📚 С чего начиналась наука о данных: история в лицах и ключевых работах
Через ключевые научные работы и их авторов попробуем разобраться, с чего начиналась история Data Science и как новая наука формировалась в течение десятилетий. Начнем отсчет с докомпьютерной эры.
https://proglib.io/sh/UEKIg2Fex0
Через ключевые научные работы и их авторов попробуем разобраться, с чего начиналась история Data Science и как новая наука формировалась в течение десятилетий. Начнем отсчет с докомпьютерной эры.
https://proglib.io/sh/UEKIg2Fex0
Почему мое использование памяти резко увеличивается при объединении датафреймов?
https://proglib.io/w/2d9199de
https://proglib.io/w/2d9199de
Drawing from Data
Why does my memory usage explode when concatenating dataframes?
Storing string columns as categories can result in massive memory savings when working with large dataframes. However, those savings can surprisingly disappear when we start concatenating dataframes.
📊 Ваша повседневная шпаргалка по Matplotlib
Предлагаем вашему вниманию полное руководство по визуализации на Python. В переводе также были исправлены допущенные автором оригинальной статьи ошибки в коде.
https://proglib.io/sh/hNgu5AacMq
Предлагаем вашему вниманию полное руководство по визуализации на Python. В переводе также были исправлены допущенные автором оригинальной статьи ошибки в коде.
https://proglib.io/sh/hNgu5AacMq
1 000 000 рублей на разработку от ML SPACE для бизнеса: грант на проект мечты
Искусственный интеллект и машинное обучение — технологии настоящего и будущего, конкурентные области, где каждый день появляются прорывные идеи и интересные проекты. Если у вас есть идея революционного продукта — нужна мощная платформа, чтобы его развивать. Рекомендуем ML SPACE от SberCloud — пока что единственный в мире сервис на базе суперкомпьютера Christofari c распределённым обучением на 1000+ GPU. Разработка и совместная работа команд Data Science в ML SPACE — это комфортно, быстро и эффективно. Почему? Всё просто:
- Популярные фреймворки и библиотеки для ML-разработки интегрированы в платформу — можно брать и пользоваться.
- Модели деплоятся в три клика — через UI, API или код. Легко и быстро.
- Распределённые задачи запускаются на кластер целиком, что сокращает time to market в разы: дни вместо недель, минуты вместо дней.
- Оплата по схеме Pay as you go — только за ресурсы, которые используются на проекте.
Сейчас компании, развивающие AI и ML продукты, могут получить от платформы грант до 1 000 000 рублей. Прочитать больше о возможностях, фишках и преимуществах ML SPACE для бизнеса и оставить заявку на грант можно по ссылке. Количество грантов ограничено, так что не упустите момент!
Искусственный интеллект и машинное обучение — технологии настоящего и будущего, конкурентные области, где каждый день появляются прорывные идеи и интересные проекты. Если у вас есть идея революционного продукта — нужна мощная платформа, чтобы его развивать. Рекомендуем ML SPACE от SberCloud — пока что единственный в мире сервис на базе суперкомпьютера Christofari c распределённым обучением на 1000+ GPU. Разработка и совместная работа команд Data Science в ML SPACE — это комфортно, быстро и эффективно. Почему? Всё просто:
- Популярные фреймворки и библиотеки для ML-разработки интегрированы в платформу — можно брать и пользоваться.
- Модели деплоятся в три клика — через UI, API или код. Легко и быстро.
- Распределённые задачи запускаются на кластер целиком, что сокращает time to market в разы: дни вместо недель, минуты вместо дней.
- Оплата по схеме Pay as you go — только за ресурсы, которые используются на проекте.
Сейчас компании, развивающие AI и ML продукты, могут получить от платформы грант до 1 000 000 рублей. Прочитать больше о возможностях, фишках и преимуществах ML SPACE для бизнеса и оставить заявку на грант можно по ссылке. Количество грантов ограничено, так что не упустите момент!
Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem (2020)
Автор: Abhishek Thakur
Количество страниц: 300
Эта книга предназначена для людей, обладающих теоретическими знаниями в области машинного обучения и глубокого обучения и желающих погрузиться в прикладное машинное обучение. Книга не объясняет алгоритмы, она больше ориентирована на то, как и что вы должны использовать для решения задач с помощью машинного обучения.
Скачать книгу
Автор: Abhishek Thakur
Количество страниц: 300
Эта книга предназначена для людей, обладающих теоретическими знаниями в области машинного обучения и глубокого обучения и желающих погрузиться в прикладное машинное обучение. Книга не объясняет алгоритмы, она больше ориентирована на то, как и что вы должны использовать для решения задач с помощью машинного обучения.
Скачать книгу
Telegram
Книги для программистов (reserved)
Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem (2020)
Автор: Abhishek Thakur
Автор: Abhishek Thakur
👍1
✅ 20 рекомендательных систем, подходящих для доработки и внедрения на площадке
🙌🏻 69 команд
📍 11 городов
🌏 3 страны
Таковы итоги #ZakupkiHack – первого хакатона в истории электронной торговой площадки «Росэлторг».
В течение трёх дней участники решали наиболее актуальную задачу из сферы закупок – разработка рекомендательной системы для электронных торгов, которая поможет ответить на вопросы, какие тендеры и процедуры можно предложить поставщику, анализируя его опыт, историю участия в других торгах и историю побед.
В распоряжение участников организаторы хакатона «Zakupki.Hack» предоставили абсолютно реальные данные за 2 года по торгам, проведённым на площадке «Росэлторг» в рамках 44-ФЗ и 223-ФЗ. Также участники могли в любой момент получить консультации экспертов по специфике закупочных процедур и законодательства о закупках.
Из 69 команд в финал вышли пять, и три из них стали победителями, разделив между собой призовой фонд хакатона «Zakupki.Hack».
«Главным вдохновением для нас стала работа над реальной проблемой, существующей сегодня в сфере электронных торгов. Мы хотели создать систему, которая в режиме реального времени будет показывать поставщикам, зашедшим на «Росэлторг», релевантные им торги, тем самым экономя их время и деньги. И мы рады, что за такой короткий срок нам удалось это сделать» – поделись впечатлениями участники команды-победителя «Объект-42» из Москвы.
🙌🏻 69 команд
📍 11 городов
🌏 3 страны
Таковы итоги #ZakupkiHack – первого хакатона в истории электронной торговой площадки «Росэлторг».
В течение трёх дней участники решали наиболее актуальную задачу из сферы закупок – разработка рекомендательной системы для электронных торгов, которая поможет ответить на вопросы, какие тендеры и процедуры можно предложить поставщику, анализируя его опыт, историю участия в других торгах и историю побед.
В распоряжение участников организаторы хакатона «Zakupki.Hack» предоставили абсолютно реальные данные за 2 года по торгам, проведённым на площадке «Росэлторг» в рамках 44-ФЗ и 223-ФЗ. Также участники могли в любой момент получить консультации экспертов по специфике закупочных процедур и законодательства о закупках.
Из 69 команд в финал вышли пять, и три из них стали победителями, разделив между собой призовой фонд хакатона «Zakupki.Hack».
«Главным вдохновением для нас стала работа над реальной проблемой, существующей сегодня в сфере электронных торгов. Мы хотели создать систему, которая в режиме реального времени будет показывать поставщикам, зашедшим на «Росэлторг», релевантные им торги, тем самым экономя их время и деньги. И мы рады, что за такой короткий срок нам удалось это сделать» – поделись впечатлениями участники команды-победителя «Объект-42» из Москвы.
Deep Reinforcement Learning with Python (2020)
Автор: Sudharsan Ravichandiran
Количество страниц: 760
Благодаря значительному повышению качества и количества алгоритмов в последние годы данная книга была преобразована в наполненное примерами руководство по глубокому обучению с подкреплением. К концу работы с ним вы научитесь эффективно использовать Reinforcement Learning и Deep RL в своих реальных проектах.
Скачать книгу
Автор: Sudharsan Ravichandiran
Количество страниц: 760
Благодаря значительному повышению качества и количества алгоритмов в последние годы данная книга была преобразована в наполненное примерами руководство по глубокому обучению с подкреплением. К концу работы с ним вы научитесь эффективно использовать Reinforcement Learning и Deep RL в своих реальных проектах.
Скачать книгу
Telegram
Книги для программистов (reserved)
Deep Reinforcement Learning with Python (2020)
Автор: Sudharsan Ravichandiran
Автор: Sudharsan Ravichandiran
Machine Learning with TensorFlow (2021)
Автор: Mattmann A. Chris
Количество страниц: 456
Обновленное с помощью нового кода, новых проектов и новых глав, данное руководство дает читателям прочную основу в концепциях машинного обучения и библиотеке TensorFlow. Все примеры, написанные заместителем технического директора NASA JPL и главным специалистом по анализу данных Крисом Маттманном, сопровождаются загружаемыми блокнотами Jupyter.
Скачать книгу
Автор: Mattmann A. Chris
Количество страниц: 456
Обновленное с помощью нового кода, новых проектов и новых глав, данное руководство дает читателям прочную основу в концепциях машинного обучения и библиотеке TensorFlow. Все примеры, написанные заместителем технического директора NASA JPL и главным специалистом по анализу данных Крисом Маттманном, сопровождаются загружаемыми блокнотами Jupyter.
Скачать книгу
Telegram
Книги для программистов (reserved)
Machine Learning with TensorFlow (2021)
Автор: Mattmann A. Chris
Автор: Mattmann A. Chris
📊 Коллекция продвинутой визуализации в Matplotlib и Seaborn с примерами
Мы уже рассматривали графические библиотеки Python. Продолжая тему, разберем продвинутые методы визуализации с помощью Matplotlib и Seaborn.
https://proglib.io/sh/4GFiPHusrL
Мы уже рассматривали графические библиотеки Python. Продолжая тему, разберем продвинутые методы визуализации с помощью Matplotlib и Seaborn.
https://proglib.io/sh/4GFiPHusrL
Advanced Natural Language Processing with TensorFlow 2 (2021)
Автор: Ashish Bansal
Количество страниц: 380
В последнее время в NLP происходят огромные прорывы, и теперь индустрия переходит от исследовательских лабораторий к практическим приложениям. Данная книга фокусируется на последних достижениях в этой области и показывает, как применять результаты исследований в бизнесе и проектах.
Скачать книгу
Автор: Ashish Bansal
Количество страниц: 380
В последнее время в NLP происходят огромные прорывы, и теперь индустрия переходит от исследовательских лабораторий к практическим приложениям. Данная книга фокусируется на последних достижениях в этой области и показывает, как применять результаты исследований в бизнесе и проектах.
Скачать книгу
Telegram
Книги для программистов (reserved)
Advanced Natural Language Processing with TensorFlow 2 (2021)
Автор: Ashish Bansal
Автор: Ashish Bansal
🤖 Четыре научные статьи о глубоком обучении, которые стоит прочитать в феврале 2021
Предлагаем вашему вниманию дайджест лучших новых статей по машинному обучению, которые нужно обязательно прочитать, если вы всерьез интересуетесь этой областью.
https://proglib.io/sh/AK0znWbPd1
Предлагаем вашему вниманию дайджест лучших новых статей по машинному обучению, которые нужно обязательно прочитать, если вы всерьез интересуетесь этой областью.
https://proglib.io/sh/AK0znWbPd1