Тензоры - это многомерные массивы, которые позволяют представлять данные более высоких размерностей. Часто приходится иметь дело с многомерными данными, где измерения относятся к определенным признакам.

Ограниченная машина Больцмана (restricted Boltzmann machine) — вид генеративной стохастической нейронной сети, которая определяет распределение вероятности на входных образцах данных. Особенностью ограниченных машин Больцмана является возможность проходить обучение без учителя, но в определённых приложениях ограниченные машины Больцмана обучаются с учителем. Скрытый слой машины представляет собой глубокие признаки в данных, которые выявляются в процессе обучения. Ограниченные машины Больцмана имеют широкий спектр применений — это задачи снижения размерности данных, задачи классификации, коллаборативная фильтрация, выделение признаков и тематическое моделирование.

Programming Machine Learning: From Coding to Deep Learning (2020)
Автор: Paolo Perrotta
Количество страниц: 475

Вы решили заняться машинным обучением - потому что вы ищете работу, начинаете новый проект или просто думаете, что беспилотные автомобили - это круто. Но с чего начать? Даже разработчика программного обеспечения легко запугать непонятными математическими формулами. Хорошая новость состоит в том, что это не должно быть так сложно. Осваивайте машинное обучение, создавая код по одной строке за раз, от простых обучающих программ до настоящей системы глубокого обучения. Решайте сложные задачи, разбивая их на части, чтобы их было легче понять, и повышайте свой уровень, занимаясь практикой. Примеры в этой книге написаны на Python, но не волнуйтесь, если вы не знаете этот язык: вы очень быстро освоите ту его часть, которая вам нужна.

Скачать книгу

👨🏼‍💻 Хакатоны, конференции и митапы по Big Data, которые помогут карьере

Мы собрали для вас все ближайшие мероприятия для карьерного роста и получения новых знаний в сфере Big Data. На фоне пандемии коронавируса многие из них проходят в онлайн-формате.

https://proglib.io/sh/S7E1UxKBwt

⚔️ Анализ взаимосвязей в «Игре престолов» с помощью NetworkX, Gephi и Nebula Graph (часть первая)

В этой статье мы получим доступ к графической БД Nebula Graph с помощью NetworkX и визуализируем на Gephi сложные связи персонажей в Игре престолов.

https://proglib.io/sh/EQqLHAVnx6

GeekBrains запускает курс «Python для решения бизнес-задач»

Обучение начнется 23 октября и продлится 2,5 месяца. Курс рассчитан на далеких от программирования слушателей: маркетологов, продакт-менеджеров и предпринимателей. В формате видеоуроков и практических вебинаров они научатся автоматизировать рутинные задачи и процессы. Опытные преподаватели расскажут, как создавать ботов Telegram, собирать, обрабатывать и визуализировать данные о клиентах, а также обрабатывать файлы и проверять правильность заполнения форм. Python позволяет написать программу один раз и запускать ее по потребности — это экономит рабочее время.

Получить дополнительную информацию и записаться в группу можно на сайте: https://proglib.io/w/d7c199a8

📊 Data Science и Big Data: сходства и различия

Разложим по полочкам сходства и различия между специализациями Data Science и Big Data. Их сущность будем раскрывать через примеры и сравнение наборов используемых инструментов.

https://proglib.io/sh/NTyXIYJMP0

Нейросеть прямо в браузере (JavaScript / TensorFlow).

https://proglib.io/w/4d37ee9e

Графический интерфейс для анализа фреймов данных Pandas.

https://proglib.io/w/3781e69e

Фреймворк компьютерного зрения для Self-Supervised Learning.

https://proglib.io/w/5aba2764

🎨 Распознавание цветов в браузере с tracking.js за 5 шагов

Использование технологии компьютерного зрения для распознавания цветов на изображениях и в видео с помощью библиотеки tracking.js

https://proglib.io/sh/o6SJU2Turs

🤖 Пять самых интересных проектов машинного и глубокого обучения

В статье приводятся технические описания пяти самых интересных проектов из области машинного обучения и глубокого обучения.

https://proglib.io/sh/hPCJo3klvL

Матричное умножение для программистов.

https://proglib.io/w/abd333bc

Всем привет!

Мы рады пригласить вас на День Открытых Дверей Акселератора Data Science от SkillFactory PRO 25 октября (это воскресенье) в 13:00 👉 https://skillfactoryschool.timepad.ru/event/1460165?utm_source=dsproglib

Вы узнаете:
- Как уже работающему специалисту Data Science поддерживать свою ценность для своей компании, расти дальше и стать тем самым сотрудником, которого мечтают получить ведущие компании, предлагая самые интересные проекты, сильные команды и лучшие условия;
- Как получить помощь эксперта при работе над новым продвинутым проектом;
- Почему самостоятельный ресерч на продвинутом уровне уже не дает такие же результаты, как при старте карьеры;
- Как научиться управлять командой, расставлять приоритеты, соблюдать баланс между требованиями руководства и видением команды;
- Как работа с ментором позволяет получить нужный результат очень быстро;
- Как из 1000+ уроков Computer Vision, Machine Learning, NLP и Reinforcement Learning составить свою траекторию развития.

Главный идеолог, методист адаптивного курса, Марина Щербакова, подробно расскажет как создать для каждого свою персональную траекторию и сохранить при этом возможность проектной работы, поддержки менторов и общения с взаимоподпиткой в сообществе.

Ведущие эксперты индустрии, Валентин Малых, Senior Research Scientist в Huawei и Эмиль Магеррамов, руководитель группы сервисов вычислительной химии, BIOCAD, раскроют секрет своего успеха в Data Science и поделятся своим мнением по вопросам:

- Как перейти от junior к middle уровню?
- Как перейти от middle уровня к senior?
- Как находить пробелы в своих знаниях и точки роста?
- Почему ментор необходим для продвижения на высоком уровне и как среди моря информации выбрать то, что нужно?
- Тренды и перспективы DS, новые методы.
- Как создать команду DS? Какое техническое оснащение необходимо подготовить? Как расставлять приоритеты? Как соблюдать баланс между требованиями заказчика и команды?

Екатерина Артюгина - Product менеджер проекта, представит уникальную программу развития вашего профессионального бренда, расскажет как корректно и интересно показать миру свою значимость и экспертность и как получить наилучшие предложения.

Прием заявок в первый набор Акселератора: до 1 ноября
Подать заявку 👉 https://skillfactory.ru/dsexperttest?utm_source=dsproglib
Регистрация на ДОД 👉 https://skillfactoryschool.timepad.ru/event/1460165?utm_source=dsproglib

О нейронных базах данных.

https://proglib.io/w/5c083094

Погрузитесь в профессию Data Scientist!
Пройдите бесплатный обучающий интенсив по анализу данных, на котором вы познакомитесь с основами программирования на Python, научитесь ставить гипотезы и делать выводы на основе данных, писать эффективный код и превращать сырые данные в полезную информацию для бизнеса ☝️

Регистрация по ссылке: 👉 https://clc.am/j7opyg.

💡 Вы поработаете с одним из самых популярных языков программирования и научитесь решать реальные задачи, с которыми сталкивается Data Scientist.

💬 Вас ждёт общение с математиком-программистом со стажем более 6 лет и ведущим исследователем данных Сбербанка Анастасией Борневой, которой сможете задать интересующие вас вопросы!

💲 Авторам трёх лучших проектов выдадут сертификаты на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!

Используйте отличный шанс начать карьеру Data Scientist 🎉

Как использовать модели машинного обучения в реальных продуктах.

https://proglib.io/w/b5d0464b

Статья о PandasGUI - анализ датафремов в графическом интерфейсе.

https://proglib.io/w/b26381a8

Programming PyTorch for Deep Learning (2019)
Автор: Ian Pointer
Количество страниц: 220

Глубокое обучение меняет мир вокруг нас. PyTorch — фреймворк машинного обучения для языка Python с открытым исходным кодом. Автор книги учит всем аспектам работы с фреймворком, показывая на примерах, как нужно создавать нейросети для работы с текстом, звуком и изображениями.

Скачать книгу

Статья об использовании VS Code в Data Science.

https://proglib.io/w/b0a28079