Словарь: чем различаются машинное и глубокое обучение
В «словаре искусственного интеллекта» — ИИ, машинное и глубокое обучение и взаимосвязь между тремя терминами.

#статьядня

https://prglb.ru/250j9

Какой у вас опыт в коммерческой разработке?
public poll

Нет опыта – 5K
👍👍👍👍👍👍👍 42%

Более 1 года до 3 лет (включительно) – 3K
👍👍👍 21%

До 1 года (включительно) – 2K
👍👍👍 15%

Более 6 лет – 2K
👍👍 12%

Более 3 до 6 лет (включительно) – 1K
👍👍 11%

👥 13135 people voted so far.

Хитрости в Machine Learning — работа с несколькими моделями в Keras
В этой статье автор расскажет об одном неочевидном вопросе при работе с TensorFlow и Keras — одновременная загрузка и выполнение нескольких моделей.

#статьядня

https://prglb.ru/55058

Как разработать Naive Bayes Classifier с нуля на Python

В этом руководстве вы разберетесь с Naive Bayes алгоритмом для классификационного прогнозирующего моделирования.

После завершения этого урока вы узнаете:
-как сформулировать классификацию прогнозного моделирования как условно-вероятностной модели,
-как использовать теорему Байеса для решения условной вероятностной модели классификации,
-как реализовать упрощенную теорему Байеса для классификации, которая называется the Naive Bayes algorithm.

#статьядня

https://prglb.ru/5clvk

Пишем программу для автоматического распознавания объектов с веб-камер
Разбираемся, как с помощью Python и OpenCV захватывать видео с нескольких веб-камер, передавать материалы на сервер и распознавать объекты.

#статьядня

https://prglb.ru/563rt

​​Хочешь стать гуру в аналитике данных, но теряешься в огромном массиве информации? Записывайся на курс от Skillbox, и мы поможем тебе разобраться.

Курс «‎Профессия Data Scientist: анализ данных»‎ — это:
- обучение с нуля до продвинутого уровня;
- теория без воды и практика на реальных данных;
- преподаватели — практикующие специалисты индустрии;
- доступ к онлайн-платформе навсегда.

После обучения у тебя будет год опыта работы с массивом данных, а мы поможем тебе с трудоустройством.

Успей записаться, первым 20 студентам — скидка 20%! Хочешь больше информации? Переходи по ссылке: https://clc.to/1y5RfQ

Как генерировать и читать QR-код, используя Python и OpenCV?

QR-код - это тип матричного штрих-кода, который является машиночитаемой оптической этикеткой и содержит информацию об элементе, к которому он прикреплен. На практике QR-коды часто содержат данные для локатора, идентификатора или трекера, которые указывают на веб-сайт или приложение.
В этом уроке вы узнаете, как генерировать QR-код в Python, а также читать его с помощью OpenCV.

#статьядня

https://prglb.ru/4t8cl

Вышел финальный релиз TensorFlow 2.0

В TensorFlow 2.0 сделан ряд изменений делающих пользователей TensorFlow более продуктивными.

#статьядня

https://prglb.ru/200j5

Вопросы на собеседовании в Apple - Apple AI
Apple наняла руководителя Google по поиску и искусственному интеллекту John Giannandrea, который совершил серьезный переворот в стремлении догнать технологию искусственного интеллекта своих конкурентов.

#статьядня

https://prglb.ru/3sojr

Yargy — библиотека для извлечения структурированной информации из текстов на русском языке.

#статьядня

https://prglb.ru/2id12

Прекращаем установку Tensorflow с помощью pip для повышения производительности!

В статье приведены т две довольно серьезные причины, по которым вы должны установить Tensorflow, используя conda вместо pip. conda - это кроссплатформенная система управления пакетами и средой с открытым исходным кодом. Так что это работает на Mac, Windows и Linux.

#статьядня

https://prglb.ru/5kg2o

Шпаргалка с основными командами для Conda

#cheatsheet #полезностьдня

https://prglb.ru/1pugm

​​Регистрируйтесь на бесплатный онлайн-митап от SkillFactory: https://clc.to/lezBBQ

Ключевая тема: «Карьера в Data Science: с чего начать».
Вместе с экспертом вы разберете самые часто-задаваемые вопросы и построите карту своего обучения Data с нуля.
⠀
Когда: 16 октября в 20:30
⠀
После митапа вы получите:
— карту навыков Data Science специалиста;
— тест на определение подходящего формата обучения;
— чек-лист проверки своего резюме.

Регистрация открыта: https://clc.to/lezBBQ

Почему так много людей, работающих в сфере data science , увольняются? Об этом в статье 👇

https://towardsdatascience.com/why-so-many-data-scientists-are-leaving-their-jobs-a1f0329d7ea4

Читаете научные работы/исследования других ученых?

Нейросеть Intel готовится заменить парализованный спинной мозг
https://ai-news.ru/2019/10/nejroset_intel_gotovitsya_zamenit_paralizovannym_spinnoj_mozg.html

Что представляет собой новое поколение дата сайентистов?

https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2019/10/14/the-birth-of-the-data-science-generation/#452d9f058453

Работая с данными, очень важно обеспечить вашу базу данных необходимой безопасностью. Автор статьи перечислил 5 самых распространенных проблем, которые могут возникнуть, и объяснил, как их решить👇


https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/5-common-issues-that-wreck-database-security-and-how-to-solve

​​​​Подборка самых сложных и востребованных профессий в IT-сфере. Статья служит гайдом для тех, кто хочет нанять специалистов той или иной отрасли айти. Где их искать, на что обратить внимание и как правильно вести интервью? 👇

https://www.hackerearth.com/blog/talent-assessment/hardest-tech-roles/