Data Mining | Анализ данных🚀 – Telegram
Data Mining | Анализ данных🚀
3.31K subscribers
1.73K photos
10 videos
5 files
1.7K links
• Купить рекламу: t.me/sahib_space
Админ: sahib_space
• Стоимость: https://www.notion.so/sahibspace/69ece414a4af49f2bdbdfe455e553e58?pvs=3&qid=
• Группа в ВК: vk.com/datamining.team
Download Telegram
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
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
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
Гайд: как нарисовать блок-схемы в Markdown с помощью инструмента Mermaid

https://bit.ly/3pOsVtJ
Курс по мультимодальному обучению от Carnegie Mellon University: модальность картинка, текст и немного про видео.

https://bit.ly/3KArNSp
Книга про основные команды Linux: все документации в одном месте

https://bit.ly/3hYFyxN
Статья об улучшениях в сервисах для распознавания речи Silero

https://bit.ly/34xDtpy
Статья о проекте Массачусетского технологического института: методика, позволяющая моделировать сложные взаимосвязанные системы из множества переменных, значения которых со временем изменяются

https://bit.ly/3I6feMS
Самый быстрый способ прочитать CSV файл в Pandas

https://bit.ly/3tPHM8t
Статья об эффективном внедрении и поддержке моделей машинного обучения в производстве

https://bit.ly/3tGO2iI
Рефлекторные модели в машинном обучении: подробный читлист

https://stanford.io/3t7ZeWm
Статья от Google AL blog о руководстве языковыми моделями с помощью мягких подсказок

https://bit.ly/3KEW2aV