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

Использование Datasets, DataLoaders и новых DataPipes в PyTorch
___________________________________

Команда PyTorch недавно анонсировала TorchData, прототип библиотеки, предназначенный для реализации компонуемых и повторно используемых утилит загрузки данных для PyTorch. В частности, библиотека TorchData сосредоточена на DataPipes, которые должны быть совместимыми с DataLoader заменой существующего класса Dataset.

Честно говоря, мне не нравятся существующие утилиты PyTorch Dataset и DataLoader , но я также люблю пробовать новые вещи. Итак, в этой статье я попытаюсь предоставить несколько кратких примеров вместе с некоторыми мыслями после знакомства с новым API DataPipe.

https://shly.link/rwb5u

Пройдите бесплатный онлайн-интенсив Skillbox по программированию, изучите востребованный язык Java и создайте первый проект под руководством опытного специалиста.

Узнайте подробности: 👉https://clc.to/nVLJ7g.
Сразу после регистрации отправим вам на почту чек-лист по знаниям и навыкам, которые необходимы backend-разработчику для трудоустройства.

Почему изучать Java — это круто:

📌 Язык Java используют многие облачные и стриминговые сервисы.
📌 Некоторые крупные социальные сети написаны на Java.
📌 Java используют правительственные и научные организации.
📌 На Java пишут игры.

Интенсив ведёт Даниил Пилипенко — основатель и директор центра подбора IT-специалистов SymbioWay.
С 2004 года разрабатывает и руководит разработкой на Java, PHP и во фронтенде. Более 50 раз выступил на семинарах и конференциях.

Подключайтесь к онлайн-интенсиву с 23 по 25 июня в 19:00 по московскому времени.

🎁 Всех ждут подарки. Участвуйте, задавайте вопросы и получите сертификат на 10 000 рублей на любой курс Skillbox!

Наглядные пояснения основных концепций машинного обучения
_______________

Университет машинного обучения ( MLU ) — это образовательная инициатива Amazon, предназначенная для обучения теории и практическому применению машинного обучения.

В рамках этой цели существует MLU-Explain , чтобы обучать важным концепциям машинного обучения с помощью визуальных эссе в увлекательной, информативной и доступной форме.
https://shly.link/mcaCt

Графическое машинное обучение в Airbnb
______
Как Airbnb использует графовые нейронные сети для повышения уровня машинного обучения
https://shly.link/mdmKyiE

Лучший способ заставить ваши данные работать


Компании, которые относятся к данным как к продукту, могут сократить время, необходимое для их внедрения в новых сценариях использования, на целых 90%.
https://shly.link/JBeJL

Алгоритм Байеса: все, что вам нужно знать
__________________________

В этой статье мы разберемся с алгоритмом наивного Байеса и всеми основными понятиями, чтобы не было места сомнениям в понимании.

https://shly.link/D8x7C

Реалистичное лицо, созданное с помощью Maya и DeepFace Live
______
Замена лица в режиме реального времени для потоковой передачи на ПК или видеозвонков
https://shly.link/ghfB5c

VISTA — это управляемый данными фотореалистичный симулятор автономного вождения. Он может имитировать не только живое видео, но и данные LiDAR и камеры событий, а также включать другие моделируемые транспортные средства для моделирования сложных дорожных ситуаций. VISTA имеет открытый исходный код, и код можно найти здесь .