Книга по Python для машинного и глубокого обучения с использованием библиотек scikit-learn и TensorFlow 2

https://bit.ly/3Bpf7ec

Где граница между персональными и анонимными данными и как при построении ML-моделей убедиться, что конфиденциальность не нарушена

https://bit.ly/3eYVv9d

57 школа открывает набор на вакантные места в 7 «П» проекта «Московский математический класс» 2022/2023 учебного года.

Форма регистрации будет открыта до 17:00 19 сентября. Регистрация может быть закрыта досрочно при достижении максимально возможного числа участников.

После заполнения формы вы сразу получите автоматическое уведомление об успешной регистрации.

Диагностические работы пройдут 20 сентября
🔸 в 16:00 состоится письменная работа по математике,
🔸 сразу после - устное собеседование по математике.

____

🔥 Сегодня репетиция экзамена
для поступающих в Игротеку 57 школы и в 7 класс
____

📍Вы можете пройти репетицию экзамена или приобрести примерные варианты с решением или без, написав «хочу в 57» по ссылке vk.me/khaireducation

Что ожидается от разных ролей в Data Science, чем занимаются дата-аналитики в X5 и какие навыки им для этого нужны

https://bit.ly/3SiaXvz

Читлист от DataCamp по Keras - библиотеке для взаимодействия с нейросетями

https://bit.ly/3eZfjcq

Небольшой курс лекций по машинному обучению на графах

https://bit.ly/3RVVP7l

Подготовка датасета для машинного обучения: 10 базовых способов совершенствования данных

https://bit.ly/3LuTduE

Руководство по Human Pose Estimation - задаче, популярной в гейминге, здравоохранении, AR и спорте

https://bit.ly/3SnWDBB

Книга по математическим основам машинного обучения: элементы теории классификации, метод опорных векторов, агрегирующий алгоритм Вовка и другие разделы

https://bit.ly/3BEuAqH

Видео по работе с Optuna - библиотекой для автоматической оптимизации гиперпараметров, специально разработанной для машинного обучения

https://bit.ly/3xOzq3K

Видео, в котором специалисты в области искусственного интеллекта делятся советами для тренировки нейросетей

https://bit.ly/3Ca3FVr

Компактный читлист по spaCy - Python-библиотеки для обработки естественного языка (NLP)

https://bit.ly/3RguTh8

Курс лекций и семинаров по прикладным задачам анализа данных

https://bit.ly/3Ccj4nT

Гайд по подготовке к собеседованию по SQL

https://bit.ly/3SnOxt1

Простые и наглядные примеры задач, которые показывают, как применять Python биологам

https://bit.ly/3RryUzt

Книга по машинному обучения с нуля и с объяснениями на понятном языке: сбор и подготовка данных, оценка и оптимизация моделей, прикладные примеры и многое другое.

https://bit.ly/3EdKY4F

Перевод на русский язык части официальной документации pandas (раздел Getting Started/Начало работы)

https://bit.ly/3T5sWWv

Топ-3 российских аналога зарубежных инструментов бизнес-аналитики

https://bit.ly/3y5mKFx

Большой структурированный читлист по машинному обучению: метрики качества моделей, компьютерное зрение (модели + глоссарий), регуляризация, способы улучшения показателей и другие блоки

https://bit.ly/3M0Zq1C

Руководство по правильной визуализации данных в презентациях, отчетах и дашбордах. Эти рекомендации полезно помнить при подготовке к защите своих решений на хакатонах, кейс-чемпионатах, конференциях и других соревнованиях.

https://bit.ly/3D9mvef

@khaireducation

Интерактивный тренажер по SQL. В курсе большинство шагов — это практические задания на создание SQL-запросов. Каждый шаг включает минимальные теоретические аспекты по базам данных или языку SQL, примеры похожих запросов и пояснение к реализации.

https://bit.ly/2XBD55s