Data Science | Machinelearning [ru] – Telegram
Data Science | Machinelearning [ru]
20.1K subscribers
630 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
​​🤔Kaggle — практическое изучение Big Data. Что это за платформа, и как она работает

В этой статье автор расскажет о том, как всё это работает, в каких соревнованиях можно участвовать и какие вообще возможности предоставляет платформа участникам.

Читать...
​​👾Первые шаги в импульсных нейронных сетях

В этой статье автор напишет простую импульсную нейронную сеть, используя NumPy и Pandas, для классической задачи машинного обучения с использованием кодирования рецептивными полями.

Читать...
​​🧐Обнаружение границ с использованием градиентов

В этой статье мы рассмотрим, как найти границы между двумя объектами или двумя частями объекта на изображении с помощью OpenCV.

Читать...
​​🤔Разработка — всё? Действительно ли нас всех заменят роботы

В этой статье автор расскажет как инженер может применять No Code и нейросети в работе и жизни.

Читать...
👍1
​​🤖Почему ChatGPT нас (полностью) не заменит

В этой статье мы порассуждаем на тему того, почему труд человека останется актуальным.

Читать...
​​👾Семантическая сегментация на основе архитектуры U-Net и определение расстояния между объектами

В этой статье автор расскажет как сделать отдельную модель сематической сегментации, причем написать вручную нейросеть и обучить на своих данных.

Читать...
​​🚀Генерируй, дискриминируй. Как мы ускорили доменную адаптацию GAN для генерации лиц в пять тысяч раз

В этой статье автор расскажет как устроена архитектура генератора StyleGAN2, и как адаптировать предобученную StyleGAN2 на разные домены.

Читать...
​​🤔Как использовать метод Дэвида-Скина для агрегации разметки. Разбираем по шагам

В этой статье автор рассмотрит базовую модель, которую можно использовать для оценки классов независимых примеров.

Читать...
​​🧐Декларирование ML-пайплайнов: организация экспериментов

В этой статье автор расскажет как можно решить вопрос управления и отслеживания изменений в процессе разработки.

Читать...
​​🤖ChatGPT и сингулярность. Как искусственный интеллект переписывает будущее

В этой статье автор рассмотрит как ChatGPT меняет наш подход к общению, его преимущества и некоторые опасения, возникающие в связи с использованием ИИ в повседневной жизни.

Читать...
​​📱CDC (Сбор измененных данных): раскрытие и примеры возможностей интеграции данных в режиме реального времени

В этой статье мы углубимся в концепцию CDC, изучим ее преимущества и продемонстрируем примеры ее применения.

Читать...
​​👤Пугающее противостояние: утечка данных в машинном обучении

В этой статье автор расскажет о том, какими могут быть утечки и как с ними бороться.

Читать...
​​😎Аннотирование повреждений автомобилей для обучения искусственного интеллекта

В этой статье автор расскажет как при помощи мобильных приложений или веб-сайтов пользователи могут выполнять удалённую оценку повреждений и мгновенно получать расчёт цены.

Читать...
​​🧐Контроль за дрейфами предсказательных моделей и Popmon

В данной статье автор расскажет, что такое дрейф моделей,
почему важно следить за ними, и как это можно сделать с помощью библиотеки Popmon.

Читать...
​​🧑‍💻Камера, нейронки и дымящийся микро-ПК: дешевая и практичная альтернатива радару

В этой статье мы расскажем, как дошли до идеи отказа от использования радара при фотовидеофиксации нарушений на дорогах.

Читать...
​​🧑‍💻Мнение большинства для разметки данных в задачах компьютерного зрения

В этой статье автор расскажет какие есть методы агрегации разметки в задачах компьютерного зрения (Computer Vision, далее — CV).

Читать...
​​🤔Как подготовить PreLabeled-датасет при помощи CVAT, YOLO и FiftyOne

В этой статье автор расскажет как быстро и удобно предразметить датасет с помощью YOLO и FiftyOne.

Читать...
​​🧑‍💻Generative AI. Как программистам держать нос по ветру

В этой статье автор расскажет почему бизнес активно ищет возможности оптимизировать процессы или внедрить новые фичи на основе генеративного ИИ.

Читать...
​​😶🌫Нейронные сети врываются в медицину

В этой статье автор расскажет как использовать модель RuBioBERTa для задач из MedBench.

Читать...
​​🧐Линейная регрессия: прямая, разделяющая плоскость на точки 2 классов

В этой статье мы напишем программу, которая будет проводить прямую так, чтобы красные точки были в одной полуплоскости, а зеленые — в другой.

Читать...
​​👾Графовые нейронные сети GNN в самообучающемся искусственном интеллекте

В этой статье автор расскажет как создать граф знаний, который состоит из ссылок на функции.

Читать...