Data Science | Machinelearning [ru] – Telegram
Data Science | Machinelearning [ru]
20.1K subscribers
628 photos
39 videos
29 files
3.52K links
Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM.

По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin

РКН: https://vk.cc/cJPGXD
Download Telegram
3 причины подписаться на аккаунт @selectel🔥

1. Основы программирования простым языком и без снобизма.
2. Полезные факты о железе, дата-центрах и хостингах.
3. Актуальные новости из IT.

Подписывайся, чтобы получать больше IT-материалов и каждый день узнавать что-то новое!
​​Семантика, а не синтаксис; Расширение возможностей разработчиков с помощью функционального программирования 

Эта статья - просто сборник мыслей автора о любимых языках и о том, почему они ему нравятся.

Читать...
​​5 причин стать партнёром C3 Solutions
🔸 Создание успешного и прибыльного бизнеса путём эффективного и комфортного взаимодействия.
🔸 Инженерные решения для центров обработки данных под ключ под единым брендом.
🔸 Совместная работа по продажам.
🔸 Гарантированная поддержка при госзакупках (являемся отечественным производителем и входим в реестр Минпромторга).
🔸 Отраслевая экспертиза и поддержка на этапе проектирования.
Чтобы стать партнёром, необходимо:
📌 пройти авторизацию на сайте Учебного центра и обучение по курсу Sales training: https://clck.ru/Z4M2U;
📌 заполнить анкету на сайте https://clck.ru/Z4M6p.
После прохождения процедуры вам будет присвоен статус «Авторизованный ПАРТНЁР».
В дальнейшем вы сможете повысить свой статус и открыть дополнительные преимущества сотрудничества с C3 Solutions.
🌐 Подробнее о партнёрских программах читайте на нашем сайте: https://clck.ru/Z4M93.
​​GeoMol: предсказание структуры молекулы по ее графу

Исследователи MIT разработали нейросеть GeoMol, предсказывающую трехмерную структуру молекулы по ее двумерному графу. Этот метод может ускорить разработку новых лекарств.

Читать...
​​Мечтаете «влететь» в IT? Или вы уже работаете в сфере, хочется стать круче, получать больше, но непонятно как?
Приходите на ТехноДром — Центра запуска и развития карьеры от IBS. Мы помогаем молодым талантам и специалистам из других сфер начать карьеру в IT, а тем, у кого уже есть опыт, сделать рывок в карьере. Для профессионалов, которым хочется прокачаться и опробовать свои силы на масштабных проектах, мы разработали программу «Ускорение».

Почему «Ускорение» - не очередные «курсы для айтишников»?
Мы предоставляем обучение на базе нашей компании а не предлагаем отвлечённые онлайн-уроки. Мы заинтересованы в вашем росте и развитии, чтобы усилить нашу команду.
Мы официально устраиваем на работу с первого дня на «Ускорении». А после завершения программы вас ждёт участие в текущих проектах IBS.
За обучение на «Ускорении» не нужно платить, а также его не нужно совмещать с другой работой.
Вы будете учиться на процессах самых масштабных и передовых IT-проектов страны.
Вас ждёт личный трек обучения, который будет разработан индивидуально в соответствии с вашими навыками и зонами роста.
Вашими наставниками станут ключевые сотрудники компании IBS – ваши будущие коллеги. Наставники заинтересованы в успехе каждого участника и сопровождают вас от старта до финиша программы.

Узнайте больше об «Ускорении» и запишитесь на участие в программе
​​Как VisionLabs создает модели компьютерного зрения с помощью GPU SuperCloud

Сегодня я хочу поделиться с вами опытом компании VisionLabs, которая применяет наш IaaS на GPU для решения задач компьютерного зрения. Под катом — интересные подробности о работе сервиса на реальном кейсе Computer Vision-компании.

Читать...
​​Введение в R: линейная алгебра

В этой вводной в статье про R рассмотрено множество реализаций линейной алгебры:

Читать...
​​Бесплатный онлайн-учебник по ML и Data Science

В открытом доступе появилось учебное пособие от Школы анализа данных Яндекса, которое будет регулярно пополняться актуальной информацией. Наверняка вы тоже сталкивались с проблемой при поиске информации про ML и Data Science — найти все важное в одном месте почти нереально. 

Авторы обещают, что постепенно здесь соберется единая база знаний с практическими советами от специалистов и важными для машинного обучения разделами математики. Пока доступны две главы: «Классические методы обучения с учителем» и «Оценка качества моделей». Но скоро появятся новые: про обучение представлений, вероятностный подход к ML и другие.

Учебник будет полезен не только новичкам, но и профессионалам, потому что ML не стоит на месте и постоянно развивается. Так что, сохраняйте в избранное и следите за обновлениями.
Какие модели использует Яндекс для синтеза речи

Яндекс рассказал про внутреннее устройство голосового синтеза Алисы. Есть подробные описания архитектуры, ссылки на научные статьи, понятные схемы и примеры синтеза за разные годы.

Читать…
​​Как мы научились понимать продажи в колл-центре, или С чего начать ML-проект, если непонятно ничего

Не все ML-проекты начинаются с четкого формулирования результата, который мы хотим получить на выходе. С какого-то момента задача обретает стандартную для машинного обучения постановку: появляются данные и требования к модели. Однако такой постановке может предшествовать долгий и неочевидный процесс.

Если вы хоть раз смотрели детектив, то понимаете, как выглядит первичный этап в ML-проекте: проверяется множество гипотез, много времени уходит на сбор данных и погружение в процессы, планы часто меняются по ходу работы, все постоянно торопят. Несмотря на неопределенность, именно этот этап позволяет раскрыть весь потенциал внедрения машинного обучения, а значит важен как для бизнеса, так и для data scientist'ов.

Автор - DS Team Lead в компании Домклик. В мае этого года они запускали data science в команде «Речевые сервисы». За полгода реализовали несколько успешных проектов, об одном из них пойдет речь.

Читать...
​​+1 в копилку полезных каналов о фронтенде  

С Senior Frontend стартовать в айти намного проще:

• готовые примеры кода: смотрите на превью, как работает код, и сразу редактируете его в CodePen

• лайфхаки по JS, HTML, CSS, которыми делятся только в крупных компаниях

• тесты и опросы для тех, кто не запоминает сухую инфу

⚡️Senior Frontend - лучшая шпаргалка для айтишников. 

Сохраняйте: @SeniorFront
​​Как я получил оффер от Фейсбука и в итоге к ним не пошёл

Автор часто собеседуется в разных компаниях. Во-первых, он нанимает и сам тоже, и ему интересно смотреть, как это делают другие, и перенимать разные фишки. Во-вторых, это способ понять свою ценность и посмотреть, куда движется рынок.

Эта статья по сути просто рассказывает о процессе собеседования в facebook, о плюсах и его минусах этого процесса. И она может быть вам полезна если у вас в планах получить оффер от FAANG компании.

Читать статью...

#career
​​💡Узнайте ответы на часто задаваемые вопросы об аналитике в 5-минутном ролике о платформе Vertica — унифицированном аналитическом хранилище данных:
📍Почему привычные СУБД не годятся для анализа данных?
📍В чем заключается инновационность Vertica?
📍Какую пользу приносит объединение корпоративного хранилища данных и озера данных в одной системе?
📍Подойдет ли #Vertica небольшим предприятиям?
🎤 Рассказывают Евгений Степанов, руководитель направления Vertica в России и СНГ, и Александр Скоробогатов, архитектор решений Vertica в России и СНГ.
Смотрите видео: https://news.1rj.ru/str/microfocusrussia/506
Всегда полезный контент, в том числе регулярные анонсы бесплатных вебинаров — на канале Micro Focus Russia & CIS. Присоединяйтесь!