Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
18.6K subscribers
2.33K photos
119 videos
64 files
4.76K 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
Глубокое обучение в Python для обнаружения трещин

Использование искусственного интеллекта для проверки строений на предмет повреждений.

https://proglib.io/w/9f16a399
📊 Кто такой дата-инженер, чем он занимается и что должен знать?

Работа с большими объёмами данных – удел инженеров. Они помогают бизнесу собирать, хранить и обрабатывать информацию, чтобы можно было извлечь из нее новые знания.

https://proglib.io/sh/Ixi2zP6L3H
DATApedia - канал про Data Science, и все что связано с данными, в котором вы найдете:

— Переведенные зарубежные статьи, которые есть только у нас;
— Возможность предложить нам статью для перевода;
— Полезные видео;
— Профессиональный юмор;

Присоединяйтесь, давайте расти как профессионалы вместе 😉
🎨 Используем CycleGAN для применения стиля к видео, полученному с веб-камеры

Вы когда-нибудь задумывались, как выглядел бы ваш портрет работы Моне? Или легендарного Ван Гога? Современные технологии позволяют увидеть это своими глазами.

https://proglib.io/sh/NHroeRGg21
5 расширений, которые заставят вас переключиться на Jupyter Lab.

https://proglib.io/w/6d40d581
Прояви свои цифровые таланты на новом хакатоне Цифрового Прорыва по теме "Медицина, здравоохранение, наука".

Регистрируйся сейчас по ссылке: https://proglib.io/w/d0496786

18 - 20 июня у тебя будет шанс:

💊 Разработать решение для Ростелекома, СБЕР AI, Университета Лобачевского & EPAM, iHerb, Правительства ЯНАО, МИАЦ и других.
💊 Познакомиться с признанными экспертами IT-отрасли.
💊 Поучаствовать онлайн или на оффлайн-хакаточках в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде, Волгограде, Саратове, Новороссийске, Курске, Черкесске, Дубне и др.
💊 Выиграть хакатон и попасть в финал конкурса.

Общий призовой фонд до 4,5 млн. ₽, по 3 призовых места на каждый из 6 кейсов.

Приглашаем программистов, дизайнеров, аналитиков, тестировщиков, продактов, питчеров и других желающих развиваться в IT. Актуально как для новичков, так и для профи!

Участвуй в главном хакатоне июня 2021 года!
Representation Learning for Natural Language Processing (2020)
Авторы: Zhiyuan Liu, Yankai Lin, Maosong Sun
Количество страниц: 358

В этой книге представлен обзор последних достижений в теории representation learning, алгоритмах и приложениях для обработки естественного языка. Она разделена на три части. Представленные теории и алгоритмы обучения могут принести пользу в связанных областях, таких как машинное обучение, анализ социальных сетей, поиск информации, интеллектуальный анализ данных и вычислительная биология. Книга предназначена для продвинутых студентов и аспирантов, исследователей, преподавателей и инженеров.

Скачать книгу
👍1
📊 NLP и визуализация текста на примере твитов о президентских выборах в США

В написанном совместно с Elbrus Coding Bootcamp туториале мы подробно разберем процесс подготовки данных для визуализации и тематического моделирования на примере твитов о выборах президента США.

https://proglib.io/sh/lI7VKS9xno
Probabilistic Deep Learning (2020)
Авторы: Oliver Duerr, Beate Sick, Elvis Murina
Количество страниц: 296

Данная книга - это практическое руководство по принципам, поддерживающим нейронные сети. Она содержит простой в применении код и использует популярные фреймворки, чтобы вы могли сосредоточиться на практических приложениях.

Скачать книгу
Глубокое обучение на графах в медицинской диагностике и анализе: прошлое, настоящее и будущее.

https://proglib.io/w/f4a9ccfc
Applied Natural Language Processing in the Enterprise (2021)
Автор: Ankur A. Patel
Количество страниц: 336

Популярность обработки естественного языка резко возросла за последние несколько лет. Это практическое руководство поможет вам узнать о последних и наиболее многообещающих тенденциях в NLP. Имея базовые знания о машинном обучении и некоторый опыт работы с Python, вы узнаете, как создавать, обучать и развертывать модели для реальных приложений в вашей организации. Авторы книги покажут весь процесс работы, используя код и примеры, которые подчеркивают лучшие практики.

Скачать книгу
Измерение алгоритмической эффективности нейронных сетей.

https://proglib.io/w/a3cf91e0