Язык R, не смотря на своё узкое назначение, входит в топ 10 наиболее популярных языков программирования согласно различным рейтингам, включая TIOBE. А для анализа данных R является чуть ли не стандартом отрасли и является достойным соперником Python.
Хочу порекомендовать канал @R4marketing. Автором которого является Алексей Селезнёв, руководитель отдела аналитики в Netpeak.
Канал посвящён языку R. На данный момент там собрано огромное количество русскоязычных материалов по изучения R:
- Статьи
- Видео уроки
- Вебинары и доклады с конференций
- Заметки по R
- Книги
- Бесплатные онлайн курсы
- Новости и релизы из мира R
В канале опубликовано более 500 ссылок на русскоязычные материалы по R.
Кому интересно - подписывайтесь!
https://news.1rj.ru/str/R4marketing
Хочу порекомендовать канал @R4marketing. Автором которого является Алексей Селезнёв, руководитель отдела аналитики в Netpeak.
Канал посвящён языку R. На данный момент там собрано огромное количество русскоязычных материалов по изучения R:
- Статьи
- Видео уроки
- Вебинары и доклады с конференций
- Заметки по R
- Книги
- Бесплатные онлайн курсы
- Новости и релизы из мира R
В канале опубликовано более 500 ссылок на русскоязычные материалы по R.
Кому интересно - подписывайтесь!
https://news.1rj.ru/str/R4marketing
Telegram
R4marketing | канал Алексея Селезнёва | Язык R
Автор канала Алексей Селезнёв, украинский аналитик, автор ряда курсов по языку R и пакетов расширяющих его возможности.
В канале публикуются статьи, доклады, новости, уроки и заметки по языку R.
Для связи: @AlexeySeleznev
Реклама: http://bit.ly/39MwJCY
В канале публикуются статьи, доклады, новости, уроки и заметки по языку R.
Для связи: @AlexeySeleznev
Реклама: http://bit.ly/39MwJCY
🧠Виды нейронных сетей.👾
Новые виды архитектуры нейронных сетей появляются постоянно, и в них можно запутаться. Мы собрали для вас своеобразную шпаргалку, содержащую большую часть существующих видов ИНС. Хотя все они представлены как уникальные, картинки свидетельствуют о том, что многие из них очень похожи.
https://telegra.ph/Tipy-nejronnyh-setej-03-03
Новые виды архитектуры нейронных сетей появляются постоянно, и в них можно запутаться. Мы собрали для вас своеобразную шпаргалку, содержащую большую часть существующих видов ИНС. Хотя все они представлены как уникальные, картинки свидетельствуют о том, что многие из них очень похожи.
https://telegra.ph/Tipy-nejronnyh-setej-03-03
Telegraph
Типы нейронных сетей.
Нейронные сети прямого распространения (feed forward neural networks, FF или FFNN) и перцептроны (perceptrons, P) очень прямолинейны, они передают информацию от входа к выходу. Нейронные сети часто описываются в виде слоёного торта, где каждый слой состоит…
Чем искусственный интеллект отличается от машинного обучения?
*AI* Искусственный интеллект нацелен на создание художественной компьютерной системы, подобной людям, для решения сложных проблем.
*ML* позволяет машинам учиться на данных, чтобы они могли выдавать точный результат
*AI* В зависимости от возможностей ИИ можно разделить на 3 типа. Слабый ИИ, Общий ИИ и сильный ИИ.
*ML* ML делится на 3 типа: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.
*AI* Системы искусственного интеллекта заинтересованы в максимальном увеличении шкалы успеха.
*ML* Машинное обучение в основном связано с точностью и закономерностями.
*AI* ИИ позволяет машине имитировать поведение человека.
*ML* Машинное обучение - это разновидность искусственного интеллекта
*AI* В основном имеет дело со структурированными полуструктурированными и неструктурированными данными.
*ML* ML работает со структурированными и полуструктурированными данными.
*AI* Применение ИИ - это Siri, поддержка клиентов с помощью кэтботов, интеллектуальных гуманоидных роботов и т. Д.
*ML* Применением машинного обучения являются системы рекомендаций, алгоритмы поиска, предложения автоматической пометки друзей в Facebook и т. Д.
*AI* Искусственный интеллект нацелен на создание художественной компьютерной системы, подобной людям, для решения сложных проблем.
*ML* позволяет машинам учиться на данных, чтобы они могли выдавать точный результат
*AI* В зависимости от возможностей ИИ можно разделить на 3 типа. Слабый ИИ, Общий ИИ и сильный ИИ.
*ML* ML делится на 3 типа: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.
*AI* Системы искусственного интеллекта заинтересованы в максимальном увеличении шкалы успеха.
*ML* Машинное обучение в основном связано с точностью и закономерностями.
*AI* ИИ позволяет машине имитировать поведение человека.
*ML* Машинное обучение - это разновидность искусственного интеллекта
*AI* В основном имеет дело со структурированными полуструктурированными и неструктурированными данными.
*ML* ML работает со структурированными и полуструктурированными данными.
*AI* Применение ИИ - это Siri, поддержка клиентов с помощью кэтботов, интеллектуальных гуманоидных роботов и т. Д.
*ML* Применением машинного обучения являются системы рекомендаций, алгоритмы поиска, предложения автоматической пометки друзей в Facebook и т. Д.
💡Обучение нейросети с учителем, без учителя, с подкреплением — в чем отличие? Какой алгоритм лучше?🚀
Обучить нейронную сеть можно разными способами: с учителем, без учителя, с подкреплением. Но как выбрать оптимальный алгоритм и чем они отличаются? Есть несколько способов собрать мебель из IKEA. Каждый из них приводит к собранному дивану или стулу. Но в зависимости от предмета мебели и его составляющих один способ будет более разумным, чем другие.
Есть руководство по эксплуатации и все нужные детали? Просто следуйте инструкции. Ну как, получается? Можно выбросить руководство и работать самостоятельно. Но стоит перепутать порядок действий, и уже вам решать, что делать с этой кучей деревянных болтов и досок.
Все то же самое с глубоким обучением (deep learning). Разработчик предпочтет алгоритм с конкретным способом обучения, учитывая вид данных и стоящую перед ним задачу.
https://telegra.ph/Obuchenie-nejroseti-s-uchitelem-bez-uchitelya-s-podkrepleniem--v-chem-otlichie-Kakoj-algoritm-luchshe-03-05
Обучить нейронную сеть можно разными способами: с учителем, без учителя, с подкреплением. Но как выбрать оптимальный алгоритм и чем они отличаются? Есть несколько способов собрать мебель из IKEA. Каждый из них приводит к собранному дивану или стулу. Но в зависимости от предмета мебели и его составляющих один способ будет более разумным, чем другие.
Есть руководство по эксплуатации и все нужные детали? Просто следуйте инструкции. Ну как, получается? Можно выбросить руководство и работать самостоятельно. Но стоит перепутать порядок действий, и уже вам решать, что делать с этой кучей деревянных болтов и досок.
Все то же самое с глубоким обучением (deep learning). Разработчик предпочтет алгоритм с конкретным способом обучения, учитывая вид данных и стоящую перед ним задачу.
https://telegra.ph/Obuchenie-nejroseti-s-uchitelem-bez-uchitelya-s-podkrepleniem--v-chem-otlichie-Kakoj-algoritm-luchshe-03-05
Telegraph
Обучение нейросети с учителем, без учителя, с подкреплением — в чем отличие? Какой алгоритм лучше?🚀
Обучить нейронную сеть можно разными способами: с учителем, без учителя, с подкреплением. Но как выбрать оптимальный алгоритм и чем они отличаются? Есть несколько способов собрать мебель из IKEA. Каждый из них приводит к собранному дивану или стулу. Но в…
🖥️Распознавание объектов на Python / Глубокое машинное обучение📊
Python является одним из самых перспективных языков, позволяющий воплощать искусственный интеллект в жизнь. В уроке мы создадим распознавание объектов при помощи Python и ImageAI.
Одна из самых перспективных наук о компьютерах и программах – компьютерное зрение. Его смысл заключается в способности ПК к распознанию и определению сути картинки. Это важнейшая область в искусственном интеллекте, включающая сразу несколько действий: распознание содержимого фотографии, определение предмета и его классификация или генерация. Поиск объектов на картинке, скорее всего, является важнейшей областью компьютерного зрения.
https://telegra.ph/Raspoznavanie-obektov-na-Python--Glubokoe-mashinnoe-obuchenie-03-06
Python является одним из самых перспективных языков, позволяющий воплощать искусственный интеллект в жизнь. В уроке мы создадим распознавание объектов при помощи Python и ImageAI.
Одна из самых перспективных наук о компьютерах и программах – компьютерное зрение. Его смысл заключается в способности ПК к распознанию и определению сути картинки. Это важнейшая область в искусственном интеллекте, включающая сразу несколько действий: распознание содержимого фотографии, определение предмета и его классификация или генерация. Поиск объектов на картинке, скорее всего, является важнейшей областью компьютерного зрения.
https://telegra.ph/Raspoznavanie-obektov-na-Python--Glubokoe-mashinnoe-obuchenie-03-06
Telegraph
Распознавание объектов на Python / Глубокое машинное обучение
Распознавание объектов на Python / Глубокое машинное обучение Python является одним из самых перспективных языков, позволяющий воплощать искусственный интеллект в жизнь. В уроке мы создадим распознавание объектов при помощи Python и ImageAI. Одна из самых…
🧠Типы графиков в matplotlib / plt 3📊
Поскольку визуализация — основная цель библиотеки, то этот раздел является очень важным. Умение выбрать правильный тип графика является фундаментальным навыком, ведь неправильная репрезентация может привести к тому, что данные, полученные в результате качественного анализа данных, будет интерпретированы неверно.
https://telegra.ph/Tipy-grafikov-v-matplotlib--plt-3-03-07
Поскольку визуализация — основная цель библиотеки, то этот раздел является очень важным. Умение выбрать правильный тип графика является фундаментальным навыком, ведь неправильная репрезентация может привести к тому, что данные, полученные в результате качественного анализа данных, будет интерпретированы неверно.
https://telegra.ph/Tipy-grafikov-v-matplotlib--plt-3-03-07
Telegraph
Типы графиков в matplotlib / plt 3
@data_science Поскольку визуализация — основная цель библиотеки, то этот раздел является очень важным. Умение выбрать правильный тип графика является фундаментальным навыком, ведь неправильная репрезентация может привести к тому, что данные, полученные в…
Мир IT и не только поглощен обработкой беспредельного количества данных. Будь то социальные сети или научная информация — везде требуются инструменты, значительно превышающие по возможностям устаревшие программы, вроде Excel. Требуются принципиально иные подходы и совершенные алгоритмы для их реализации. Вот 9 языков, с помощью которых работа с Big Data доставит вам чуть меньше головной боли.
https://telegra.ph/9-yazykov-dlya-Big-Data-03-08
https://telegra.ph/9-yazykov-dlya-Big-Data-03-08
Telegraph
9 языков для Big Data
Данные о языках для данных. Мир IT и не только поглощен обработкой беспредельного количества данных. Будь то социальные сети или научная информация — везде требуются инструменты, значительно превышающие по возможностям устаревшие программы, вроде Excel. Требуются…
Получи ультрасовременное образование из любой точки мира! Четырехлетняя программа бакалавриата по аналитике данных и машинному обучению это:
→ дистанционное образование за 4 года;
→ портфолио, стажировки и трудоустройство;
→ возможность получить 2 диплома;
→ отсрочка от армии.
Специалисты Data Science & Machine Learning находят закономерности в данных и делают выводы. Например, какой способ производства на предприятии тратит меньше энергии, какие товары компании самые популярные или когда в экономике может случиться дефолт. А также создают алгоритмы обучаемого искусственного интеллекта для нейросетей, голосовых помощников, программ распознавания лиц и чат-ботов.
Вот, в каких сферах ты сможешь работать после окончания вуза:
→ Разработка игр.
→ Информационные технологии.
→ Медицина.
→ Финансы.
Получи больше информации, переходи по ссылке: https://clc.am/jv1anA
→ дистанционное образование за 4 года;
→ портфолио, стажировки и трудоустройство;
→ возможность получить 2 диплома;
→ отсрочка от армии.
Специалисты Data Science & Machine Learning находят закономерности в данных и делают выводы. Например, какой способ производства на предприятии тратит меньше энергии, какие товары компании самые популярные или когда в экономике может случиться дефолт. А также создают алгоритмы обучаемого искусственного интеллекта для нейросетей, голосовых помощников, программ распознавания лиц и чат-ботов.
Вот, в каких сферах ты сможешь работать после окончания вуза:
→ Разработка игр.
→ Информационные технологии.
→ Медицина.
→ Финансы.
Получи больше информации, переходи по ссылке: https://clc.am/jv1anA
Технология FPGA для искусственного интеллекта.
Трудно представить другую технологию, которая настолько разносторонняя как FPGA.
FPGA — Field-Programmable Gate Array, то есть программируемая логическая матрица (ПЛМ), программируемая логическая интегральная схема (ПЛИС). Это технология, при которой создается микросхема с набором логических элементов, триггеров, иногда оперативной памяти и программируемых электрических связей между ними. При этом программирование FPGA оказывается похоже на разработку электрической схемы, а не программы. Пользуюсь данной технологией давно и попробую описать самые полезные с моей точки зрения применения по мере их усложнения.
Cферы применения решений FPGA + AI и Преимущества FPGA для искусственного интеллекта.
https://telegra.ph/Cfery-primeneniya-reshenij-FPGA--AI-03-09
Трудно представить другую технологию, которая настолько разносторонняя как FPGA.
FPGA — Field-Programmable Gate Array, то есть программируемая логическая матрица (ПЛМ), программируемая логическая интегральная схема (ПЛИС). Это технология, при которой создается микросхема с набором логических элементов, триггеров, иногда оперативной памяти и программируемых электрических связей между ними. При этом программирование FPGA оказывается похоже на разработку электрической схемы, а не программы. Пользуюсь данной технологией давно и попробую описать самые полезные с моей точки зрения применения по мере их усложнения.
Cферы применения решений FPGA + AI и Преимущества FPGA для искусственного интеллекта.
https://telegra.ph/Cfery-primeneniya-reshenij-FPGA--AI-03-09
Telegraph
Cферы применения решений FPGA + AI и Преимущества FPGA для искусственного интеллекта
Масштабирование Программируемая архитектура позволяет добавлять практически неограниченное количество ПЛИС на каждый слот, необходимых для разных алгоритмов. Параллелизм ПЛИС выполняют многочисленные операции параллельно, это идеальное решение для управления…
Невероятно, но факт: язык программирования Python нужен не только для веб-разработки, программ или видеоигр. Он хорошо помогает и в бизнесе. И если вы думаете, что кодить это сложно и не для вас — значит, вы еще не учились на курсе Python для решения бизнес-задач от GeekBrains.
Курс подходит для всех, кто не знаком с программированием, но решает задачи бизнеса и хочет делать это в три раза быстрее.
Продакт-менеджеры, маркетологи, собственники бизнеса да и вообще любые ценители своего времени — если вы работаете с аналитикой, делаете имейл-рассылку, обрабатываете файлы или занимаетесь рутинными задачами, то это обучение как раз для вас.
Один раз напишете программу — и забудете ручную обработку данных как страшный сон.
Хотите знать больше? Переходите по ссылке → https://geekbrains.ru/link/OEQ6N5
Курс подходит для всех, кто не знаком с программированием, но решает задачи бизнеса и хочет делать это в три раза быстрее.
Продакт-менеджеры, маркетологи, собственники бизнеса да и вообще любые ценители своего времени — если вы работаете с аналитикой, делаете имейл-рассылку, обрабатываете файлы или занимаетесь рутинными задачами, то это обучение как раз для вас.
Один раз напишете программу — и забудете ручную обработку данных как страшный сон.
Хотите знать больше? Переходите по ссылке → https://geekbrains.ru/link/OEQ6N5
Алгоритмы машинного обучения и их типы
Термины «Машинное обучение» и «Искусственный интеллект» часто путают между собой. На самом деле, машинное обучение входит в область искусственного интеллекта. Ещё машинное обучение порой путают с прогнозной аналитикой (или предсказательным моделированием). И опять, машинное обучение может использоваться для предсказательного моделирования, но это всего лишь один из видов предиктивной аналитики, и его применение шире, чем предсказательное моделирование.
https://telegra.ph/Algoritmy-mashinnogo-obucheniya-i-ih-tipy-03-10
Термины «Машинное обучение» и «Искусственный интеллект» часто путают между собой. На самом деле, машинное обучение входит в область искусственного интеллекта. Ещё машинное обучение порой путают с прогнозной аналитикой (или предсказательным моделированием). И опять, машинное обучение может использоваться для предсказательного моделирования, но это всего лишь один из видов предиктивной аналитики, и его применение шире, чем предсказательное моделирование.
https://telegra.ph/Algoritmy-mashinnogo-obucheniya-i-ih-tipy-03-10
Telegraph
Алгоритмы машинного обучения и их типы
Обучение с учителем При обучении с учителем машина обучается на примерах. Оператор обеспечивает алгоритм машинного обучения набором известных данных, который содержит необходимые входные и выходные значения. Алгоритм должен установить, как получаются по данным…
Хорошие новости, друзья!
16 марта NewProLab - ведущий провайдер курсов в сфере data science - запускает 12-недельный курс "Специалист по большим данным".
Эту программу уже прошли более 300 дата аналитиков и разработчиков, в их числе CDO ведущих компаний.
👉🏻Успейте подать заявку: https://clck.ru/TayKh
Без преувеличения - это самая хардкорная и глубокая программа на рынке Big Data. Вас ждет 36 практических занятий, 10 лаб, подготовка 2 собственных проектов и всё это на реальных дата-сетах и живых кейсах от команды преподавателей-практиков.
Вы научитесь строить модели машинного обучения, писать MapReduce-джобы, используя Hadoop Streaming и Python, готовить SQL-like запросы в Hive, работать с данными на HDFS, проводить анализ при помощи Apache Spark, а также строить алгоритмы рекомендательных систем.
P.S. Нужно подтянуть отдельный модуль? Программу можно пройти частями. Оставляйте заявку.
16 марта NewProLab - ведущий провайдер курсов в сфере data science - запускает 12-недельный курс "Специалист по большим данным".
Эту программу уже прошли более 300 дата аналитиков и разработчиков, в их числе CDO ведущих компаний.
👉🏻Успейте подать заявку: https://clck.ru/TayKh
Без преувеличения - это самая хардкорная и глубокая программа на рынке Big Data. Вас ждет 36 практических занятий, 10 лаб, подготовка 2 собственных проектов и всё это на реальных дата-сетах и живых кейсах от команды преподавателей-практиков.
Вы научитесь строить модели машинного обучения, писать MapReduce-джобы, используя Hadoop Streaming и Python, готовить SQL-like запросы в Hive, работать с данными на HDFS, проводить анализ при помощи Apache Spark, а также строить алгоритмы рекомендательных систем.
P.S. Нужно подтянуть отдельный модуль? Программу можно пройти частями. Оставляйте заявку.
10 примеров, как искусственный интеллект может изменить ваш образ жизни
Искусственный интеллект в последнее время привлекает все больше внимания, и, если верить Биллу Гейтсу, из всех современных инноваций именно эта имеет наибольший потенциал изменить нашу жизнь сделать ее «более продуктивной, эффективной и вообще легкой».
https://telegra.ph/10-primerov-kak-iskusstvennyj-intellekt-mozhet-izmenit-vash-obraz-zhizni-03-11
Искусственный интеллект в последнее время привлекает все больше внимания, и, если верить Биллу Гейтсу, из всех современных инноваций именно эта имеет наибольший потенциал изменить нашу жизнь сделать ее «более продуктивной, эффективной и вообще легкой».
https://telegra.ph/10-primerov-kak-iskusstvennyj-intellekt-mozhet-izmenit-vash-obraz-zhizni-03-11
Telegraph
10 примеров, как искусственный интеллект может изменить ваш образ жизни
1. Будущие врачи, вероятно, не будут людьми Искусственный интеллект уже сегодня начал попадать во врачебные кабинеты, а следовательно, это лишь вопрос времени, когда он станет там обычным явлением, убеждены эксперты. «От мощных диагностических алгоритмов…
Как «Яндекс» создавал «Алису»
Разработчики голосового ассистента — об особенностях российской аудитории, преимуществах перед конкурентами и перспективах технологии.
https://telegra.ph/Kak-YAndeks-sozdaval-Alisu-03-12
Разработчики голосового ассистента — об особенностях российской аудитории, преимуществах перед конкурентами и перспективах технологии.
https://telegra.ph/Kak-YAndeks-sozdaval-Alisu-03-12
Telegraph
Как «Яндекс» создавал «Алису»
Разработчики голосового ассистента — об особенностях российской аудитории, преимуществах перед конкурентами и перспективах технологии. Кратко 10 октября 2017 года «Яндекс» официально представил своего голосового ассистента «Алиса». В основе «Алисы» — нейронные…
3 апреля состоится Yandex.Taxi Data Driven
Это бесплатный митап для всех практикующих дата-аналитиков, сайентистов и просто разработчиков. В этом году он пройдет в онлайне по приглашениям.
С 11 утра до 5 вечера аналитики Яндекс Go будут делиться опытом на примере реальных кейсов, неудачами и успехами. После докладов будет секция воркшопов, где участникам предлагается вместе поштурмить над интересными и сложными проблемами бизнеса, продукта и аналитики.
На митапе можно получить не только актуальный опыт со всеми «граблями» на практике, но и влиться в комьюнити data-аналитики и проявить себя. И может даже попасть в Яндекс.
Регистрация с небольшим отборочным заданием, а это значит, что на встрече не будет «случайных» людей. Подробнее вот тут — https://taxi.yandex.ru/action/ytdd.
Это бесплатный митап для всех практикующих дата-аналитиков, сайентистов и просто разработчиков. В этом году он пройдет в онлайне по приглашениям.
С 11 утра до 5 вечера аналитики Яндекс Go будут делиться опытом на примере реальных кейсов, неудачами и успехами. После докладов будет секция воркшопов, где участникам предлагается вместе поштурмить над интересными и сложными проблемами бизнеса, продукта и аналитики.
На митапе можно получить не только актуальный опыт со всеми «граблями» на практике, но и влиться в комьюнити data-аналитики и проявить себя. И может даже попасть в Яндекс.
Регистрация с небольшим отборочным заданием, а это значит, что на встрече не будет «случайных» людей. Подробнее вот тут — https://taxi.yandex.ru/action/ytdd.
Топ 5 ресурсов для изучения математики для DataScience
1. KhanAcademy
[https://ru.khanacademy.org/]
2. Coursera
[https://www.coursera.org/]
3. StatQuest (Youtube)
[https://www.youtube.com/user/joshstarmer]
4. Introduction to Algebra
[https://www.khanacademy.org/math/algebra-home/alg-intro-to-algebra]
1. KhanAcademy
[https://ru.khanacademy.org/]
2. Coursera
[https://www.coursera.org/]
3. StatQuest (Youtube)
[https://www.youtube.com/user/joshstarmer]
4. Introduction to Algebra
[https://www.khanacademy.org/math/algebra-home/alg-intro-to-algebra]
11 типов современных баз данных: краткие описания, схемы и примеры БД
Любые данные где-то хранятся. Будь это интернет вещей или пароли в *nix. Показываем схемы основных типов баз данных, чтобы наглядно представить различия между ними.
https://telegra.ph/11-tipov-sovremennyh-baz-dannyh-kratkie-opisaniya-shemy-i-primery-BD-03-14
Любые данные где-то хранятся. Будь это интернет вещей или пароли в *nix. Показываем схемы основных типов баз данных, чтобы наглядно представить различия между ними.
https://telegra.ph/11-tipov-sovremennyh-baz-dannyh-kratkie-opisaniya-shemy-i-primery-BD-03-14
Telegraph
11 типов современных баз данных: краткие описания, схемы и примеры БД
Типы баз данных, называемых также моделями БД или семействами БД, представляют собой шаблоны и структуры, используемые для организации данных в системе управления базами данных (СУБД). Выбор типа повлияет на то, какие операции сможет выполнять приложение…
Обучаете нейронки и работаете с Big Data?
Тогда у Яндекса для вас есть DataSphere — новая облачная среда для ML-разработки и анализа данных
🔥Почему ее стоит попробовать:
⏳ Не нужно торопиться из-за временных ограничений, ноутбуки там никуда не пропадают.
💸 Стартовый грант на 3 000 ₽ каждому новому пользователю. Его хватит, например, на 50+ часов вычислений с GPU.
🧾 Когда грант закончится — Pay as you Go — платите только за вычисления.
🖥 Отлично знакомый многим из нас интерфейс Jupyter Notebook и документация на русском.
☁️ Бессерверные технологии, благодаря которым ML становится значительно дешевле всего, что было раньше.
✅ Есть NVIDIA V100 в конфигурациях с одной и четырьмя картами, и можно бесшовно переключаться c CPU на GPU без потери прогресса.
В DataSphere можно работать одному и в командах, использовать для работы, учебы и личных проектов!
👉Начните бесплатно по ссылке: https://clck.ru/TiZ6g
Любые вопросы задавайте ребятам в официальном чате DataSphere — продуктовая команда проекта оперативно там отвечает: https://news.1rj.ru/str/yandex_datasphere
Тогда у Яндекса для вас есть DataSphere — новая облачная среда для ML-разработки и анализа данных
🔥Почему ее стоит попробовать:
⏳ Не нужно торопиться из-за временных ограничений, ноутбуки там никуда не пропадают.
💸 Стартовый грант на 3 000 ₽ каждому новому пользователю. Его хватит, например, на 50+ часов вычислений с GPU.
🧾 Когда грант закончится — Pay as you Go — платите только за вычисления.
🖥 Отлично знакомый многим из нас интерфейс Jupyter Notebook и документация на русском.
☁️ Бессерверные технологии, благодаря которым ML становится значительно дешевле всего, что было раньше.
✅ Есть NVIDIA V100 в конфигурациях с одной и четырьмя картами, и можно бесшовно переключаться c CPU на GPU без потери прогресса.
В DataSphere можно работать одному и в командах, использовать для работы, учебы и личных проектов!
👉Начните бесплатно по ссылке: https://clck.ru/TiZ6g
Любые вопросы задавайте ребятам в официальном чате DataSphere — продуктовая команда проекта оперативно там отвечает: https://news.1rj.ru/str/yandex_datasphere
yandex.cloud
Машинное обучение и анализ данных — Yandex DataSphere
Сервис машинного обучения DataSphere — это полный цикл разработки, анализа данных и создания моделей машинного обучения. Вам доступны привычные инструменты Jupyter Notebook и динамически масштабируемые ресурсы облака.
5 лучших библиотек машинного обучения
За последние несколько лет рост машинного обучения достиг стремительных темпов. Это связано с выпуском библиотек машинного обучения (МО)/глубокого обучения (ГО), которые абстрагируются от сложности скаффолдинга или реализации модели МО/ГО.https://telegra.ph/5-luchshih-bibliotek-mashinnogo-obucheniya-03-15
За последние несколько лет рост машинного обучения достиг стремительных темпов. Это связано с выпуском библиотек машинного обучения (МО)/глубокого обучения (ГО), которые абстрагируются от сложности скаффолдинга или реализации модели МО/ГО.https://telegra.ph/5-luchshih-bibliotek-mashinnogo-obucheniya-03-15
Telegraph
5 лучших библиотек машинного обучения
За последние несколько лет рост машинного обучения достиг стремительных темпов. Это связано с выпуском библиотек машинного обучения (МО)/глубокого обучения (ГО), которые абстрагируются от сложности скаффолдинга или реализации модели МО/ГО. МО/ГО включает…
Диаграммы рассеяния
Диаграмма рассеяния лучше всего подходит для визуализации связи между двумя
спаренными множествами данных. Например, показана связь между
числом друзей пользователя и числом минут, которые они проводят на веб-сайте
каждый день:
Диаграмма рассеяния лучше всего подходит для визуализации связи между двумя
спаренными множествами данных. Например, показана связь между
числом друзей пользователя и числом минут, которые они проводят на веб-сайте
каждый день:
friends = [ 70, 65, 72, 63, 71, 64, 60, 64, 67)minutes = [175, 170, 205, 120, 220, 130, 105, 145, 190)labels = ['а', ·ь·, 'с', 'd', 'е', 'f'' 'g'' 'h', 'i']# Друзья# Минуты# Меткиplt.scatter(friends, minutes)# Назначить метку для каждой точкиfor label, friend_count, minute_count in zip(labels, friends, minutes):plt.annotate(label,xy=(friend_count, minute_count), # Задать меткуxytext=(5, -5), # и немного сместить ееtextcoords='offset points')plt.noscript("Чиcлo минут против числа друзей")pl t. xlabel ( "Число друзей")plt.ylabel("Чиcлo минут, проводимых на сайте ежедневно")plt.show ()Интенсивный курс Deep Learning от Newprolab для обучения работе с глубокими нейронными сетями на реальных датасетах в контексте боевых бизнес-задач.
🔥Старт 29 марта, задать вопросы и зарегистрироваться на программу можно тут: https://clck.ru/ThHAR
Что в программе?
Два блока: компьютерное зрение и Natural Language Processing. Научитесь предобрабатывать и классифицировать изображения, а также генерировать и классифицировать тексты с применением самых современных архитектур.
8 практических занятий, 2 проекта и туториал по разметке данных. Курс предназначен строго для дата сайентистов, ML-инженеров и менеджеров продукта, уже имеющих опыт машинного обучения. Обратная связь, живое общение, обмен опытом и рост в кругу коллег прилагается!
💡Специальная скидка 7% от цены на сайте по промокоду Devsp. Присоединяйтесь!
🔥Старт 29 марта, задать вопросы и зарегистрироваться на программу можно тут: https://clck.ru/ThHAR
Что в программе?
Два блока: компьютерное зрение и Natural Language Processing. Научитесь предобрабатывать и классифицировать изображения, а также генерировать и классифицировать тексты с применением самых современных архитектур.
8 практических занятий, 2 проекта и туториал по разметке данных. Курс предназначен строго для дата сайентистов, ML-инженеров и менеджеров продукта, уже имеющих опыт машинного обучения. Обратная связь, живое общение, обмен опытом и рост в кругу коллег прилагается!
💡Специальная скидка 7% от цены на сайте по промокоду Devsp. Присоединяйтесь!