Статья из технического блога Убера: как Уберу удается точно предсказывать время прибытия такси или курьера
https://bit.ly/3vqZvoU
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
https://bit.ly/3G2oP6E
Подкаст о гендерном равенстве в IT: проблемы сексизма, стереотипного мышления и дискриминации
https://bit.ly/3pzPq5x
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
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
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)
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)
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
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
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
https://bit.ly/3hqLEqx
Полезный сборник по генерации текста: гайд, датасеты, метрики и 4000+ примеров моделей, которые способны перефразировать предложения или заполнить в них пропуски
https://bit.ly/3pT1dfh
https://bit.ly/3pT1dfh
Онлайн-курс для тех, кто хочет освоить продвинутые подходы разработки ML-решений и средства их реализации и внедрения в production.
14 марта —16 мая (zoom и запись на YouTube)
https://bit.ly/36R66ir
14 марта —16 мая (zoom и запись на YouTube)
https://bit.ly/36R66ir
Курс по мультимодальному обучению от Carnegie Mellon University: модальность картинка, текст и немного про видео.
https://bit.ly/3KArNSp
https://bit.ly/3KArNSp