Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
18.4K subscribers
2.41K photos
120 videos
64 files
4.86K links
Все самое полезное для дата сайентиста в одном канале.

По рекламе: @proglib_adv

Курс по ML: https://clc.to/4hNluQ

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot

РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67a5b03124c8ba6dcaa121c9
Download Telegram
На Хабре вышла расшифровка вебинара «Дыры и заборы: безопасность в Kubernetes»: https://habr.com/ru/company/southbridge/blog/584306/

Если эксперты нравятся, имейте в виду: 5–7 ноября они ведут интенсив по безопасности в кубе, на него можно зарегистрироваться со скидкой 50%. Введите промокод SecK8s по ссылке https://slurm.club/2ZnQi2Q
Глубокая сверточная генеративная состязательная сеть (DCGAN).

https://proglib.io/w/19931d92
Deep Learning and the Game of Go (2019)
Автор: Max Pumperla, Kevin Ferguson
Количество страниц: 384

В книге объясняются основы машинного обучения и, в частности, глубокого обучения. Авторы показывают, как можно применять мощь искусственного интеллекта на примере игры Го. В процессе работы с книгой вы обучите своего собственного бота играть в Го и научитесь работать с Keras.

Скачать книгу
С 19 по 21 ноября пройдет онлайн-конкурс Digital Strawberry.

Кого ищем:
— Data science-специалисты
— Backend-разработчики
— Computer vision-специалисты

Какая задача:
Участникам предстоит разработать систему мониторинга состояния растений на основании размеченных изображений, на которых показан процесс роста и развития клубники.

Какой приз:
10 команд будут бороться за призовой фонд в 1 500 000 рублей.

Подать заявку можно на сайте
👍1
Прогнозирование параметров для невидимых глубоких архитектур.

https://proglib.io/w/2fdacb70
✍🏻 Выпустили третий модуль курса «Статьи для IT». Модуль посвящен авторской редактуре. Рассказываем, как выбирать правильные слова, перекраивать предложения и абзацы так, чтобы текст было приятно читать.

📈 На курс за две недели записалось 120 человек. Не стесняйтесь писать комментарии под степами: и критические, и одобрительные. Начало обсуждения — хороший стимул для других, чтобы включиться в дискуссию. Активность учащихся поможет быстрее запросить у Степика возможность выдавать сертификаты.

Ссылка на курс: https://stepik.org/101672
🧩 5 интересных головоломок и задач, чтобы отвлечься от рутины и немного пошевелить извилинами

В очередном выпуске еженедельной подборки мы подготовили 5 математических, логических и алгоритмических задач, которые помогут скоротать свободное время с пользой.

https://proglib.io/sh/beZhLMwDIA
Deep Learning with PyTorch (2020)
Авторы: Eli Stevens, Luca Antiga, Thomas Viehmann
Количество страниц: 520

Каждый день мы слышим о новых способах эффективного использования глубокого обучения: улучшенных медицинских изображениях, точном обнаружении мошенничества с кредитными картами, долгосрочном прогнозировании погоды и многом другом. Данная книга научит вас создавать системы глубокого обучения и нейронные сети с PyTorch. Изучив основы, вы познакомитесь с передовыми практиками для всего конвейера глубокого обучения, берясь за сложные проекты по мере того улучшения навыков. Все образцы кода легко изучить в загружаемых блокнотах Jupyter.

Скачать книгу
Начните путь в Data Science уже сейчас!

Тогда без знаний, которые даст вам онлайн-курс Математика для Data Science от преподавателей из МГУ & proglib.academy за 5 месяцев, не обойтись.
Для обучения достаточно школьных знаний по математике. Специальный модуль "Базовая математика" поможет подготовится к курсу.

Оставьте заявку и получите доступ к демо-урокам курса, а также не упустите свой шанс записаться в группу по специальной цене: https://proglib.io/w/c4413cc4
Deep Learning for Vision Systems (2020)
Автор: Mohamed Elgendy
Количество страниц: 480

Как компьютер учится понимать то, что видит? Автор данной книги отвечает на этот вопрос, описывая применения глубокого обучения в компьютерном зрении. Эта книга, в которой используется только школьная алгебра, освещает концепции, лежащие в основе визуальной интуиции. Вы поймете, как использовать глубокое обучение для создания систем компьютерного зрения, работающих с изображениями и распознаванием лиц.

Скачать книгу
🕵️ 10 самых опасных компьютерных вирусов нового века

Список наиболее опасных вирусов, нанесших в XXI веке значительный урон пользователям по всему миру.

proglib.io/w/10v
Math for Deep Learning: What You Need to Know to Understand Neural Networks (2021)
Автор: Ronald T. Kneusel
Количество страниц: 345

Автор объясняет математику, необходимую для понимания дискуссий по глубокому обучению, изучения более сложных реализаций и более эффективного использования инструментов глубокого обучения. Читая книгу, вы проработаете примеры на Python, чтобы изучить ключевые темы, связанные с глубоким обучением, в области вероятности, статистики, линейной алгебры, дифференциального и матричного исчисления, а также узнаете о том, как реализовать поток данных в нейронной сети, обратное распространение и градиентный спуск. Вы также используете Python для работы с математикой, лежащей в основе этих алгоритмов, и даже для построения полнофункциональной нейронной сети.

Скачать книгу
🧩 5 интересных головоломок и задач, чтобы отвлечься от рутины и немного пошевелить извилинами

Читайте очередную еженедельную подборку 5 новых интересных алгоритмических, логических и математических задачек для отдыха и прокачки мозгов.

https://proglib.io/sh/RfSQldjrhX