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

6 уроков от Data Scientist в банковской сфере

Почему моя первая работа в области науки о данных оказалась не такой, как я ожидал

https://shly.link/TkVN4

Семь убийственных методов оптимизации памяти, которые должен знать каждый пользователь Pandas

Простые советы по оптимизации использования памяти в Pandas

https://shly.link/mdmXLBs

Внимание и расширенные рекуррентные нейронные сети

Рекуррентные нейронные сети — один из основных элементов глубокого обучения, позволяющий нейронным сетям работать с последовательностями данных, такими как текст, аудио и видео. Их можно использовать для сведения последовательности к более высокому уровню понимания, для аннотирования последовательностей и даже для создания новых последовательностей с нуля!
https://shly.link/nkEdz

📚6 ошибок Pandas, которые говорят о том, что вы новичок

Нет сообщений об ошибках — вот что делает их незаметными
https://shly.link/0d1wD

📚Recommend API

Единая сквозная инфраструктура машинного обучения для выработки рекомендаций
https://shly.link/ihMHJ

📚Unweave — это Heroku для машинного обучения. Это дает вам мгновенную бессерверную инфраструктуру для обучения ваших моделей машинного обучения.
https://shly.link/vwn1V

Это совершенно умопомрачительное преобразованное AI видео + аудио (+ Стабильная Диффузия img2img + EbSynth)

12 бесплатных курсов Coursera по машинному обучению для всех в 2022 году

Ищете бесплатные курсы Coursera по машинному обучению? … Если да, то эта статья для вас. В этой статье вы найдете 12 лучших бесплатных курсов Coursera по машинному обучению . За эти курсы Вам не нужно платить ни доллара . Так что потратьте несколько минут на эту статью и ознакомьтесь с бесплатными курсами Coursera по машинному обучению .

https://shly.link/sZido

MotionDiffuse: генерация движения человека на основе текста с помощью модели диффузии abs:

📄Страница проекта

Слияние искусства с искусственным интеллектом 🖼⁇ 🖼⁇ 🖼

Используя новую возможность Outpainting в DALL-E 2, мы попросили AI помочь нам представить, как мог бы выглядеть пейзаж между известными импрессионистскими картинами Ван Гога, Моне, Мунка .

📚Подборка тематичеких каналов для программистов📚

СИСТЕМНОЕ АДМИНИСТРИРОВАНИЕ

🐧 Новости и информация из мира Linux
https://t.iss.one/linux_sup
⚙️ Контейнеры, оркестраторы, мониторинг и др.
https://t.iss.one/dev_ops_info
🕸 Сетевая архитектура и администрирование
https://t.iss.one/network_arch

ПРОГРАММИРОВАНИЕ

🧑‍💻 Разработка внешнего интерфейса
https://t.iss.one/Frontend_now
🎨 Веб дизайн
https://t.iss.one/goodw_design
🔺 Все что связано с Angular, Vuejs
https://t.iss.one/Angular_Vuejs
⚛️ Все что связано с reactjs
https://t.iss.one/react_prog
🐍 Программирование Python
https://t.iss.one/Welcome_Python
🐍⌨️Код Python
https://t.iss.one/pycodings
☕️ Программирование Java
https://t.iss.one/java_sup
📲 Все по мобильной разработке: iOS, Android
https://t.iss.one/imobile_dev
🗃 Базы данных SQL/NOSQL
https://t.iss.one/database_group
🌥 Облачные сервисы, вычисления и безопасность
https://t.iss.one/cloud_comp
🔬 Data Science, Big Data, Machine Learning
https://t.iss.one/bigdata_world
🔬📜Проекты Data Science, Big Data, Machine Learning
https://t.iss.one/ML_programming
🤯 Программирование для новичков
https://t.iss.one/easy_program
🪲 Тестирование программного обеспечения
https://t.iss.one/testin_new
🪛 General programming (инструменты и руководства для программистов)
https://t.iss.one/generalprog
📚Шпаргалки для айтишников (шпаргалки и руководства для системных администраторов, программистов, специалистов по безопасности и т.п.)
https://t.iss.one/itcheat_sheet

НОВОСТНЫЕ РЕСУРСЫ

🚀 Новости HighTech
https://t.iss.one/htech_news
🕰 Последнии новости из мира науки
https://t.iss.one/gmorning_news

GITHAB

🐍 Python (гитхаб тренды)
https://t.iss.one/pythonghub
☕️ Java (гитхаб тренды)
https://t.iss.one/javaghub
🟨 Javascript (гитхаб тренды)
https://t.iss.one/Jsghub

БУДНИ ПРОГРАММИСТА (ЮМОР) 📌

😁 Daily Dev Jokes
https://t.iss.one/dev_jokes

ЗАЩИТА ВЗЛОМ БЕЗОПАСНОСТЬ

🔒 Информационная безопасность
https://t.iss.one/crypto_security_lab
👨‍✈️ Новости из мира хакинга
https://t.iss.one/Hackme_news

ВИРТУАЛЬНАЯ РЕАЛЬНОСТЬ, РОБОТОТЕХНИКА

👓 Компьютерное зрение, виртуальная реальность
https://t.iss.one/AR_VR_vision
🦾 Канал о Робототехнике и автоматизации
https://t.iss.one/robotics_scince
🕹 IOT (мир интернета вещей)
https://t.iss.one/IoTprog

Простая реставрация лица (лица)

Простой проект восстановления лица на основе fastai
https://shly.link/ghQJ2L

PyTorch переходит в Linux Foundation
https://shly.link/YGq6s

Традиционно реконструкция 3D-сцены в помещении по изображениям в постановке происходит в два этапа: оценка глубины каждого изображения с последующим слиянием глубины и реконструкцией поверхности. Недавно появилось семейство методов, которые выполняют реконструкцию непосредственно в окончательном трехмерном пространстве объемных признаков. Хотя эти методы показали впечатляющие результаты реконструкции, они основаны на дорогостоящих трехмерных сверточных слоях, что ограничивает их применение в средах с ограниченными ресурсами. В этой работе мы вместо этого возвращаемся к традиционному маршруту и показываем, как сосредоточение внимания на высококачественном многоракурсном прогнозировании глубины приводит к высокоточным 3D-реконструкциям с использованием простого стандартного слияния глубины.

https://github.com/nianticlabs/simplerecon

https://nianticlabs.github.io/simplerecon/