Лучшие общедоступные наборы данных для машинного обучения и науки о данных
_______________

https://shly.link/B7rfb

🔥Как изменится Spark и работа дата-инженера в новых реалиях?

📅Приглашаем 14 июня в 20:00 мск на бесплатный вебинар «Дата инженер и Spark в новых реалиях»

📚На вебинаре мы ответим на вопросы:
✔️ Как изменятся источники и получатели данных, объемы данных, языки для ETL, кластера, облака и IDE?
✔️ Насколько будет востребован дата-инженера на рынке и к чему нужно быть готовым?

💎А также обсудим open source технологии и примеры миграционных проектов.

👉🏻Регистрация на вебинар: https://otus.pw/KCWHU/

Если вы планируете заняться машинным обучением , изучая математику, вам следует начать с этого: https://shly.link/kFWYR

Узнайте об удивительном происхождении многих основополагающих алгоритмов машинного обучения здесь. Многие алгоритмы были изобретены задолго до появления цифровых компьютеров. Я также нашел увлекательным первое применение логистической регрессии, K-средних и других алгоритмов!
https://shly.link/jbcBA

Фотореалистичные модели ИИ
_______________

В последнее время мы наблюдаем большой интерес к разработке генеративных моделей, направленных на улучшение фотореализма. Некоторые из последних методов включают VQ-GAN+CLIP, модели скрытой диффузии, DALL-E 2 и другие. Одной из проблем, связанных с этими системами, является создание высококачественных и более реалистичных изображений.

Imagen — это фотореалистичная модель преобразования текста в изображение, основанная на возможностях понимания языка больших языковых моделей преобразования и моделей распространения для создания изображений с высокой точностью.
Paper, Results & Code

Ускоренный курс Python для машинного обучения.
_______________
Изучите базовый Python за 7 дней. В этом ускоренном курсе вы познакомитесь с некоторыми распространенными методами Python, выполнив упражнения за семь дней.
https://shly.link/rEqht

3 бесплатных курса по машинному обучению, которые стоит пройти прямо сейчас
_______________
Начните свое путешествие по машинному обучению бесплатно
https://shly.link/ZWFmz

Мгновенные примитивы нейронной графики: молниеносный NeRF и многое другое
_______________

См. основной веб-сайт здесь: https://nvlabs.github.io/instant-ngp/
Ссылка на реализацию находится на https://github.com/NVlabs/instant-ngp .

Приглашаем на вебинар Как управлять поведением клиента. Готовое решение на Loginom

🔵Привлекать новых клиентов дороже, чем удерживать старых. Однако бизнес должен работать в обоих направлениях сразу: с новыми и старыми клиентами. Это обеспечивает устойчивость сбыта и стабильные доходы

🟣9 июня 2022 года, в 16:00 мск на вебинаре наши партнеры, компания Reshape Analytics, на практическом примере продемонстрируют готовые аналитические инструменты для управления системой лояльности и расскажут:

🔹Что интересует клиентов
🔹Каковы их приоритеты
🔹Что является критерием эффективности работы с клиентами
🔹Как критерии вовлеченности и лояльности влияют на поведение клиентов и каким образом их отслеживать
🔹Какие показатели клиентской аналитики важны в первую очередь
🔹Как автоматизировать процесс анализа на Loginom

Спикер: Вартан Геворгов
Партнер Reshape Analytics

Участие бесплатное, предварительная регистрация обязательна и доступна по ссылке

Ресурсы по разработке программного обеспечения для специалистов по данным
_______________

Рэйчел Демпси недавно спросила сообщество Twitter для предложений по ресурсам, которые специалисты по данным могут использовать для улучшения своих навыков разработки программного обеспечения.

Мы получили так много отличных рекомендаций, что хотели обобщить их и поделиться ими здесь. В этом сообщении блога рассказывается о передовых методах разработки программного обеспечения, которые ваша команда может захотеть применить, и о том, где можно узнать больше.
https://shly.link/BT7R4

FaceSwap — это инструмент, который использует глубокое обучение для распознавания и замены лиц на изображениях и видео.
_______________

https://shly.link/ghGstq

Deepfake Offensive Toolkit (дипфейки в реальном времени для виртуальных камер)
_______________

https://shly.link/ghY4qH

Хотите попробовать силы в Data Science? Пройдите бесплатный онлайн-интенсив по обработке и анализу данных с 13 по 15 июня. Начало прямых трансляций — в 21:00 по московскому времени.

Записывайтесь: 👉 https://clc.to/luIavg.

Кому полезен интенсив:

📌 Интересующимся новичкам. Узнаете, с чем сталкиваются в работе специалисты по данным. Решите несколько реальных задач и оцените, интересна ли вам эта профессия.
📌 Начинающим специалистам. Научитесь применять Python для построения статистических моделей. Поработаете с библиотеками Pandas и Matplotlib. Разберёте несколько практических заданий и повысите свой уровень.

💬 Спикер интенсива — руководитель направления по исследованию данных в Сбере с семилетним опытом в программировании Анастасия Борнева.
🎁 Участвуйте, задавайте вопросы и получите сертификат на 10 тысяч рублей на любой курс Skillbox.


Присоединяйтесь!

Разница между машинным обучением и глубоким обучением
_________________________

Получите очень хорошее представление о машинном обучении и глубоком обучении. Также научитесь различать эти два термина, а не использовать их взаимозаменяемо.

https://shly.link/daVG6

8 неожиданных способов использования Jupyter Notebook
_______________
Jupyter Notebook — отличный инструмент для экспериментов с кодом. Он предоставляет REPL (цикл чтения-оценки-печати) с визуальным интерфейсом для графиков, таблиц и многого другого. Вы можете смешивать Markdown и выбранный язык программирования (обычно Python). Это стандартная среда разработки и экспериментов для специалистов по данным и специалистов по машинному обучению. Слышали ли вы о других способах использования Jupyter Notebook? Давайте рассмотрим 8 альтернативных способов использования Jupyter Notebook, которые могут вас удивить!...
https://shly.link/1XjLH

Взаимодействие JAX и TensorFlow
_______________

Этот пакет обеспечивает экспериментальную поддержку взаимодействия между JAX и TensorFlow.
https://shly.link/ghcyUN

Некоторые мысли о машинном обучении с небольшими данными
_______________

https://shly.link/3mRV7

Это набор простых реализаций PyTorch для нейронных сетей и связанных с ними алгоритмов. Эти реализации задокументированы с пояснениями, и веб- сайт отображает их в виде отформатированных заметок рядом друг с другом. Мы считаем, что это поможет вам лучше понять эти алгоритмы.

https://shly.link/2u2bJ

Рекуррентные нейронные сети, объясненные с помощью примера из реальной жизни и кода Python
_____________
Использование рекуррентных нейронных сетей в задаче анализа настроений.
https://shly.link/0oQxw

Дорожная карта для науки о данных 2022
_______________

Эта статья поможет вам укрепить ваш план, предоставив вам структуру обучения, ресурсы и проектные идеи, которые помогут в разработке надежного портфолио работ, демонстрирующих способности к науке о данных.
https://shly.link/mdmxh4f

Если вы хотите объяснить результаты своей модели #MachineLearning, используйте SHAP. В приведенном ниже коде я использую сводную диаграмму SHAP
https://shly.link/mzoE9