Оптимизация эластичного глубокого обучения с помощью AdaptDL для PyTorch.

https://proglib.io/w/5f98f512

📊 С чего начать погружение в Big Data?

Как стать специалистом по Big Data? Какое направление выбрать: Data Scientist, Data Analyst или Data Engineer? С чего начать изучение этого направления, разберем информацию для начинающих IT-шников.

https://proglib.io/sh/zobEXOhQMv

Представьте, что ваш знакомый/коллега/родственник попросил у вас совета, как стать программистом?

Поделитесь вашим мнением, что бы вы ему ответили:
https://forms.gle/7YZ2rxnyBWsnMqYD7

Лучшие ответы опубликуем в отдельной подборке!

📊 Путеводитель по Big Data для начинающих: методы и техники анализа больших данных

Методы и техники анализа Big Data: Machine Learning, Data mining, краудсорсинг, нейросети, предиктивный и статистический анализ, визуализация, смешение и интеграция данных, имитационные модели. Как разобраться во множестве названий и аббревиатур? Читайте наш путеводитель.

https://proglib.io/sh/B0XoxYVmb3

Принципы хорошего проектирования систем машинного обучения.

https://proglib.io/w/a55aab43

Practical MLOps: Operationalizing Machine Learning Models (2021)
Авторы: Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn
Количество страниц: 408

Внедрение ваших моделей в производство - основная задача машинного обучения. MLOps предлагает набор проверенных принципов, направленных на надежное и автоматизированное решение этой задачи. Подробное руководство познакомит вас с тем, что такое MLOps (и чем оно отличается от DevOps), и покажет, как применить его на практике для реализации ваших моделей машинного обучения.

Скачать книгу

Ploomber: поддерживаемые и совместные конвейеры в Jupyter.

https://proglib.io/w/b29944ab

Behavioral Data Analysis with R and Python (2021)
Автор: Florent Buisson
Количество страниц: 360

Используйте всю мощь поведенческих данных в вашей компании с помощью инструментов, специально разработанных для анализа поведенческих данных. Общие алгоритмы обработки и анализа данных и инструменты прогнозной аналитики обрабатывают данные о поведении клиентов, такие как клики на веб-сайте или покупки в супермаркете, так же, как и любые другие данные, но это неправильно. В этом практическом руководстве представлены мощные методы, специально предназначенные для анализа поведенческих данных.

Скачать книгу

Это просто искусственный интеллект: история и современные приложения.

https://proglib.io/w/e9445f14

Вокруг поиска первой работы в IT много вопросов и проблем: большой конкурс на позицию junior, провалы на собеседованиях, глобальная незаинтересованность рынка в джунах, особенно если им больше 30. Мы, издание «Библиотека программиста», решили провести опрос среди всех, кто когда-либо искал первую работу в IT-сфере, чтобы понять кто, каким образом и с какой эффективностью (не) справляется с этой задачей. Опрос займет около 3 минут, результаты опубликуем на сайте proglib.io ориентировочно 19 сентября.

https://forms.gle/kuFeTtoHhKQW2Ekc8

Как освоить Python для науки о данных.

https://proglib.io/w/1698a9c1

Лучшие платформы AIOps - 2021.

https://proglib.io/w/7b5a8c41

Введение в создание графиков с помощью Python + matplotlib.

https://proglib.io/w/70174dc8

Как мы будем использовать искусственный интеллект через 20 лет?

https://proglib.io/w/83bcfc2a

​☄️Друзья! 21 сентября в NewProLab стартует флагманский 12-недельный онлайн-курс "Специалист по большим данным".

А это значит, вас вновь ждет самая глубокая и обьемная программа на рынке Big Data, заслужившая множество восторженных отзывов!

👉Оставляйте заявку и задавайте вопросы: https://clck.ru/XLjph 👈

Вы:
☑️Владеете основами Python?
☑️Уже умеете создавать SQL-запросы?
☑️ Знакомы с прикладными понятиями мат. анализа и линейной алгебры?
☑️Понимаете базовые операции ОС Linux?

Тогда мы приглашаем вас систематизировать текущие навыки и получить полное практическое руководство для подготовки собственных полноценных проектов.

Вы научитесь: строить модели машинного обучения, писать MapReduce-джобы, используя Hadoop Streaming и Python, работать с данными на HDFS, проводить анализ при помощи Apache Spark, строить алгоритмы рекомендательных систем.
❗️И все это на реальных дата-сетах и живых бизнес-кейсах с преподавателями и нетворком в сообществе единомышленников❗️

Эту программу уже прошли более 300 дата аналитиков и разработчиков. Присоединяйтесь и вы!

Использование математического модуля Python и демонстрация практических функций Pandas.

https://proglib.io/w/08e0a6f5

Введение в компиляторы и оптимизаторы машинного обучения.

https://proglib.io/w/3fc88b4b

Transfer Learning for Natural Language Processing (2021)
Автор: Paul Azunre
Количество страниц: 272

Обучение моделей глубокого обучения с нуля является дорогостоящим, трудоемким и требует огромных объемов данных. В данной книге автор раскрывает передовые методы трансферного обучения, которые применяются в NLP-архитектурах. Вы узнаете, как использовать трансферное обучение, чтобы получать самые лучшие результаты в NLP, даже при работе с сильно ограниченными данными.

Скачать книгу

Как построить ИИ стартап-единорога за 6 лет.

https://proglib.io/w/f9105a2a

Насколько сложен с вычислительной точки зрения отдельный нейрон?

https://proglib.io/w/906b1362

Серия лекций по обучению с подкреплением.

https://proglib.io/w/38d6bdbd