190 проектов Python с исходным кодом
______
В этой статье я познакомлю вас с более чем 190 проектами Python с исходным кодом.
https://shly.link/wdooL
______
В этой статье я познакомлю вас с более чем 190 проектами Python с исходным кодом.
https://shly.link/wdooL
Пять убийственных методов оптимизации, которые должен знать каждый пользователь Pandas
______
Шаг к оптимизации времени выполнения анализа данных
https://shly.link/z03bm
______
Шаг к оптимизации времени выполнения анализа данных
https://shly.link/z03bm
7 шагов для успешного проекта глубокого обучения
______
Руководство по разработке эффективных проектов глубокого обучения
https://shly.link/mdms0s3
______
Руководство по разработке эффективных проектов глубокого обучения
https://shly.link/mdms0s3
✏️Обзор и применение больших языковых моделей (LLM)
______
https://shly.link/NETr1
✏️Трансформеры в компьютерном зрении: архитектуры ViT, советы, хитрости и улучшения
______
https://shly.link/iZBom
✏️Модели трансформеров: введение и каталог
______
https://shly.link/tM2jM
______
https://shly.link/NETr1
✏️Трансформеры в компьютерном зрении: архитектуры ViT, советы, хитрости и улучшения
______
https://shly.link/iZBom
✏️Модели трансформеров: введение и каталог
______
https://shly.link/tM2jM
Leigh Marie’s Newsletter
Overview & Applications of Large Language Models (LLMs)
From perspective of an investor & previous early-stage operator in the space
Приглашаем всех желающих бесплатно онлайн получить востребованную техническую специальность. За 2-3 месяца вы получите надежную базу теории и практики, гарантирующую быстрый карьерный старт.
Обучение проводит официальный партнер Томского государственного университета. Выдается удостоверение о повышении квалификации или диплом о проф. переподготовке. Обязательно наличие высшего или среднего профессионального образования.
Наши программы:
— Системный аналитик
— Аналитик данных
— Разработчик сайтов на Тильде
— Дизайнер мобильных приложений
— Тестировщик ПО
и другие. Полный список: https://bit.do/fUWyz
Бесплатно обучиться и получить помощь в трудоустройстве могут:
— неработающие выпускники и студенты последнего курса
— женщины в декрете и неработающие мамы детей до 7 лет
— безработные
— граждане 50+
— граждане под риском увольнения / сокращения
Регистрируйтесь на курс прямо сейчас!
https://bit.do/fUWyz
Обучение проводит официальный партнер Томского государственного университета. Выдается удостоверение о повышении квалификации или диплом о проф. переподготовке. Обязательно наличие высшего или среднего профессионального образования.
Наши программы:
— Системный аналитик
— Аналитик данных
— Разработчик сайтов на Тильде
— Дизайнер мобильных приложений
— Тестировщик ПО
и другие. Полный список: https://bit.do/fUWyz
Бесплатно обучиться и получить помощь в трудоустройстве могут:
— неработающие выпускники и студенты последнего курса
— женщины в декрете и неработающие мамы детей до 7 лет
— безработные
— граждане 50+
— граждане под риском увольнения / сокращения
Регистрируйтесь на курс прямо сейчас!
https://bit.do/fUWyz
👍1
Как я построил модель машинного обучения для автоматизированного переобучения
______
Руководство по развертыванию системы, которая постоянно собирает данные и непрерывно переобучает модели машинного обучения.
https://shly.link/b7ztN
______
Руководство по развертыванию системы, которая постоянно собирает данные и непрерывно переобучает модели машинного обучения.
https://shly.link/b7ztN
Medium
How I Built an Automated Retraining Machine Learning Model
A guide to deploy a system that continuously collects data and continuously re-trains Machine Learning models.
Анализ главных компонентов (PCA) с нуля
______
Как выполнить шаг за шагом PCA, используя R и основные функции и операции линейной алгебры.
https://shly.link/DHH7F
______
Как выполнить шаг за шагом PCA, используя R и основные функции и операции линейной алгебры.
https://shly.link/DHH7F
r-inthelab.net
Principal Component Analysis (PCA) from Scratch
How to perform PCA step by step using R and basic linear algebra functions and operations.
What is PCA? PCA is an exploratory data analysis based in dimensions reduction. The general idea is to reduce the dataset to have fewer dimensions and at the same…
What is PCA? PCA is an exploratory data analysis based in dimensions reduction. The general idea is to reduce the dataset to have fewer dimensions and at the same…
Fairseq(-py) — это набор инструментов для моделирования последовательностей, который позволяет исследователям и разработчикам обучать пользовательские модели переводу, резюмированию, языковому моделированию и другим задачам генерации текста.
https://shly.link/ghX94d
https://shly.link/ghX94d
GitHub
GitHub - facebookresearch/fairseq: Facebook AI Research Sequence-to-Sequence Toolkit written in Python.
Facebook AI Research Sequence-to-Sequence Toolkit written in Python. - GitHub - facebookresearch/fairseq: Facebook AI Research Sequence-to-Sequence Toolkit written in Python.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Очень долговременная и точная сегментация видеообъектов; код и демонстрация доступны
https://shly.link/gh71Sp
https://shly.link/gh71Sp
Краткая хронология глубокого обучения для табличных данных
______
Время от времени я делюсь исследовательскими работами, предлагающими новые подходы к глубокому обучению для табличных данных, в социальных сетях, что обычно является отличным началом обсуждения. Часто люди просят о дополнительных методах или контрпримерах. Итак, в этом коротком посте я стремлюсь кратко обобщить основные работы по глубокому табличному обучению, о которых я в настоящее время знаю.
https://shly.link/2ZRSP
______
Время от времени я делюсь исследовательскими работами, предлагающими новые подходы к глубокому обучению для табличных данных, в социальных сетях, что обычно является отличным началом обсуждения. Часто люди просят о дополнительных методах или контрпримерах. Итак, в этом коротком посте я стремлюсь кратко обобщить основные работы по глубокому табличному обучению, о которых я в настоящее время знаю.
https://shly.link/2ZRSP
✏️PaddleSpeech
это набор инструментов с открытым исходным кодом на платформе PaddlePaddle для решения множества критических задач в области речи и аудио
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech
✏️PyGOD
это библиотека Python для обнаружения выбросов на графике, которая включает более 10 новейших алгоритмов обнаружения на основе графов, таких как DOMINANT (SDM'19) и GUIDE (BigData'21).
https://github.com/pygod-team/pygod/
это набор инструментов с открытым исходным кодом на платформе PaddlePaddle для решения множества критических задач в области речи и аудио
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech
✏️PyGOD
это библиотека Python для обнаружения выбросов на графике, которая включает более 10 новейших алгоритмов обнаружения на основе графов, таких как DOMINANT (SDM'19) и GUIDE (BigData'21).
https://github.com/pygod-team/pygod/
GitHub
GitHub - PaddlePaddle/PaddleSpeech: Easy-to-use Speech Toolkit including Self-Supervised Learning model, SOTA/Streaming ASR with…
Easy-to-use Speech Toolkit including Self-Supervised Learning model, SOTA/Streaming ASR with punctuation, Streaming TTS with text frontend, Speaker Verification System, End-to-End Speech Translatio...
Хотите стать аналитиком, но не уверены, что вам подойдёт эта специальность? Сомневаетесь в своих силах и что сможете освоить материал?
У нас есть для вас решение.
В GeekBrains начинается курс для будущих аналитиков. За 7 дней вы погрузитесь в направление «Аналитика», пройдёте мастер-класс от ведущих специалистов и выберите себе специализацию.
Начните учиться бесплатно прямо сейчас вместе с GeekBrains. Переходите по ссылке, регистрируйтесь, обязательно заполняйте анкету и переходите сразу к обучению — https://clc.to/hzqpyg
Ждём вас на занятиях.
У нас есть для вас решение.
В GeekBrains начинается курс для будущих аналитиков. За 7 дней вы погрузитесь в направление «Аналитика», пройдёте мастер-класс от ведущих специалистов и выберите себе специализацию.
Начните учиться бесплатно прямо сейчас вместе с GeekBrains. Переходите по ссылке, регистрируйтесь, обязательно заполняйте анкету и переходите сразу к обучению — https://clc.to/hzqpyg
Ждём вас на занятиях.
Генеративно-состязательные сети со сверхвысоким разрешением (SRGAN)
SRGAN достигают лучших результатов сверхвысокого разрешения изображения за счет объединения традиционных элементов GAN с рецептами, предназначенными для повышения визуальной производительности. Узнайте больше о них в этом руководстве!
https://pyimagesearch.com/2022/06/06/super-resolution-generative-adversarial-networks-srgan/
SRGAN достигают лучших результатов сверхвысокого разрешения изображения за счет объединения традиционных элементов GAN с рецептами, предназначенными для повышения визуальной производительности. Узнайте больше о них в этом руководстве!
https://pyimagesearch.com/2022/06/06/super-resolution-generative-adversarial-networks-srgan/
PyImageSearch
Super-Resolution Generative Adversarial Networks (SRGAN) - PyImageSearch
Learn the intuition behind SRGAN, a novel approach toward perfecting super-resolution.
Автоматизированное тестирование в проектах машинного обучения [Лучшие практики для MLOps]
__________________________________
Автоматизированное тестирование в машинном обучении — очень полезный сегмент проекта машинного обучения, который может иметь некоторые долгосрочные последствия. Вероятно, недооцененный на ранних стадиях разработки, он привлекает внимание только на поздних стадиях, когда система начинает разваливаться из-за надоедливых ошибок, которые со временем только растут. Чтобы облегчить эти проблемы и уменьшить количество ошибок, рекомендуется добавить в проект несколько автоматических тестов.
В этой статье мы попробуем разобраться:
—что такое автоматизированное тестирование
—и как с их помощью улучшить проекты машинного обучения.
https://shly.link/wfAPo
__________________________________
Автоматизированное тестирование в машинном обучении — очень полезный сегмент проекта машинного обучения, который может иметь некоторые долгосрочные последствия. Вероятно, недооцененный на ранних стадиях разработки, он привлекает внимание только на поздних стадиях, когда система начинает разваливаться из-за надоедливых ошибок, которые со временем только растут. Чтобы облегчить эти проблемы и уменьшить количество ошибок, рекомендуется добавить в проект несколько автоматических тестов.
В этой статье мы попробуем разобраться:
—что такое автоматизированное тестирование
—и как с их помощью улучшить проекты машинного обучения.
https://shly.link/wfAPo
neptune.ai
Automated Testing in Machine Learning Projects [Best Practices for MLOps]
Automated testing in machine learning is a very useful segment of the ML project which can make some long-term differences. Probably underrated in the early stages of development, it gets attention only in the late stages, when the system starts to break…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Безусловно, наиболее точное представление конвейеров машинного обучения в реальном мире.😁
😁9
Как Uber предсказывает время прибытия с помощью глубокого обучения
____________________________
https://shly.link/zubTg
____________________________
https://shly.link/zubTg
Классификация изображений на Android с помощью TensorFlow Lite и CameraX
______________________________
TensorFlow Lite — это облегченная версия TensorFlow Mobile. Он здесь, чтобы раскрыть возможности машинного обучения на ваших смартфонах, гарантируя, что размер двоичного файла модели не слишком велик, а задержка будет низкой. Кроме того, он также поддерживает аппаратное ускорение с использованием API нейронных сетей и предназначен для работы в 4 раза быстрее с поддержкой графического процессора.
CameraX — это новейший API камеры, выпущенный с библиотекой поддержки Jetpack. Он создан для того, чтобы упростить разработку с помощью камеры, а благодаря автоматизированному лабораторному тестированию Google стремится обеспечить единообразие на всех устройствах Android, которых существует множество. CameraX представляет собой значительное улучшение по сравнению с Camera 2 API с точки зрения простоты и простоты использования.
Цель этой статьи — объединить миры камеры и машинного обучения путем обработки кадров CameraX для классификации изображений с использованием модели TensorFlow Lite. Мы будем создавать Android-приложение с использованием Kotlin, которое использует мощность графических процессоров ваших смартфонов.
https://shly.link/SDzbv
______________________________
TensorFlow Lite — это облегченная версия TensorFlow Mobile. Он здесь, чтобы раскрыть возможности машинного обучения на ваших смартфонах, гарантируя, что размер двоичного файла модели не слишком велик, а задержка будет низкой. Кроме того, он также поддерживает аппаратное ускорение с использованием API нейронных сетей и предназначен для работы в 4 раза быстрее с поддержкой графического процессора.
CameraX — это новейший API камеры, выпущенный с библиотекой поддержки Jetpack. Он создан для того, чтобы упростить разработку с помощью камеры, а благодаря автоматизированному лабораторному тестированию Google стремится обеспечить единообразие на всех устройствах Android, которых существует множество. CameraX представляет собой значительное улучшение по сравнению с Camera 2 API с точки зрения простоты и простоты использования.
Цель этой статьи — объединить миры камеры и машинного обучения путем обработки кадров CameraX для классификации изображений с использованием модели TensorFlow Lite. Мы будем создавать Android-приложение с использованием Kotlin, которое использует мощность графических процессоров ваших смартфонов.
https://shly.link/SDzbv
👍3
20% функций NumPy, которые специалисты по данным используют 80% времени
______
Кто сказал, что вы должны знать все?
NumPy (или Numeric Python) лежит в основе каждого проекта по науке о данных и машинному обучению. Это, несомненно, одна из самых важных библиотек, когда-либо созданных для Python. Более того, вся управляемая данными экосистема так или иначе зависит от NumPy и его основных функций.
Учитывая, что библиотека имеет широкое применение в промышленности и научных кругах благодаря своему беспрецедентному потенциалу, знакомство с ее функциями и синтаксисом стало крайней необходимостью для начинающих специалистов по данным. Однако изучение всей библиотеки Python, такой как NumPy , может быть сложным и непосильным для всех.
https://shly.link/x8rx4
______
Кто сказал, что вы должны знать все?
NumPy (или Numeric Python) лежит в основе каждого проекта по науке о данных и машинному обучению. Это, несомненно, одна из самых важных библиотек, когда-либо созданных для Python. Более того, вся управляемая данными экосистема так или иначе зависит от NumPy и его основных функций.
Учитывая, что библиотека имеет широкое применение в промышленности и научных кругах благодаря своему беспрецедентному потенциалу, знакомство с ее функциями и синтаксисом стало крайней необходимостью для начинающих специалистов по данным. Однако изучение всей библиотеки Python, такой как NumPy , может быть сложным и непосильным для всех.
https://shly.link/x8rx4
👍6