Примечания к iMAML: мета-обучение с неявными градиентами

На этой неделе я прочитал эту классную новую статью о метаобучении: это немного другой подход по сравнению с его предшественниками, основанный на некоторых наблюдениях о дифференциации оптимальной регуляризованной оптимизации.

#статьядня

https://prglb.ru/48e1b

Как превзойти системы распознавания лиц с помощью анонимизации лица.

В этой статье мы будем обсуждать одно из самых последних и, на мой взгляд, захватывающих событий в области безопасности и искусственного интеллекта.

#статьядня

https://prglb.ru/4ia5k

Написание вашей первой генеративной состязательной сети с помощью Keras.

Хотя это и не совсем необходимо для этого учебного пособия, здорово иметь четкое теоретическое понимание того, как работают GAN, прежде чем приступать к программной реализации.

#статьядня

https://prglb.ru/f8vb

​​Освойте самую востребованную технологию искусственного интеллекта!

Хотите в сжатые сроки получить практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей? Приходите в SkillFactory на онлайн-курс "Deep Learning и нейронные сети" https://clc.to/qnwSiw (при поддержке NVIDIA Corporation).

Здесь вы: попробуете свои силы в создании нейронной сети для распознавания рукописных цифр, обучении рекурентной сети задачам прогнозирования временных рядов, разработке нейросетевого чат-бота, создании модели для идентификации лиц и др.

Курс основан на практике. Фокус и упор мы делаем не на математическом фундаменте, а именно на понимании задач и практическом применении решений.

Узнайте подробности: https://clc.to/qnwSiw

​​Небольшая шпаргалка по распределению случайных величин

10 простых хаков, которые ускорят анализ данных на Python
https://proglib.io/p/analysis-hacks

​​Немного о корреляции.
Как выяснить, есть ли взаимосвязь между двумя выборками? Конечно, можно рассчитать коэффицент корреляции. В R это можно сделать всего отдной строкой кода, но иногда полезно знать, как работает алгоритм. В статье объясняется, что такой коэффицент корреляции Пирсона и как его рассчитать. -> https://statistica.ru/theory/koeffitsient-korrelyatsii/

Следует также помнить, что корреляция - это не всегда причинность😉
Например, график снизу показывает корреляцию между количеством людей, утонувших в бассейне, и количеством фильмов с Николасом Кейджем.

​​Мы сделали открытую для всех демоверсию остросюжетного курса по логике, математике и основам программирования, просим любить и жаловать: https://stepik.org/invitation/323048cf885bc62472344069a04616cc6e292412/

Если вам что-то понравилось, пишите, если что-то не понравилось, то тоже пишите, будем рады любым предложениям и пожеланиям: https://t.iss.one/joinchat/Gm8k_RBjdOJX5hvzP0ATWg

Линейная регрессия на python
https://proglib.io/p/linear-regression

Учебный план освоения глубокого обучения и нейросетей за 6 недель.
План освоения глубокого обучения на базе открытых источников крупных университетов, статей и видеороликов специалистов анализа данных.
https://proglib.io/p/deep-learning-in-6-weeks

​​Прими участие в бесплатном интенсиве по Data Science и построй модель машинного обучения на Python, способную предсказывать курс доллара!

Ссылка для регистрации 🔜 https://clc.to/sXYe9A

✔️ Настроим рабочее окружение.
✔️ Проведем экспресс-введение в Python.
✔️ Построим модель от начала до конца.
✔️ Проведем ревью работ участников.


🏃‍♂️ Не упусти шанс получить грант на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!

История моей первой золотой медали в одном соревновании Kaggle: все сделано, и уроки извлечены

#статьядня

https://prglb.ru/4qomq

Рекомендации вакансий с помощью машинного обучения

Автор: Георгий Даньщин

#видеодня

 https://prglb.ru/5hb50

Математика для ИИ: линейная алгебра и как ее лучше понять
Как это работает, где это используется и как научиться этому быстрее.

#статьядня

https://prglb.ru/jrar

​​Оплачиваемая стажировка от Росбанка!💰
Нам нужны молодые, амбициозные и талантливые. Потому нам нужен ты!

Подключайся к технологическому челленджу и прокачай скилы, решая реальные бизнес-задачи. Не просто стажировка, а твой шанс начать успешную карьеру в крупной международной компании 😎

Что предлагаем:
💎 Обучение не на low level задачах, а в ходе работы над стратегически важными проектами банка.
💎 Возможность стать полноценным членом нашей дружной команды сразу после успешного прохождения стажировки.
💎 Стартовую зарплату 60 000 рублей. Стажер не должен быть голодным!
💎 Работу с профессионалами IT-отдела банка. Ты не один, тебе всегда помогут!

Кого мы ждем?
👉 Ты студент последнего курса технического факультета или закончил обучение не более двух лет назад
👉 Ты знаешь основы программирования и хочешь развиваться в IT
👉 Ты готов работать полный день, не боишься сложных задач и готов учиться
👉 Ты знаешь SQL и один или несколько объектных языков программирования.
👉 Знание SAS будет большим плюсом!

Подходишь под описание? Тогда присоединяйся к нашей команде! 💪

Регистрируйся тут —> https://bit.ly/2mYAWz2

Лучшие Open Source проекты по Machine Learning за 2019
Авторы статьи сравнили около 22000 open source инструментов и проектов за прошедший год и выбрали топ-49

#статьядня

https://prglb.ru/5jdf0

Jupyter Lab: эволюция Jupyter Notebook
Обзор JupyterLab - следующего поколения Jupyter Notebook.

#статьядня

https://prglb.ru/gjnr

face.evoLVe: высокопроизводительная библиотека распознавания лиц на основе PyTorch
Данный репозиторий предоставляет обширную библиотеку распознавания лиц, включая обнаружение, локализацию ориентиров, аффинное преобразование и т.д., обработку данных, различные потери (например, Softmax, Focal, Center, SphereFace, CosFace, AmSoftmax, ArcFace, Triplet и т. д.) и набор хитростей для улучшения производительности.

#полезностьдня

https://prglb.ru/3djlc

Поставка продуктов Python AI для бизнеса в большом масштабе
Мы опишем различные задачи, которые мы решаем в отношении масштабирования, и приведем конкретные примеры от Salesforce Einstein - основанного на Python решения для ИИ, работающего с огромными объемами данных.

#видеодня

EVENT: PyData Tel Aviv 2019
SPEAKER: Eleanor Ainy

https://prglb.ru/h1wh

10 простых хаков для ускорения анализа данных в Python

Автор статьи расскажет о своих любимых хитростях и приемах в Python применительно к анализу данных. Возможно, какие-то из них вы уже знаете, а какие-то окажутся для вас новыми, но они наверняка пригодятся в следующий раз, когда вы будете работать над проектом.

#статьядня

https://prglb.ru/5knrn