​​Machine Learning with Python Cookbook: Practical Solutions from Preprocessing to Deep Learning
Автор: Chris Albon

Это руководство рассматривает современные подходы языка к решению актуальных проблем в данной области, принятые стандарты и практики, а также реальные примеры применения.

#книгадня

Скачать книгу:
https://prglb.ru/2x68k

SC-FEGAN: Генеративная состязательная сеть редактирования лица с эскизом и цветом пользователя
Система редактирования изображений, которая генерирует изображения, когда пользователь предоставляет маску произвольной формы, эскиз и цвет в качестве входных данных.

#статьядня

https://prglb.ru/5c5eu

«Прометей» — это решение для раннего обнаружения пожаров, в котором объединены ИИ, компьютерное зрение, автоматические дроны и сервисы прогноза погоды.

#статьядня

https://prglb.ru/3mtm2

​​Онлайн книга про нейросети от MIT
Учебник по глубокому обучению - это ресурс, предназначенный для того, чтобы помочь студентам и практическим специалистам освоить области машинного обучения в целом и глубокого обучения в частности. Онлайн-версия книги завершена и будет доступна онлайн бесплатно.

#полезностьдня #книгадня

https://prglb.ru/4ezd6

Открытый курс машинного обучения. Линейные модели классификации и регрессии
Основное преимущество данного открытого курса - это акцент на практическом применении линейных моделей в реальных задачах (хотя и математики тоже будет немало).

#статьядня

https://prglb.ru/yicl

PyText - это основанная на PyTorch платформа моделирования НЛП с глубоким обучением. PyText отвечает на часто противоречивые требования обеспечения быстрого экспериментирования и обслуживания моделей в масштабе.

#библиотекадня

https://prglb.ru/1v1qu

В документе также упоминается тот же ограниченный API, что и в AllenNLP.
https://prglb.ru/4bkkw

​​Капсульные сети встряхивают AI: вот как их использовать
Если вы изучаете ИИ, возможно, вы также слышали о появлении такого революционного явления, как капсульные сети. Начните их использовать уже сегодня!

#статьядня

https://prglb.ru/5d73x

​​Профессия Data Scientist стартует 8 апреля в Нетологии.

Достигнутые результаты после обучения:
— Построена полносвязная нейросеть
— Создан чат-бот для поиска авиабилетов
— Построен классификатор изображений
— Созданы рекомендательные системы для музыкального и киносайта
— Создан готовый к внедрению ml-проект

Скидка 15% для по промокоду datascience15. Действует до конца марта и суммируется с остальными сезонными скидками.

Зарегистрируйтесь на курс здесь: https://netolo.gy/eQb

​​​​Deep Learning for Computer Vision with Python
Автор: Dr. Adrian Rosebrock

Тем, кто знает Python и профессионально на нём программирует, невероятно повезло: вы можете делать обычное программное обеспечение, можете обрабатывать естественные языки, рисовать графики, производить сложные математические вычисления, составлять фото-роботы, а теперь ещё и создавать программы компьютерного зрения с помощью глубокого обучения. Это руководство познакомит вас с основами компьютерного зрения, с библиотеками и лучшими практиками.

#книгадня

Скачать книгу:
 https://t.iss.one/progbook/1504

Как мы учили машину говорить с миллионами людей

В статье рассказывают о том, как в Х5 Retail Group пришли к реализации самоорганизующихся систем и началась эпоха разработки системы Reinforcement Learning в X5.

#статьядня

https://prglb.ru/4mz1o

ParaText - это быстрый способ получения данных с диска в оперативную памят.
Она легко интегрируется с библиотекой Pandas, предоставляет возможность быстрого чтения файлов в формате CSV размером до 2.5GB, а также
удобную реализацию чтения файлов в параллельных процессах на многоядерных машинах.

#библиотекадня

https://prglb.ru/42zre

​​Практика Deep Learning для разработчиков
Из данного курса вы познакомитесь с основными понятиями глубокого обучения и закрепите эти знания на практике.

#youtubeдня

https://prglb.ru/1jn52

Покажем, как использовать docker-compose для Python и Jupyter
В данной статье мы рассмотрим, что такое docker-compose, и как этот инструмент можно использовать для языка Python и Jupyter.

#статьядня

https://prglb.ru/5awe7

​​Подход к ранжированию результатов поиска без аннотации

Просто небольшая статья с новой идеей:
- вместо обучения сети с CE - просто тренируйте ее с BCE;
- Исходная дополнительная структура из внутренней структуры вашего домена (теги, методы декомпозиции матрицы, эвристика и т. Д.).
Лучше всего работает, если ваша онтология относительно проста.

#статьядня

https://prglb.ru/2wxc2

PCI Express и Thunderbolt. Какое падение производительности вашего графического процессора произойдет, если вы поместите его в eGPU?
В данной статье автор даст ответ на вопрос, который многие пользователи хотят знать: насколько сильно понизится производительность моей видеокарты, если я положу ее в eGPU с Thunderbolt 1, Thunderbolt 2 или Thunderbolt 3?

#статьядня

https://prglb.ru/51y16

ROC-кривая (англ. receiver operating characteristic, рабочая характеристика приёмника) — график, позволяющий оценить качество бинарной классификации.

#полезностьдня

https://prglb.ru/4cq92

Полезная шпаргалка по tmux для тех, кто любит работать в консоли
tmux - cвободная консольная утилита-мультиплексор, предоставляющая пользователю доступ к нескольким терминалам в рамках одного экрана. tmux может быть отключен от экрана: в этом случае он продолжит исполняться в фоновом режиме; имеется возможность вновь подключиться к tmux, находящемуся в фоне.

#полезностьдня

https://prglb.ru/qtqu

​​Автор приложил много усилий, чтобы задокументировать каждый шаг, связанный с процессом прогнозирования.
Эти записи послужат хорошей отправной точкой для новых Kagglers и новых энтузиастов машинного обучения.

#githubдня
#полезностьдня

https://prglb.ru/37zqy

​​Готовы уже 30 октября перейти на новый уровень зарплаты?
80 000 рублей — зарплата аналитика данных (даже в регионах — по данным hh.ru).

С 22 марта будем учить с нуля собирать, анализировать и презентовать данные. Ваши ключевые навыки после прохождения курса «Аналитик данных»:
— Сбор и подготовка данных для анализа.
— Визуализация данных.
— Сбор и понимание бизнес-требований заказчика.
— Подготовка ad-hoc исследований и аналитики.
— Тестирование гипотез.
— Умение писать сложные запросы на SQL.
— Python для анализа данных.
— Знание основ работы с Hadoop.

Каждый выпускник получает помощь и поддержку Центра развития карьеры.

До 14 марта — скидка: https://netolo.gy/eQ5