Яндекс Практикум обновил бесплатный тренажёр по основам математики для цифровых профессий
Сервис онлайн-обучения цифровым профессиям Яндекс Практикум обновил бесплатный тренажёр по математике: теперь в нем есть модуль по теории вероятностей. В рамках нового модуля студенты познакомятся с тем, как строятся вероятностные модели, как они связаны с тем, что мы наблюдаем в жизни, и как этим можно пользоваться.
Прохождение нового модуля займёт 15-20 часов. Дедлайнов на выполнение задач нет, это самостоятельное обучение.
Помимо нового модуля, в тренажёре есть 5 других: «Числа», «Дроби», «Алгебра», «Множества и логика» и «Комбинаторика».
В каждом модуле от 15 до 20 уроков.
Внутри модулей — теория в тексте, визуальные интерактивные объяснения и задачи. Всего более 1600 задач с автоматической проверкой и объяснением хода решения.
Длительность прохождения одного модуля — 20-30 часов.
Вы научитесь:
- быстро считать в уме, работать с пропорциями и процентами, решать уравнения и неравенства, совершать операции над множествами, использовать логические операторы, решать комбинаторные задачи и доказывать несложные теоремы;
- браться за задачи с несколькими переменными, корректно интерпретировать данные статистики, видеть ошибки в расчётах и понимать абстракции, которыми в работе оперируют разработчики и аналитики;
- решать задачи, с которыми менеджеры проектов, маркетологи, тестировщики, аналитики, разработчики и представители других цифровых профессий сталкиваются на работе.
Приступить к прохождению тренажёра и изучить подробности можно по ссылке.
Сервис онлайн-обучения цифровым профессиям Яндекс Практикум обновил бесплатный тренажёр по математике: теперь в нем есть модуль по теории вероятностей. В рамках нового модуля студенты познакомятся с тем, как строятся вероятностные модели, как они связаны с тем, что мы наблюдаем в жизни, и как этим можно пользоваться.
Прохождение нового модуля займёт 15-20 часов. Дедлайнов на выполнение задач нет, это самостоятельное обучение.
Помимо нового модуля, в тренажёре есть 5 других: «Числа», «Дроби», «Алгебра», «Множества и логика» и «Комбинаторика».
В каждом модуле от 15 до 20 уроков.
Внутри модулей — теория в тексте, визуальные интерактивные объяснения и задачи. Всего более 1600 задач с автоматической проверкой и объяснением хода решения.
Длительность прохождения одного модуля — 20-30 часов.
Вы научитесь:
- быстро считать в уме, работать с пропорциями и процентами, решать уравнения и неравенства, совершать операции над множествами, использовать логические операторы, решать комбинаторные задачи и доказывать несложные теоремы;
- браться за задачи с несколькими переменными, корректно интерпретировать данные статистики, видеть ошибки в расчётах и понимать абстракции, которыми в работе оперируют разработчики и аналитики;
- решать задачи, с которыми менеджеры проектов, маркетологи, тестировщики, аналитики, разработчики и представители других цифровых профессий сталкиваются на работе.
Приступить к прохождению тренажёра и изучить подробности можно по ссылке.
Может ли синтез речи обмануть систему биометрической идентификации?
Под одной из наших недавних статей на Хабре я упомянул исследование, подробно рассматривающее вопрос "обмана" коммерческих систем биометрической идентификации с помощью открытых инструментов по клонированию голоса. Завязалась дискуссия на тему "стоит ли бояться, что ваш голос украдут".
Естественно, исследование четкого однозначного ответа не дает, но скорее говорит, что на пути злоумышленников в первую очередь встает несовершенство систем клонирования голоса, количество и качество записей полученных мошенниками, акценты и прочие несовершенства мира. Проценты "обмана" при наличии ряда таких затруднений там не впечатляющие.
Читать...
Под одной из наших недавних статей на Хабре я упомянул исследование, подробно рассматривающее вопрос "обмана" коммерческих систем биометрической идентификации с помощью открытых инструментов по клонированию голоса. Завязалась дискуссия на тему "стоит ли бояться, что ваш голос украдут".
Естественно, исследование четкого однозначного ответа не дает, но скорее говорит, что на пути злоумышленников в первую очередь встает несовершенство систем клонирования голоса, количество и качество записей полученных мошенниками, акценты и прочие несовершенства мира. Проценты "обмана" при наличии ряда таких затруднений там не впечатляющие.
Читать...
Нужна ли математика в Data Science и почему ее тяжело учить одному? Первый подкаст ФКН
Чем занимаются математики? Нужна ли все-таки математика в Data Science? Поздно ли учить высшую математику после универа? Как вкатиться в математику самостоятельно?
Ведущий: Евгений Соколов, академический руководитель бакалавриата «Прикладная математика и информатика» ФКН и научный руководитель Центра непрерывного образования ФКН.
Гости:
• Леонид Иосипой, эксперт Центра непрерывного образования, преподаватель курса повышения квалификации «Математика для анализа данных»
• Сергей Карапетян, начальник отдела внешних коммуникаций ФКН
Смотреть подкаст...
Чем занимаются математики? Нужна ли все-таки математика в Data Science? Поздно ли учить высшую математику после универа? Как вкатиться в математику самостоятельно?
Ведущий: Евгений Соколов, академический руководитель бакалавриата «Прикладная математика и информатика» ФКН и научный руководитель Центра непрерывного образования ФКН.
Гости:
• Леонид Иосипой, эксперт Центра непрерывного образования, преподаватель курса повышения квалификации «Математика для анализа данных»
• Сергей Карапетян, начальник отдела внешних коммуникаций ФКН
Смотреть подкаст...
YouTube
Нужна ли математика в Data Science и почему ее тяжело учить одному? Первый подкаст ФКН
Чем занимаются математики? Нужна ли все-таки математика в Data Science? Поздно ли учить высшую математику после универа? Как вкатиться в математику самостоятельно?
Ведущий: Евгений Соколов, академический руководитель бакалавриата «Прикладная математика и…
Ведущий: Евгений Соколов, академический руководитель бакалавриата «Прикладная математика и…
⚡️ Аналитика данных - блог ведущего Дата саентиста, работющего с данными в Uber, одного из авторов легендарного🔥 Machine Learning. Материал канала поможет реально вырасти до профессионала по работе с данными и получить самую высокоплачиваю ит-профессию.
1 канал вместо тысячи учебников и курсов, подписывайтесь: 👇👇👇
@data_analysis_ml
1 канал вместо тысячи учебников и курсов, подписывайтесь: 👇👇👇
@data_analysis_ml
Предварительное обучение новой модели CoCa на мультимодальных объектах
Новаторская работа в области компьютерного зрения показала эффективность моделей с одним кодером, предварительно обученным классификации изображений, для захвата обобщённых визуальных представлений, эффективных в других задачах.
Читать...
Новаторская работа в области компьютерного зрения показала эффективность моделей с одним кодером, предварительно обученным классификации изображений, для захвата обобщённых визуальных представлений, эффективных в других задачах.
Читать...
Приглашаем на ML-митап Big Data МТС
Когда: 7 июля, 18.00
🧑💻 Расскажем, как автоматизировать контроль за качеством данных в Feature Store: рассмотрим базовые алгоритмы детекции дрейфа на признаковом пространстве моделей и их реализации в распределенном стеке.
⚡️ Рассмотрим популярные проблемы ML-систем и способы их предотвращения: как сугубо инженерные подходы к тестированию всей системы, так и тесты, применимые исключительно к ML моделям.
🤓 Обсудим что происходит с RnD в промышленном Data Science. В качестве экспертов: Анатолий Орлов — СTO AliExpress Россия, Радослав Нечаев — лектор по ML и руководитель магистратуры MSAI МФТИ и Валерий Бабушкин - Head of Data Science Blockchain.com
Регистрация здесь.
Когда: 7 июля, 18.00
🧑💻 Расскажем, как автоматизировать контроль за качеством данных в Feature Store: рассмотрим базовые алгоритмы детекции дрейфа на признаковом пространстве моделей и их реализации в распределенном стеке.
⚡️ Рассмотрим популярные проблемы ML-систем и способы их предотвращения: как сугубо инженерные подходы к тестированию всей системы, так и тесты, применимые исключительно к ML моделям.
🤓 Обсудим что происходит с RnD в промышленном Data Science. В качестве экспертов: Анатолий Орлов — СTO AliExpress Россия, Радослав Нечаев — лектор по ML и руководитель магистратуры MSAI МФТИ и Валерий Бабушкин - Head of Data Science Blockchain.com
Регистрация здесь.
mts-digital.timepad.ru
ML MEETUP MTS BIG DATA / События на TimePad.ru
МТС Big Data проведет четвертый онлайн-митап для дата-саентистов, дата-инженеров и специалистов, интересующихся машинным обучением
Инфоинженер. Как я делал курс по NLP для МГТУ им. Баумана
Пандемия. Осень. Друг и бывший одногруппник, работающий на кафедре прикладной математики, попросил меня сделать курс по обработке естественного языка для МГТУ имени Баумана. Курс подразумевался быть коротким, около 10 занятий, аудитория — студенты с первого по четвертый курс. Студенты хотели больше знать о том, что их ждет после окончания факультета и чем реально могут заниматься его выпускники. Я вспомнил, что и сам не до конца понимал, в какую сферу податься после диплома, поэтому подумал и согласился.
Читать...
Пандемия. Осень. Друг и бывший одногруппник, работающий на кафедре прикладной математики, попросил меня сделать курс по обработке естественного языка для МГТУ имени Баумана. Курс подразумевался быть коротким, около 10 занятий, аудитория — студенты с первого по четвертый курс. Студенты хотели больше знать о том, что их ждет после окончания факультета и чем реально могут заниматься его выпускники. Я вспомнил, что и сам не до конца понимал, в какую сферу податься после диплома, поэтому подумал и согласился.
Читать...
Что мы действительно (не)знаем о наличии сознания у сверхбольших нейросетей?
В последнее время чаще стали появляется новости о том, что тот или иной эксперт в области ИИ заявил про появление у машины сознания. То Илья Суцкевер, директор по науке в OpenAI напишет о том, что «может быть, сегодняшние большие нейронные сети немножко обладают сознанием». А то и вовсе инженер Гугла Леймон Блейк найдет у искусственного интеллекта LaMDA разум и сознание и выложит в доказательство диалоги с ним. Резонанс последнего эпизода вообще большой — после объявления о том, что Блека отстранили от работы, а он в свою очередь собирается нанять для ИИ адвоката, разные конспирологические версии появились даже в комментариях на Хабре.
Читать...
В последнее время чаще стали появляется новости о том, что тот или иной эксперт в области ИИ заявил про появление у машины сознания. То Илья Суцкевер, директор по науке в OpenAI напишет о том, что «может быть, сегодняшние большие нейронные сети немножко обладают сознанием». А то и вовсе инженер Гугла Леймон Блейк найдет у искусственного интеллекта LaMDA разум и сознание и выложит в доказательство диалоги с ним. Резонанс последнего эпизода вообще большой — после объявления о том, что Блека отстранили от работы, а он в свою очередь собирается нанять для ИИ адвоката, разные конспирологические версии появились даже в комментариях на Хабре.
Читать...
👨🏻💻 3 канала, с помощью которых ты освоишь программирование от А до Я:
Easy Code - настоящий сундук с сокровищами для каждого кодера. Видео-уроки, статьи, шпаргалки, материалы от преподавателей ведущих ВУЗов и многое другое в одном канале.
Просто Python - здесь есть все чтобы упростить тебе изучение Python: интересные библиотеки, функции, советы по написанию кода. Подписывайся, чтобы через пару недель чувствовать себя как рыба в воде!
Просто IT-книги - тысячи бесплатных книг по всем языкам программирования, благодаря которым ты прокачаешь свои скиллы на максимум.
Easy Code - настоящий сундук с сокровищами для каждого кодера. Видео-уроки, статьи, шпаргалки, материалы от преподавателей ведущих ВУЗов и многое другое в одном канале.
Просто Python - здесь есть все чтобы упростить тебе изучение Python: интересные библиотеки, функции, советы по написанию кода. Подписывайся, чтобы через пару недель чувствовать себя как рыба в воде!
Просто IT-книги - тысячи бесплатных книг по всем языкам программирования, благодаря которым ты прокачаешь свои скиллы на максимум.
Papers, please! Как устроены сервисы по распознаванию лиц для идентификации клиента и проверки документов
В популярной в свое время игре Papers, please! игрок выполняет роль таможенника, проверяющего документы по все более усложняющимся правилам. Главная игровая механика - проверка документов на соответствие всем нормам, таким как верная дата и место выдачи, соответствие имени и фамилии человека на всех документах, срок действия визы, наличие человека в “черных” списках и тому подобное.
Игра привлекла тысячи пользователей по всему миру самобытным стилем и необычной механикой игры, однако для некоторых людей подобная игра показалась бы настоящим кошмаром, ведь в реальной жизни, на своей реальной работе они занимаются тем же самым.
Читать...
В популярной в свое время игре Papers, please! игрок выполняет роль таможенника, проверяющего документы по все более усложняющимся правилам. Главная игровая механика - проверка документов на соответствие всем нормам, таким как верная дата и место выдачи, соответствие имени и фамилии человека на всех документах, срок действия визы, наличие человека в “черных” списках и тому подобное.
Игра привлекла тысячи пользователей по всему миру самобытным стилем и необычной механикой игры, однако для некоторых людей подобная игра показалась бы настоящим кошмаром, ведь в реальной жизни, на своей реальной работе они занимаются тем же самым.
Читать...
Решаем задачи машинного обучения с помощью алгоритма градиентного бустинга
Градиентный бустинг (Gradient Boosting) – один из самых эффективных инструментов для решения задач машинного обучения, в особенности на соревнованиях Kaggle. Чтобы научиться правильно его применять, разберем подробнее лежащие в основе алгоритма процессы.
Читать...
Градиентный бустинг (Gradient Boosting) – один из самых эффективных инструментов для решения задач машинного обучения, в особенности на соревнованиях Kaggle. Чтобы научиться правильно его применять, разберем подробнее лежащие в основе алгоритма процессы.
Читать...
Новый ИИ проверит лояльность членов компартии Китая
Специалисты из Национального научного центра Хэфэй в Китае разработали искусственный интеллект (ИИ), который может «читать мысли» членов коммунистической партии страны. Новый алгоритм анализирует мимику, реакцию зрачков, мозговые волны и другие показатели, по которым определяет «уровень приемлемости идеологического и политического образования».
Читать...
Специалисты из Национального научного центра Хэфэй в Китае разработали искусственный интеллект (ИИ), который может «читать мысли» членов коммунистической партии страны. Новый алгоритм анализирует мимику, реакцию зрачков, мозговые волны и другие показатели, по которым определяет «уровень приемлемости идеологического и политического образования».
Читать...
Как обучить нейросеть, если разметка данных стоит как самолет
Искусственный интеллект все чаще используется в медицинских целях, в частности для анализа медицинских изображений. Это прекрасный помощник для врачей-рентгенологов, который позволяет определять даже едва различимые человеческому глазу признаки патологий и вообще разгружает медицинских специалистов за счет автоматизации ряда рутинных задач.
Читать...
Искусственный интеллект все чаще используется в медицинских целях, в частности для анализа медицинских изображений. Это прекрасный помощник для врачей-рентгенологов, который позволяет определять даже едва различимые человеческому глазу признаки патологий и вообще разгружает медицинских специалистов за счет автоматизации ряда рутинных задач.
Читать...
Яндекс выложила в Open Source модель генерации теста YaLM-100B
Это крупнейшая на сегодняшний день свободно доступная генеративная модель как для русского, так и для английского языка. Ее обучение заняло больше двух месяцев на 800 видеокартах A100. Исследователи отмечают, что открытый доступ к подобным моделям позволяет сохранить высокие темпы инноваций и технологического развития.
Читать...
Это крупнейшая на сегодняшний день свободно доступная генеративная модель как для русского, так и для английского языка. Ее обучение заняло больше двух месяцев на 800 видеокартах A100. Исследователи отмечают, что открытый доступ к подобным моделям позволяет сохранить высокие темпы инноваций и технологического развития.
Читать...
В VK стартовал набор в Академию больших данных MADE — это бесплатное обучение для специалистов с опытом в разработке.
👉 Регистрируйтесь до 6 августа: https://vk.cc/ceWkU7
Программа длится один год, но будьте готовы к серьезной нагрузке: занятия займут 25–40 часов в неделю. За это время вы сможете повысить свой профессиональный уровень или освоить новое направление в IT.
Что вас ждёт:
🔹Много практики и работа над реальными проектами.
🔹Преподаватели — ведущие эксперты в области Data Science. Например, несколько дисциплин ведёт Сергей Николенко, автор бестселлера «Глубокое обучение» и создатель курсов в СПбГУ, НИУ ВШЭ и Harbour Space University.
🔹Профессиональное сообщество, где преподаватели, выпускники и слушатели делятся знаниями, общаются и помогают в решении сложных задач.
Для поступления нужно сдать экзамены по математике и программированию, пройти соревнование по машинному обучению и анкетирование.
👉 Регистрируйтесь до 6 августа: https://vk.cc/ceWkU7
Программа длится один год, но будьте готовы к серьезной нагрузке: занятия займут 25–40 часов в неделю. За это время вы сможете повысить свой профессиональный уровень или освоить новое направление в IT.
Что вас ждёт:
🔹Много практики и работа над реальными проектами.
🔹Преподаватели — ведущие эксперты в области Data Science. Например, несколько дисциплин ведёт Сергей Николенко, автор бестселлера «Глубокое обучение» и создатель курсов в СПбГУ, НИУ ВШЭ и Harbour Space University.
🔹Профессиональное сообщество, где преподаватели, выпускники и слушатели делятся знаниями, общаются и помогают в решении сложных задач.
Для поступления нужно сдать экзамены по математике и программированию, пройти соревнование по машинному обучению и анкетирование.
META опубликовала модель для перевода текста на 200 языков
Meta выложила в открытый доступ модель NLLB-200 для перевода текста на 200 языков. Проект «No Language Left Behind» является частью планов Meta по поддержке редко используемых языков и разработке универсального переводчика. Он будет использовать NLLB-200 для улучшения перевода в Facebook, Instagram и, в конечном итоге, в метавселенной.
Читать...
Meta выложила в открытый доступ модель NLLB-200 для перевода текста на 200 языков. Проект «No Language Left Behind» является частью планов Meta по поддержке редко используемых языков и разработке универсального переводчика. Он будет использовать NLLB-200 для улучшения перевода в Facebook, Instagram и, в конечном итоге, в метавселенной.
Читать...
Работа в Data Science: что важно знать и как этому научиться
Сегодня словосочетания вроде Data Science, Machine Learning, Artificial Intelligence очень популярны. При этом нередко под ними понимаются довольно разные вещи. Это зачастую смущает и запутывает людей, желающих войти в специальность: трудно разобраться, с чего начать, что действительно нужно, а что необязательно для начала. Не претендуя на общность, расскажем, как это видится на основе десятка лет опыта c решением такого рода задач для крупных клиентов со всего мира (сервис / заказная разработка / аутсорс – подставьте термин по вкусу).
Читать...
Сегодня словосочетания вроде Data Science, Machine Learning, Artificial Intelligence очень популярны. При этом нередко под ними понимаются довольно разные вещи. Это зачастую смущает и запутывает людей, желающих войти в специальность: трудно разобраться, с чего начать, что действительно нужно, а что необязательно для начала. Не претендуя на общность, расскажем, как это видится на основе десятка лет опыта c решением такого рода задач для крупных клиентов со всего мира (сервис / заказная разработка / аутсорс – подставьте термин по вкусу).
Читать...
В Data Science не нужна математика (Почти)
Ребята с «вышкой» всё время умничают, что в Data Science нужна «математика», но стоит копнуть глубже, оказывается, что это не математика, а вышмат.
В реальной повседневной работе Data Scientist'а я каждый день использую знания математики. Притом очень часто это далеко не «вышмат». Никакие интегралы не считаю, детерминанты матриц не ищу, а нужные хитрые формулы и алгоритмы мне оперативнее просто загуглить.
Решил накидать чек-лист из простых математических приёмов, без понимания которых — тебе точно будет сложно в DS. Если ты только начинаешь карьеру в DS, то тебе будет особенно полезно. Мощь вышмата не принижаю, но для старта всё сильно проще, чем кажется. Важно прочитать до конца!
Читать далее...
Ребята с «вышкой» всё время умничают, что в Data Science нужна «математика», но стоит копнуть глубже, оказывается, что это не математика, а вышмат.
В реальной повседневной работе Data Scientist'а я каждый день использую знания математики. Притом очень часто это далеко не «вышмат». Никакие интегралы не считаю, детерминанты матриц не ищу, а нужные хитрые формулы и алгоритмы мне оперативнее просто загуглить.
Решил накидать чек-лист из простых математических приёмов, без понимания которых — тебе точно будет сложно в DS. Если ты только начинаешь карьеру в DS, то тебе будет особенно полезно. Мощь вышмата не принижаю, но для старта всё сильно проще, чем кажется. Важно прочитать до конца!
Читать далее...