Как мы боремся с копированием контента, или первая adversarial attack в проде
Копирование контента с Авито на другие платформы существует в нескольких категориях товаров и услуг. В этой статье речь пойдет только про автомобили.

#статьядня

https://prglb.ru/lb3x

7 фреймворков автоматического машинного обучения

Чем интересны системы автоматического машинного обучения? Какие фреймворки годятся для AutoML? В чем пока есть ограничения? Отвечаем в статье.

#статьядня

https://prglb.ru/260pu

Обмануть автомобиль: спуфинг дорожных знаков и Deep Learning

Мы атаковали реальные авто, используя Deep Learning для генерации знаков дорожного движения. В этом помогли мощный GPU и коммерческая печать.

#статьядня

https://prglb.ru/19hio

Ускорение ИИ

Доклад Bill Dally, представленный на Matroid Scaled Machine Learning Conference 2019

#видеодня

https://prglb.ru/52bnk

Видеокурс по нейронным сетям в Университете Шербрук

Данный курс включает:
обучающие нейронные сети
условные случайные поля - фактор-граф
обучение CRFs
ограниченная машина Больцмана
глубокое обучение
Компьютерное зрение
обработка естественного языка

#видеодня

https://prglb.ru/1qnna

PostgreSQL vs. pandas
Как сбалансировать задачи между сервером и клиентом

#статьядня

https://prglb.ru/f8go

Автоматическое определение эмоций в текстовых беседах с использованием нейронных сетей

В первой части статьи рассматривается поставленная в EmoContext задача и предоставленные организаторами данные. Во второй и третьей частях - предварительная обработка текста и способы векторного представления слов. В четвёртой части - архитектура LSTM, которую автор использовал в соревновании. Код написан на языке Python с использованием библиотеки Keras. 

#статьядня

https://prglb.ru/5ja4j

4 Python библиотеки для интерпретируемого машинного обучения

Хотите добиться лучшего объяснения моделей машинного обучения? Нужна хорошая визуализация? Используйте эти Python библиотеки.

#статьядня

https://prglb.ru/5gd3a

Breaking Pandas

В первой части доклада речь пойдет о pandas, ее компонентах и архитектуре. Это даст необходимый контекст для второй части, которая объяснит связанные проекты, как они взаимодействуют с пандами, и что вся экосистема может предложить пользователям.

#видеодня

EVENT: PyLondinium19
SPEAKER: Marc Garcia

https://prglb.ru/19i2s

BigQuery ML documentation

BigQuery ML — набор простых расширений языка SQL, который позволяет использовать основные возможности машинного обучения, например, для предсказательной аналитики. Платформа поддерживает линейную регрессию и бинарную логистическую регрессию.

#полезностьдня

https://prglb.ru/5bqf4

⁠Интерактивная визуализация данных

Создание интерактивных графиков и виджетов для визуализации данных с использованием библиотек Python, таких как: Plotly, Bokeh, nbinteract и т. д.

#статьядня

https://prglb.ru/22nuq

Задумывались ли вы о том, что покебол является идеальным автоэнкодером? По сути, он кодирует покемона в то, что может находиться внутри шара до тех пор, пока не будет вызвано тренером и декодировано обратно?

Примерно такие размышления посетили автора статьи, когда он ставил опыты с автоэнкодером и покемонами. Что из этого получилось — читайте в материале
https://clck.ru/HeDK6

⁠Массивный набор трёхмерных данных помогает роботам разбираться в устройстве вещей

PartNet – новая семантическая база данных повседневных объектов, выводящая степень понимания роботами окружающего мира на новый уровень

#статьядня

https://prglb.ru/3hv5u

​​Привычная ситуация: заходите в соц.сеть и видите блок с аккаунтами людей, которых можете знать. Реализовать такую фичу — пример рабочей задачи Data Scientist'а.
Есть желание войти в профессию и делать более крутые штуки?

В SkillFactory готово решение: специализация Data Science, где проработаете навыки, с которыми в будущем сможете взяться за задачи обучения сервиса распознавания речи, выявления мошеннических транзакций , прогнозированию спроса на товары и даже генерации музыки или стихов.

Здесь вы проработаете маст-хэв для Data Scientist'а: Python, машинное обучение, нейросети и deep learning, Big Data и Data engineering. А еще: математика, статистика для Data Sciencе и модуль менеджмента.

Хватит тянуть, получите возможность уже через 12 месяцев работать над крутыми проектами в востребованной сфере работы с данными.

🔥 До конца недели действует супер-скидка 30%. Узнайте подробности: https://clc.to/ZHB0-A

⁠​​Guide to Big Data Applications
Автор: S. Srinivasan

В этом большом руководстве собран коллективный опыт по работе с большими данными специалистов из разных областей науки, медицины и бизнеса. Эта книга не для начинающих, в ней вы не найдёте информацию об основах работы с большими данными, а только советы, как оптимизировать процесс обработки данных, как увеличить эффективность и уменьшить нагрузки.

#книгадня

https://t.iss.one/progbook/3613

Сравнение сложных NLP-моделей для сложных языков на множестве реальных задач

Имеет ли смысл предварительно обучать модели на базе трансформаторов? Можете ли вы сделать лучше, чем BPE? Какая архитектура лучше для какой задачи?

#статьядня

https://prglb.ru/5pjkw

Стэнфордский курс «Сверточные нейронные сети для визуального распознавания»

#полезностьдня

https://prglb.ru/57kng

Шпаргалка OpenCV-Python: от импорта изображений до распознавания лиц

Обрезка, изменение размера, вращение, определение порога, размытие, рисование и запись на изображении, распознавание лиц и контурная обработка для обнаружения объектов.

#статьядня

https://prglb.ru/2w05w

Анимированные переходы изображений StyleGAN с помощью RunwayML

Как создать бесконечный цикл синтетически сгенерированных ландшафтов StyleGAN с плавными переходами, используя RunwayML и P5.js

#статьядня

https://prglb.ru/5eixq

Нейросети и глубокое обучение: онлайн-учебник, послесловие: существует ли простой алгоритм для создания интеллекта?

Существует ли простой набор принципов, которые можно использовать для объяснения такого явления, как интеллект? В частности, более конкретно, существует ли простой алгоритм для создания интеллекта?

#статьядня

https://prglb.ru/38noh