Обнаружение голосовой активности: что это такое и по каким критериям определить эффективность модели

https://bit.ly/3po2PgR

Основные тренды в IT-рекрутинге в 2022 году

https://bit.ly/3BBEklk

Читлист по всем возможностям Markdown в Jupyter notebook: как создать заголовок или список, выделить текст курсивом, сделать таблицу, перенести строку и многое другое

https://bit.ly/3tiY9tK

Статья, в которой представлены последние исследования по расширению возможностей и процедур обучения нейронных сетей с использованием синтетических градиентов

Подробнее: https://bit.ly/3praxaa

Азы машинного обучения и нейросетей: мини-курс из 4-х коротких лекций по 5-7 минут. Объяснения на простом языке и с картинками - то, что нужно новичку.

https://bit.ly/3K6oORy

Статья из технического блога Убера: как Уберу удается точно предсказывать время прибытия такси или курьера

https://bit.ly/3vqZvoU

Моделирование маскированного языка - очень интересный раздел машинного обучения. В данном агрегаторе собраны полезные материалы: гайд, читлисты, короткое видео и 2,5 тысячи моделей.

https://bit.ly/3G2oP6E

Краткий обзор двух свежих работ про перспективы AI в синтезе лекарств

https://bit.ly/3pr4yls

Гайд: как активировать Conda environment в Dockerfile

https://bit.ly/35GzkQx

Разбираем алгоритмы распознавания лиц для личного использования

https://bit.ly/3BZAwu6

"Machine Learning Yearning" - книга про ML с простыми объяснениями

https://bit.ly/3MoTWxy

Статья о soft-skills, которые будут актуальны в 2022 в IT

https://bit.ly/3K2wDHU

Подкаст о гендерном равенстве в IT: проблемы сексизма, стереотипного мышления и дискриминации

https://bit.ly/3pzPq5x

Статья от Сбера про то, как обучить модель всего на нескольких примерах, но при этом получить качественный прогноз

https://bit.ly/3CgqtBj

Поделитесь в комментариях тем, что вы читали последнюю неделю или месяц. Что вам понравилось или не понравилось? Будем рады, если это будут книги, статьи или исследования.

Одна из самых влиятельных конференций, Neural Information Processing Systems (NeurIPS), была виртуально проведена 6–14 декабря 2021 года: всё самое важно - по ссылке ниже

https://bit.ly/3vr08PE

#top@datamining.team
ТОП 5 постов за февраль

1. Большой читлист по ML на все случаи жизни: найдется все
https://bit.ly/36dkilu

2. Книга по ML, которая идеально подходит начинающим: для изучения требуются минимальные знания алгебры и матанализа
https://bit.ly/3oCyU3Z

3. Системы машинного обучения: книга от Google с простыми объяснениями по шагам
https://bit.ly/3LN7Mt5

4. Практическое руководство по Kaggle для начинающих: поможет разобраться в интерфейсе
https://bit.ly/3opJc7t

5. Шпаргалка по Git и Github для тех, кто еще не знаком с этими сервисами
https://bit.ly/3shEIRx (текст)
https://bit.ly/3L9R7j7 (видео)

Читлист по Dask - гибкой библиотеке Python для параллельных вычислений

https://bit.ly/3pmWsdG

Статья о том, как сократить время обучения и повысить эффективность работы с помощью распараллеливания процессов для реализации обучения моделей одновременно на GPU и CPU

https://bit.ly/3sCQSWR

Data Science с нуля: записи бесплатных вебинаров Skillbox. От основ Python и введения в профессию DS-а до обучения реальных моделей.

https://bit.ly/3vu5OZ0

C 1 марта Китай ввел новые правила, которые ограничивают сбор данных и возможности ИИ: зачем и как

https://bit.ly/3hqLEqx