Логистическая регрессия. Открытый курс OpenDataScience по машинному обучению

https://bit.ly/3uDxtGr

Соревнование по анализу аргументации антиковидных мер

В соревновании RuArg-2022 впервые предлагается протестировать системы анализа аргументации на материале 9000 текстов на русском языке.

Дедлайн: 11 февраля
Подробнее https://bit.ly/3gGU50N

10 правил визуализации данных

https://bit.ly/3swLqDm

Статья о том, что с помощью RL можно научить GPT-2 управлять виртуальным агентом и решать сложные задачи: как использовать предварительно обученные языковые модели для интерактивного принятия решений

https://bit.ly/3uCrfqr

"Kaggle за 30 минут": гайд для тех, кто хочет поучаствовать в соревнованиях на Kaggle, но никак не может разобраться в интерфейсе

https://bit.ly/3opJc7t

Нейросеть OpenAI обучили решения задачи олимпиадой математики и доказывать теоремы

https://bit.ly/3rEYcR7

Книга для студентов и выпускников с минимальными знаниями алгебры и математического анализа. Отлично подходит для начала изучения машинного обучения.

https://bit.ly/3oCyU3Z

Статья о том, как нейросеть научили оценивать повреждения на авто

https://bit.ly/3oZEoq3

PyCaret – библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом на Python для обучения в low-code среде

https://bit.ly/3Bebrvi

Алгоритм распознавания эмоций (Face Expression Recognition) на изображении с использованием Python

https://bit.ly/34LOvaG

Лайфхак для тех, кому срочно нужно написать сводную таблицу на питоне, не читая документации

https://bit.ly/3gIOaYV

Статья, которая поможет разобраться в графовых нейронных сетях даже новичку в ML
https://bit.ly/3sBvoIE

Очень подробный и структурированный читлист по машинному обучению на 100+ страниц: найдется все

https://bit.ly/36dkilu

Интересная статья про проблемы современного машинного обучения https://bit.ly/33ku8AR

Курс по линейной алгебре от fast.ai на YouTube.
Согласно отзывам, подача материала очень качественная, открытая и непредвзятая.

https://bit.ly/33ryBlu

Что разработчики ищут в вакансиях?
Если вы собираете команду и думает, чем привлечь таланты - данное исследование будет полезно

https://bit.ly/3rNSqgc

ТОП-25 способов оптимизировать работу с pandas: код, комментарии, видео (с таймкодами) и ссылки на дополнительные ресурсы

https://bit.ly/3uQ3xqN

Статья о том, как с помощью искусственного интеллекта проанализировать волейбольную игру

https://bit.ly/3HNS0vG

Гайд по поиску различных особенностей контуров (площадь, периметр, центр тяжести, ограничивающая рамка и пр.)

https://bit.ly/3oXWs3z

Статья об ускоренной в 20 раз генерации картинок, благодаря диффузионным моделям

https://bit.ly/3I4LOzP

Книга от Google про то, как правильно строить системы машинного обучения: простыми словами и по шагам

https://bit.ly/3LN7Mt5