке онлайн-курса «Spark Developer» от OTUS.

📚За 4 месяца живых лекций от ведущих экспертов вы научитесь писать распределенные приложения, работать с потоками данных, оптимизировать приложения и решать многие другие задачи обработки данных.

🔥В качестве выпускного проекта вы построите собственную ETL-систему на основе Hadoop.

Пройдите вступительный тест и присоединяйтесь к группе по специальной цене!

👉🏻ПРОЙТИ ТЕСТ: https://otus.pw/JlCO/

95 проектов по науке о данных, которые вы можете попробовать с Python
__________________________________
Ниже приведен список проектов Data Science с Python, которые вы можете попробовать как новичок. Каждый из приведенных ниже проектов решен и объяснен с использованием Python:

Список

9 бесплатных курсов Гарварда для изучения науки о данных в 2022 году
_______________
Изучайте программирование Python, статистику и машинное обучение онлайн в одном из лучших университетов мира.
https://shly.link/3Z6Fa

Присоединяйтесь к бесплатному онлайн-интенсиву по программированию, изучите универсальный язык С++ и создайте свой первый сервер для чатов за 3 дня 😉

Участие бесплатное! Регистрируйтесь: 👉 https://clc.to/ewm2yg

Вебинары проведёт эксперт, который программирует 17 лет, ведущий методист курсов по программированию в Skillbox — Михаил Овчинников.

☝️ Вы подробно изучите основы языка C++ и сможете понимать его синтаксис, научитесь применять стандартную библиотеку и разрабатывать серверные многопоточные приложения.

🎁 После регистрации вы получите чек-лист «Что нужно знать разработчику C++ и какие есть перспективы в карьере». В конце интенсива подарим участникам электронную книгу Пола Доэрти и Джеймса Уилсона «Человек + машина» издательства МИФ.

Участвуйте, задавайте вопросы и получите сертификат на 10 тысяч рублей на любой курс Skillbox.

Присоединяйтесь к прямым эфирам с 26 по 28 мая в 21:00 по московскому времени!

Обучайте модели GPT с 18 миллиардами параметров с помощью одного графического процессора на своем персональном компьютере!

Проект с открытым исходным кодом Colossal-AI добавил новые функции！
Когда дело доходит до обучения больших моделей ИИ, люди будут думать об использовании тысяч графических процессоров, дорогих затратах на обучение, и только несколько технологических гигантов могут себе это позволить.
Теперь ПК только с одним графическим процессором может обучать GPT с 18 миллиардами параметров, а ноутбук также может обучать модель с более чем одним миллиардом параметров.
https://shly.link/mdmVE4A

GitHab

Распознавание лиц в мобильном приложении с использованием Python, Flask и Flutter
________________________________

В этом блоге мы рассмотрим, как реализовать распознавание лиц в мобильном приложении с помощью Python, Flask и Flutter . Вы можете подумать, что есть некоторые платформы, такие как ML-Kit, для обнаружения лиц, но этот блог будет полностью основан на том, как обнаруживать лица с помощью нашего собственного алгоритма машинного обучения с использованием API .

https://shly.link/TVibY

Знание SQL — must have в сфере аналитики

На бесплатном курсе-симуляторе в Нетологии «Введение в SQL и работу с базой данных» вы  изучите основы SQL, научитесь подключаться к реляционным базам данных, делать SQL-запросы и создавать простые отчёты и аналитику. Все задания основаны на реальных кейсах из практики аналитиков. Курс подойдет всем, кто работает с данными или хочет начать.

Записаться → https://netolo.gy/inO

Математика для машинного обучения
_______________

Если вам когда-нибудь понадобится освежить в памяти математику для машинного обучения, я составил список литературы, которой регулярно пользуюсь

https://github.com/dair-ai/Mathematics-for-ML

Майские праздники прошли и настала рабочая пора!

28 мая в Штаб Квартире билайна пройдёт первый data engineering weekend offer — все этапы собеседования сразу в один день: ты расскажешь о себе, проверишь свои технические знания, узнаешь какие продукты разрабатывает билайн.

Чтобы ожидание каждого этапа не было скучным, ты сможешь пообщаться с экспертами рынка, посмотреть последние митапы сообщества и познакомиться с командой в неформальной обстановке. Ощути атмосферу билайн!

Ждём на первом data engineering weekend offer и желаем удачи!псс… у сообщества DE проходят завтраки в офисе с хот-догами и горячими сэндвичами!

Получить оффер: https://clck.ru/hGweQ

Обзор инструментов машинного обучения

Если вы хотите начать с машинного обучения и вам нужен практический учебник, который сразу переходит к кодированию: «Введение в машинное обучение» от Kaggle поможет вам создать свою первую модель!
• 8 уроков.
• 100% бесплатно.
• Требования: Python
На выполнение у вас уйдет ~3 часа.
https://www.kaggle.com/learn/intro-to-machine-learning

В России запускается очень важный проект - «Цифровая Россия». Его задача – развивать ИТ-индустрию в регионах, преодолеть цифровое неравенство и продвигать вперед всю отрасль.

Федеральным координатором проекта назначен депутат Госдумы от Пермского края Антон Немкин.

Проект объединит ИТ-специалистов: в регионах начнется формирование и развитие ИТ-сообществ, будут созданы дискуссионные площадки для обсуждения вопросов стратегического развития отрасли, законодательства и поддержки ИТ.

Еще одна задача проекта – разработка социально значимых сервисов и услуг, в том числе создание обучающих программ по кибербезопасности и работа в области криптоиндустрии и майнинга.

Все новости по развитию проекта «Цифровая Россия», его направлениях и реализации читайте в официальном канале Антона Немкина.

@ainemkin

#IT #развитиеIT #ЕР #ЕР59