Шпаргалка по алгоритмам машинного обучения Azure помогает выбирать правильный алгоритм для модели предиктивной аналитики.

По ссылке ниже вы найдете бесплатную шпаргалку по алгоритмам машинного обучения в Azure Machine Learning Studio. Вау!

Больше примеров и примечаний: https://msft.it/6273TOH5x

Переобучение классификатора изображений TensorFlow с помощью концепции Transfer Learning и ML.NET.

Из этого гайда вы узнаете, как повторно обучить модель TensorFlow для классификации изображений с помощью передачи обучения (Transfer Learning) и ML.NET. Исходная модель была обучена для классификации отдельных изображений. После повторного обучения новая модель сортирует изображения по различным категориям.

https://msft.it/6271TOHgZ

Распознавание лиц с помощью сиамских сетей. Сиамская нейросеть — один из простейших и наиболее популярных алгоритмов однократного обучения. Методики, при которой для каждого класса берётся лишь по одному учебному примеру: https://t.co/XZmbkYWZRK https://t.co/rKCaFUhHcc

Математическая модель раскрывает секреты зрения. Математики и нейробиологи создали первую анатомически точную модель, объясняющую, как устроено зрение: https://t.co/Epa3NLzVYM https://t.co/WomBDIAeUe

Анонс нового релиза ML.NET

https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-ml-net-1-4-preview-and-model-builder-updates-machine-learning-for-net/

Большинство из этих профессий вам давно известны, но в ближайшем будущем приобретут новую специфику

https://www.smudailycampus.com/sponsoredcontent/tactadv/11-data-science-careers-that-are-shaping-the-future

“TensorFlow 2.0 is deployable on a wide range of hardware machines, from cellular devices to large-scale computers with complex setups”.

Important Things to Know About Tensorflow 2.0: https://amp.gs/NA8n

“Introducing Neural Structured Learning in TensorFlow” by TensorFlow https://link.medium.com/lh31si0hVZ

Поздравляем с профессиональным праздником, коллеги!

Материалы выставки произведений искусства, созданных с помощью технологий Microsoft

https://news.microsoft.com/ru-ru/features/artificial/

Как исследовать данные Apple Watch в R

https://www.datascience.com/blog/apple-watch-exploratory-data-analysis

“TensorFlow 2.0 is deployable on a wide range of hardware machines, from cellular devices to large-scale computers with complex setups”.

Important Things to Know About Tensorflow 2.0: https://amp.gs/NA8n

Вышли обновления ML.NET и Model Builder: что нового. В своем блоге на Хабре Microsoft расскажет об это в деталях.

https://habr.com/en/company/microsoft/blog/469095/

Tensorflow 2.0 released. But i still recommend PyTorch :)

https://medium.com/tensorflow/tensorflow-2-0-is-now-available-57d706c2a9ab

Про детей и ML.NET

https://habr.com/en/post/470399

Семь стартапов из Ирландии


https://www.siliconrepublic.com/start-ups/data-science-startups-west-ireland

Распознаём дату и время в естественной речи с помощью C#.

В этой статье автор рассказал, как использовать силу движка регулярных выражений и нехитрые бинарные операции на C#, чтобы распознавать во фразе на естественном русском языке указание на дату-время, например "в следующую среду в 6 вечера", "неделю назад в полдень" и так далее.

Подробнее: https://msft.it/6270TRhQG

Simple implementation of a Neural Architecture Search system. Good thing to understand basic principles https://github.com/nicklashansen/minimal-nas

​​Я понял, что в рамках поста в telegram не получится расписать про поиск аномалий с помощью Anomaly Detector из Cognitive Services в Microsoft Azure, поэтому вынес в отдельный пост в блоге.

Кратко: берём данные из системы мониторинга и смотрим, сможет ли он определить, где у нас что-то не так - https://masyan.ru/2019/10/playing-anomaly-detector-cognitive-services-microsoft-azure/

зыж А хотите пост про Custom Vision из Cognitive Services и как определять объекты на картинках, а потом затащить всё это в telegram бота? 200 лайков и он ваш!

Build Stuff Ukraine - Software Development Conference

18-19-20 ноября 2019
Киев
Тематика: #development
https://www.ukraine.buildstuff.events

Уже в ноябре Build Stuff соберёт в Киеве технических экспертов со всего мира. Software Development конференция привезёт более 50 признанных международных спикеров. В этом году Build Stuff превратится в джунгли Присоединяйтесь!

Какие темы будут затронуты?
– software architecture
– DevOps
– cloud-native
– AI
– Machine learning
– databases
– Big data
– IoT
– и многое другое.

Какой формат?
2 дня лекций в 5 потоков. 3й день - мастер классы.

Количество участников?
500+ участников.

Кто спикеры?
MICHAEL FEATHERS, Author of Working Effectively with Legacy Code, R7K Research & Conveyance, USA                       
KRIS HOWARD, Solutions Architect Manager, Amazon Web Services, Australia
RANDY SHOUP, VP of Engineering, WeWork, USA
DON SYME, Architect of the F# programming language, Microsoft, United Kingdom
ELTON STONEMAN, Author of Docker on Windows, Docker, United Kingdom

Скидка 10% по промо коду - BUILDBIZDEVA