​​Лучшие инструменты аннотирования для компьютерного зрения в 2021 году

Мы уже долгое время занимались регулярной публикацией обзоров лучших инструментов аннотирования на рынке. Радостно видеть, что экосистема всегда динамична, а у платформ аннотирования появляются всё более мощные функции.

статья

🔥Сделайте первые шаги в C++ разработке!

📚22 сентября ждем вас на demo-занятии «С++ Zero Cost Abstractions».
Вы познакомитесь с принципом Zero Cost Abstraction, который лежит в основе проектирования языка С++ и его библиотек.
На практических примерах вы увидите, как дополнительные абстракции на уровне языка позволяют улучшать производительность программ на C++.

Demo-занятие — возможность попробовать 10-месячную специализацию «C++ Developer» от OTUS.

👉Для участия зарегистрируйтесь на вебинар https://otus.pw/jtCE/

Регистрируйтесь сейчас - напомним перед вебинаром!

​​Как мы внедрили BI-платформу и начали развивать self-service аналитику


Всем привет! Меня зовут Дима. Я BI Engineering Manager. В компанию я пришел в марте 2020 года развивать направление Business Intelligence. О том, как это происходило и происходит сейчас, с какими вызовами приходится сталкиваться и какие у нас планы на будущее по этому направлению, читайте далее в этой статье.

Всем привет!
Мы сделали сервис, который отбирает вакансии по вашим интересам.
Настройте личные фильтры: локация, точный технологический стек, и, конечно, не забудьте о деньгах.

Все самые подходящие предложения рынка – в @GetMeIT_bot

​​Автоматически генерируем стикеры для Телеграма из фото плакатов в интернет-магазине

В этой статье я расскажу, как я автоматически генерировал 42 стикера для Телеграма на основе изображений из интернет-магазина плакатов. На сайте продаются плакаты с разными забавными надписями, но соответствующих стикеров в Телеграме нет. Попробуем сделать сами. Единственная проблема состоит в следующем: чтобы сделать один стикер, нужно скачать фотографию плаката с сайта, отделить надпись от фона в фотошопе и сохранить в нужном разрешении, чтобы она соответствовала требованиям телеграма к стикерам. Поскольку изображений 42, это муторное и трудоемкое занятие.

Давайте автоматизируем.

Нейроканал — новый Telegram-канал, авторы которого собирают лучшие материалы по искусственному интеллекту, машинной обучению, нейронным сетям и другим темам из этой области.

Подключайтесь: @neuro_channel

​​process mining: 100 строк кода и генератор логов у нас в руках

Заступая на территорию proccess mining, каждый участник рано или поздно будет нуждаться в наборе логов событий, отражающих те или иные специфические моменты в процессах. Эти логи нужны как на этапе демонстрации решения, подсвечивания определенных вопросов, так и для отработки алгоритмов или же тестов на производительность. Оба рекомендуемых сценария «взять с продуктивных систем» или «взять из интернета» терпят фиаско. Как правило, это очень
малые датасеты, слабо удовлетворяющие потребностям как по наполнению, так и по объему.

Статья

​​Как принципы ResponsibleAI помогают ML-моделям работать по максимуму?

С помощью ML-моделей сегодня выдают кредиты, регулируют движение на дорогах, определяют цены на товары и многое другое. Однако, процесс их разработки и вывода в продуктивную среду сложен и полон подводных камней. Очень часто качество прогноза, основанного на реальных данных, не соответствует ожиданиям пользователей.

Статья

​Европейская компания DataWorkshop не так давно запустила свой канал, в котором делится последними событиями из мира Machine Learning.

DataWorkshop регулярно запускает различные образовательные программы по ML, на которых обучилось уже более 10 000 участников из разных стран.

Если вы искали, где можно получить практику в ML на реальных данных, без воды и где сложные вещи объясняются простым языком - вам точно к ним.

Тем более, что в эти выходные они запускают бесплатный (для первой 1000 записавшихся) интенсив по прогнозированию цен на автомобили с помощью ML. Поспешите!

Подробности по ссылке в их канале.

3 Крутых языка для Big Data

Python
Да, 39% набрал один из самых крутых языков программирования, который совсем не случайно оказался популярен и среди людей, работающих с обработкой больших потоков данных. В некотором роде это компромисс между изощренностью R и лёгкостью, которую дарит язык Python. Его популярность обосновывается как раз отсутствием необходимости применения идеальных алгоритмов в угоду возможности включать в работу группу программистов, не имеющих специальных навыков. Если вы хотите начать изучать этот язык, рекомендуем пройти наш онлайн-интесив по питону.

Julia
Язык, который возник совсем недавно, но уже попал на радары всех специалистов Big Data. Он прост и масштабируем, как Python, при этом эффективен, как R. Пока язык Julia молод, ему не хватает мелких доработок, библиотек и элементарной человеческой поддержки, но сомнений в его безоблачном будущем практически нет.

Scala
Если вы никогда ранее не слышали об этом языке, то можете просто ознакомиться со статистическими данными ,чтобы понять насколько успешен сегодня и насколько перспективен завтра будет Scala. Java-подобный язык может быть развёрнут под веб и платформу Android. Но главное его преимущество заключается в удобстве и гибкости, которые не дадут вам многие другие языки из Big Data. Twitter, Siemens и LinkedIn подтверждают.

​Фронтам на заметку: весь код уже написан.

Чтобы быть спецом, не нужно изобретать велосипед. Просто берёте готовый код, редачите под себя и вуаля – он работает.

А где брать такие заготовки?

На канале Frontender’s notes.

Внутри полезные фичи для работы с кодом, готовые подборки кода с описанием и статьи-советы, которые сэкономят часы нервов каждому фронтендщику.

Вы знаете, что делать - Frontender’s notes