Stable Diffusion — это модель преобразования текста в изображение, которая позволит миллиардам людей создавать потрясающие произведения искусства за считанные секунды. Это прорыв в скорости и качестве, что означает, что он может работать на потребительских графических процессорах. Вы можете увидеть некоторые удивительные результаты, которые были созданы этой моделью без предварительной или последующей обработки на этой странице.
https://shly.link/SFDd1

Демонстрация Stable Diffusion, модели преобразования текста в изображение

Инструмент/веб-сайт написания эссе на основе AI, который помогает вам организовать идеи и создавать лучшие аргументы
_______________

https://scraft.ai

Лица фараонов реконструированы с помощью ИИ!

Лучшие функции Pandas и шпаргалка, основанные на 100 лучших функциях Kaggle, которые вам нужны как начинающему специалисту по данным.
______________________________________

Эта статья включает в себя наиболее часто используемые функции pandas при работе с исследованием данных и манипулированием данными. Мы рассмотрим примеры и объяснения вариантов использования этих функций.

https://shly.link/mdm09nt

📂Вот курс YouTube по линейной алгебре для машинного обучения
https://shly.link/2rG5d

7 лучших методов глубокого обучения, каждый из которых объясняется менее чем за 10 секунд

Если вы попросите десять практиков ИИ дать определение глубокому обучению, ответы, скорее всего, будут информативными во всем диапазоне их профессионального мастерства и в соответствии с тем, как они реализуют глубокое обучение. Я вижу это каждый день. Даже на высоком уровне люди часто путают машинное обучение с обработкой естественного языка.
https://shly.link/RAwF0

Я потратил 15 долларов в кредитах DALL·E 2, создавая это изображение ИИ, и вот что я узнал
Да, это лама, бросающая мяч. Краткое изложение процесса, ограничений и уроков, извлеченных при экспериментировании с закрытой бета-версией DALL·E 2.
https://shly.link/rdVpZ

Более 450 практических вопросов, которые сделают вас Pandas, NumPy и SQL Pro

Практика, практика и еще раз практика! Самостоятельная подборка практических вопросов для улучшения ваших навыков работы с данными.
https://shly.link/mdmM34S

5 лучших инструментов глубокого обучения с открытым исходным кодом
В этой статье кратко описаны лучшие инструменты с открытым исходным кодом для глубокого обучения, а также некоторые из наиболее интересных исследований в этой области.
https://shly.link/mdmW1wP

Разбираемся: логистическая регрессия

Изучение основ логистической регрессии с помощью NumPy, TensorFlow и набора данных по сердечным заболеваниям UCI
https://shly.link/2Va6d

Полная дорожная карта в области науки о данных

В этой статье будет описано, что вам нужно сделать, чтобы стать специалистом по данным.
https://shly.link/H2fd3

Развертывание модели машинного обучения в качестве API

Полное руководство по развертыванию модели в качестве API
https://shly.link/5WMEW

Этот БЕСПЛАТНЫЙ 280-страничный отчет в формате PDF
предоставляет отличную основу для #MachineLearning #AI и #BigData #DataScience, включая обзор типов альтернативных данных и блестящий учебник по методам #ML для анализа данных
https://shly.link/viynA

Бесплатно загрузите 648-страничный PDF-файл этой всеобъемлющей книги «Кластеризация данных: алгоритмы и приложения»

https://shly.link/gaeLu

Как организовать потоковую обработку данных. Часть 2!

В первой части Евгений Ненахов из центра Big Data МТС Digital рассказал об основных компонентах методологии, а сейчас — о том, как ими пользоваться.

Из новой статьи вы узнаете:

➖ где хранить конфигурации
➖ как настроить Kafka и Spark Streaming
➖ как снизить нагрузку на GC и многое другое

О том, как создать универсальный инструмент потоковой обработки данных и построить с его помощью мощную систему стриминга, способную обрабатывать 7 млн событий в пике, читайте в блоге МТС на Хабре.

LAION-AESTHETICS

Мы представляем LAION-Aesthetics, несколько коллекций подмножеств от LAION 5B с высоким визуальным качеством. Для создания LAION-Aesthetics мы обучили несколько облегченных моделей, которые предсказывают оценку, которую люди давали, когда их спрашивали: «Насколько вам нравится это изображение по шкале от 1 до 10?» .
https://shly.link/CPsvd

Машинное обучение в компании - это 10% Data Science и 90% других задач.

Это ОЧЕНЬ сложно. Все, что написано в этом руководстве, - это то, что вы не узнаете из книг по ML.

"Лучшие практики разработки ML"

https://martin.zinkevich.org/rules_of_ml/rules_of_ml.pdf

Бесплатный курс Python для науки о данных

Готовы узнать, как использовать Python для науки о данных? Этот бесплатный курс поможет вам

https://shly.link/LgNzf