Статья: на что смотрят крупные заказчики в резюме IT-специалиста?

https://bit.ly/3HaLKxc

Как правильно выбирать курсы по обработке естественного языка: полноценный гайд

https://bit.ly/3ql1F5r

Восьмичасовой курс по языку программированию PHP
Начинается с базовых скриптов, работы с операторами, циклами и массивами - подробнее в таймкодах в описании

https://bit.ly/3Fq9qgG

Книга "Введение в методы статистического обучения" с доступными объяснениями и туториалами на R. Подойдет в том числе студентам нематематических специальностей.

https://bit.ly/3FrAPPs

#memes@datamining.team

Статья от Microsoft, в которой рассуждают о проектах deep generative models (история и новые подходы)

https://bit.ly/3Jk2UdE

Если вы не знаете, что посмотреть в воскресный вечер - большой фильм о том, чем живет, куда развивается и как работает Яндекс

https://bit.ly/3pncuVu

Прогнозирование временных рядов с помощью рекуррентных нейронных сетей

https://bit.ly/3qnEMyq

Обзор статьи о NL-Augmenter - новой платформе для расширения естественного языка на основе Python от одного из соавторов -  Андрея Лукьяненко

https://bit.ly/3H8FVAE

Очень интересное видео о том, почему знание математики и анализа данных сейчас востребовано в сфере спорта

https://bit.ly/313fXz9

#memes@datamining.team

"Демистифицированный искусственный интеллект" - мини-курс по AI, рассчитанный на 5 дней

https://bit.ly/3qnVaik

Интересный выпуск подкаста про разработку и аналитику "Сушите весла" с руководителем отдела машинного обучения Redmadrobot Data Lab Иваном Тимофеевым

https://bit.ly/3poQlG0

Введение в машинное обучение: код и туториалы в одном репозитории на Github

https://bit.ly/2XxbAL2

Интересная интерактивная статья про методы оптимизации моделей в ML

https://bit.ly/3H74FJl

Анимированный читлист по поисковой оптимизации в машинном обучении

https://stanford.io/3HmCuXc

#memes@datamining.team

Полезный обзор различных методов автоматического реферирования, суммаризации

https://bit.ly/32whNcB

"Глубокое обучение: методы и приложения" - книга от Microsoft Research, в которой рассказывается о том, как нейросети используются в задачах обработки сигналов и информации

https://bit.ly/3FLkFkd

Выпуск подкаста с Борисом Шарчилевым - руководителем ML в Финтехе Яндекса, о том, как подготовиться и эффективно пройти собеседование на ML-позиции

https://bit.ly/3qGeVl9

Статья от Microsoft о том, как тренировать самую большую в мире генеративную языковую модель

https://bit.ly/3qz5N1S