Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
18.4K subscribers
2.41K photos
121 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
В метавселенных можно работать, общаться и даже посещать концерты — все это виртуально 💫
Для чего еще нужны метавселенные и какие возможности они откроют в будущем? Узнайте в финальном выпуске первого сезона подкаста «ZIP. Архив техногенного мира» от команды Газпромбанка.

Слушайте и делитесь > https://vk.cc/cepeeW
Измерение алгоритмической эффективности нейронных сетей.

https://proglib.io/w/a3cf91e0
⌚️ 5 рекомендаций на испытательном сроке: как его успешно пройти и как сказать о своем увольнении после него

Собеседование прошло успешно, ты получил оффер – и вот он, испытательный срок. Рассказываем, как не бояться и что делать, если хочется уйти.

https://proglib.io/sh/4crlG5pjsy
👍4
📰 Weekly #4: новости, подкасты, отборные статьи и обучающие материалы по Python, Data Science, Go, C# и C/C++

В этом выпуске: беспрецедентный фотореализм нейросети Imagen; все, что вам нужно знать о звездочках в Python; обзор дизайнерских решений, которые формируют общий успех Go; рекомендации по повышению производительности в C#; почему C++20 – самый крутой язык для сетевого программирования; и многое другое.

https://proglib.io/sh/imI1gujzYB
2👍1
Привет, Username! Хочешь прокачаться в ML и Big data? Участвуй во Всероссийском чемпионате проекта "Цифровой Прорыв. Сезон: искусственный интеллект"!

С 26 июня по 26 июля в онлайн-формате ты можешь решить интересные задачи, присоединиться к мощному комьюнити ML-специалистов и побороться за крутые призы. Общий призовой фонд чемпионата 3.000.000 руб.!

Задачи уже известны:

1. Разработка алгоритма определения железнодорожной колеи и подвижного состава для предотвращения чрезвычайных ситуаций на железной дороге (АО «НИИАС»).
2. Радар тенденций новостных статей (РБК).
3. Привязка аэроснимков к местности (МФТИ).

Участие индивидуальное: только ты, код и датасет! Поспеши: принимаем заявки до 18 июля!

Регистрируйся, игрAI в ML - https://hacks-ai.ru/championships/758453
👍3👎1🔥1
Компания «Синимекс» ищет Senior Data Engineer
2️⃣5️⃣ лет наша компания занимается заказной разработкой ПО.
Наши сотрудники обладают экспертизой в разработке и внедрении решений на основе ML и DS, enterprise-решений на микросервисной платформе, а также в интеграции автоматизированных систем.
📍Формат работы: из офиса или удаленно – на твой выбор
📍Подробнее: https://spb.hh.ru/vacancy/55893950
📍Узнать больше о нашей компании: https://t.iss.one/cinimex
💌Telegram @sawhopes
6👍3👎2🔥1
⚡️ VK Tech Talks · ML – митап для специалистов в ML. Спикеры расскажут об особенностях рекомендаций и поделятся своим опытом построения моделей.

Когда: 30 июня в 19:00.
Где: офлайн в офисе VK и онлайн в сообществе VK Team.

В программе:
🔹Контентные рекомендации в Delivery Club
🔹Шесть классификаторов по цене одного, или всё о детекторе токсичности ВКонтакте
🔹Автораспознавание объявлений: сложно — не значит тяжело

После регистрации участникам придет напоминание в календарь и ссылка на тематический чат участников. Не пропустите, будет много интересного!

👉 Зарегистрироваться
👍4👎2
📊 «Сделай красиво и чтоб работало – это вместо ТЗ». Что больше всего раздражает программистов на работе? Результаты опроса «Библиотеки программиста»

Отправь эту статью коллеге или руководителю. Может что-нибудь поменяется.

https://proglib.io/sh/RHx4fjPaLT
👍7🔥1
Внешний надзор: проектирование сторонней экосистемы аудита для управления ИИ.

https://proglib.io/w/8c7aaacd
👍2😁1
🗣 Решаем задачу перевода русской речи в текст с помощью Python и библиотеки Vosk

В статье научимся конвертировать русскую речь в текст (транскрибация) с помощью Python и библиотеки Vosk с её ML-моделями.

https://proglib.io/sh/tpL6wI4Pdk
👍10
#вопросы_с_собеседований
Что такое нормализация данных и зачем она нам нужна?

Нормализация данных - очень важный этап предварительной обработки, используемый для изменения масштаба значений, чтобы они соответствовали определенному диапазону, чтобы обеспечить лучшую сходимость во время обратного распространения ошибки. В общем случае она сводится к вычитанию среднего значения и делению на стандартное отклонение.

Если этого не сделать, некоторые признаки будут иметь более высокий вес в функции стоимости. Нормализация позволяет сделать все признаки одинаково взвешенными.
👍26👎6