В данной статье рассказывается почему все больше и больше программистов начинают изучать Julia. ( Julia — высокоуровневый высокопроизводительный свободный язык программирования с динамической типизацией, созданный для математических вычислений)

https://bit.ly/3hqbNVf

Вышла новая версия библиотеки для анализа временных рядов - STUMPY v1.4.0. Простая в использовании с большим количеством туториалов.

Ссылка: https://bit.ly/3ecJpns

8 Advanced Python List Techniques You Should Know!

https://bit.ly/2Yedlde

GPT для изображений? Звучит странно, но OpenAI считают иначе. По схожей методике, как с языковой моделью, они обучили GPT для изображений и получили достойный результат.

 Блог : https://bit.ly/3dhq4jM

Samsung AI опубликовали схему обучения модели для интерактивной сегментации.

https://bit.ly/3fJHKX2

Статья о 10и сигналах того, почему программирование не твоё.

https://bit.ly/2NfuoW2

Полезный сайт для тех, кто изучает машинное обучение и нейронные сети. Большое количество наглядных ноутбуков на разные темы.

Ссылка: https://bit.ly/31ipsrI

HiFiC - подход к сжатию изображений с помощью генеративных сетей, показывающий крайне хорошие результаты. Демонстрация работы по ссылке ниже.

Ссылка : https://bit.ly/2VravQB

Секрет простого кода или как разработчики приносят 10-кратную пользу.

https://bit.ly/2BkADFL

Интересная статья о 10 трюках с питоном.

https://bit.ly/31sAL0P

В этом году занятия Летней Школы Машинного Обучения в Тюбингене, Германии, транслируются в прямом эфире. Записи видео, расписание и слайды смотрите по ссылке:

https://bit.ly/2YLXcfJ

Исследователи из OpenAI научили GPT-2 дополнять изображения. Исходя из обрезанной картинки, модель предлагает несколько вариантов полного фото.

https://bit.ly/3gdeeJl

Why doesn’t Python support i++ increment syntax.

https://bit.ly/3e00Pmm

#top@datamining.team

Команда Data Mining предлагает вам ознакомиться с ТОП-5 постами за июнь:

1) Полезный сайт для тех, кто изучает машинное обучение и нейронные сети. Большое количество наглядных ноутбуков на разные темы.

https://vk.com/wall-94208167_4628

2) Познавательный курс по введению в Машинное Обучение и ИИ от DeepMind и Университетского колледжа Лондона.

https://vk.com/wall-94208167_4603

3) Исследователи из Samsung AI опубликовали схему обучения модели для интерактивной сегментации.

https://vk.com/wall-94208167_4614

4) Исследователи обучили нейросеть восстанавливать изображение от перекрывающих объектов: стекло окна, ограда и капли дождя.

https://vk.com/wall-94208167_4599

5) Вышла новая версия библиотеки для анализа временных рядов - STUMPY v1.4.0. Простая в использовании с большим количеством туториалов.

https://vk.com/wall-94208167_4618

Landing AI разработали инструмент, позволяющий контролировать социальное дистанцирование на рабочем месте.

https://bit.ly/3gpeiG3

Видеозаписи выступлений с конференции SciPy 2020. В плейлисте находятся 10 выступлений про разные аспекты современного машинного обучения.

https://bit.ly/2NZwkCv

5 сценариев, где новички обычно неправильно используют Python.

https://bit.ly/2Z7b30j

Популярный проект paperswithcode получил очередное обновление в своем функционале, направленное на изучающих машинное обучение. Теперь у вас есть возможность подробнее изучить основные методы, использующиеся в той или иной модели, проследить тренды и популярность определенной модели и посмотреть детально на слои. Советуем сайт к изучению.

Новая секция сайта : https://bit.ly/2O5PVB4

Как сократить количество памяти в Python?

https://bit.ly/2ZjkTfD

9 ключевых алгоритмов машинного обучения простым языком.

https://bit.ly/38qTRWk

Исследователи из OpenAI, Калифорнийского университета в Беркли и Университета Макгилла, представили новый подход к мультиагентным настройкам с помощью Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient. Такой подход, вдохновленный своим одноагентным аналогом DDPG, использует обучение вида «актер-критик» и показывает очень многообещающие результаты.

https://bit.ly/2VO6uFV