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

Понятный текст о применении ИИ в медицине: как создается, как ищет патологии и насколько может заменить врача?

https://habr.com/ru/post/651257/

В Китае создана нейросеть, которая выращивает зародыши и заботится о них

https://bit.ly/3LKO94P

Короткое и интересное видео о том, как работает умный магазин ВкусВилла

https://bit.ly/3Jr4FFf

3 факта о числах в питоне, которые вы могли не знать

https://bit.ly/3LMyp1f

Статья о развитии NLP, создание быстро обучаемых способных понимать речь ИИ-модели и важность специалистов в предметных областях для ML

https://bit.ly/3JozfiX

Модели, выявляющие сходство двух текстов: читлист, документация, видео и 300+ шаблонов

https://bit.ly/3GZLl0k

Интересная статья о том, как гипермодальные трансформеры и их умение предсказывать калорийность борща по фото

https://bit.ly/3LP7yll

Видео о найме в ML: какие качества важны на практике, какие ценности являются ключевыми в сфере ML, а также как побороть синдром самозванца начинающему специалисту

https://bit.ly/3h327Bh

Статья о трендах трех эпох ML
https://bit.ly/3h5KmBk

Imodels - пакет Python для точного прогнозного моделирования. В данном репозитории собраны все необходимые модели, гайды, читлисты и дополнительные ссылки.

https://bit.ly/3hax4Dr

Материал о том, как ML помогает в расшифровке древних языков

https://bit.ly/3s7g9bf

Иллюстрированный гайд по графовым нейросетям (с нуля): что такое графы, для чего нужны, как построить и оценить модель

https://bit.ly/3vejhnQ