📄Dedoc: как автоматически извлечь из текстового документа всё и даже немного больше
В этой статье мы рассмотрим open-source библиотеку dedoc, которая помогает разработчикам и дата-сайентистам в пару строк кода читать различные форматы текстовых документов и изображений с текстом, и далее приводить информацию к единой аккуратной структуре.
Читать...
В этой статье мы рассмотрим open-source библиотеку dedoc, которая помогает разработчикам и дата-сайентистам в пару строк кода читать различные форматы текстовых документов и изображений с текстом, и далее приводить информацию к единой аккуратной структуре.
Читать...
#ds #ml #ai #career #meetup
Митап для начинающих IT-специалистов
Будет большой блок Data Science-лекций, а еще расскажут, как прокачать IT-карьеру и многое другое.
Участников ждут:
🔹 лекции, мастер-классы и воркшопы по DS, ML, AI и др.;
🔹 лайфхаки быстрого роста от джуна до сеньора и прожарка резюме;
🔹 оживление цифрового аватара при помощи нейросети;
🔹 демонстрация квантового компьютера;
🔹 after-party и 🎁 мерч в подарок каждому участнику.
Участие бесплатное, но нужно зарегистрироваться!
📅 16 декабря
📍 Москва, ЦДП
🔗 Регистрация тут
Реклама. БАНК ГПБ (АО). ИНН 7744001497.
Митап для начинающих IT-специалистов
Будет большой блок Data Science-лекций, а еще расскажут, как прокачать IT-карьеру и многое другое.
Участников ждут:
🔹 лекции, мастер-классы и воркшопы по DS, ML, AI и др.;
🔹 лайфхаки быстрого роста от джуна до сеньора и прожарка резюме;
🔹 оживление цифрового аватара при помощи нейросети;
🔹 демонстрация квантового компьютера;
🔹 after-party и 🎁 мерч в подарок каждому участнику.
Участие бесплатное, но нужно зарегистрироваться!
📅 16 декабря
📍 Москва, ЦДП
🔗 Регистрация тут
Реклама. БАНК ГПБ (АО). ИНН 7744001497.
Используем Cloud ML Platform для построения сервиса распознавания лиц
Станислав Кипрюшин, ведущий программист в VK Cloud, выкатил статью, в которой рассказывает, как машинное обучение (Machine Learning, ML) может быть реализовано для создания MLOps-конвейер на одной платформе. Один из способов предполагает использование различных технологий на каждом этапе, а другой — работу с готовым набором инфраструктурных решений. Какой путь будет проще и какие потребуются ресурсы — читайте на Хабре.
Станислав Кипрюшин, ведущий программист в VK Cloud, выкатил статью, в которой рассказывает, как машинное обучение (Machine Learning, ML) может быть реализовано для создания MLOps-конвейер на одной платформе. Один из способов предполагает использование различных технологий на каждом этапе, а другой — работу с готовым набором инфраструктурных решений. Какой путь будет проще и какие потребуются ресурсы — читайте на Хабре.
😶🌫️Поиск аномалий при запусках процессов Windows с помощью рекомендательных систем
В этой статье мы расскажем о том, как правильно использовать «магию» машинного обучения, какой алгоритм фактически самостоятельно «понимает» функциональные обязанности каждого пользователя и предназначение конкретной программы и при чем здесь рекомендации товаров в интернет-магазине.
Читать...
В этой статье мы расскажем о том, как правильно использовать «магию» машинного обучения, какой алгоритм фактически самостоятельно «понимает» функциональные обязанности каждого пользователя и предназначение конкретной программы и при чем здесь рекомендации товаров в интернет-магазине.
Читать...
🔐Безопасность и контроль: Как GPT-агенты на основе узлов преодолевают ограничения AutoGPT
В этой статье мы рассмотрим потенциальную альтернативу существующим GPT-агентам, которая позволить минимизировать риски, связанные с использованием GPT-агентов, и при этом потенциально более эффективно решать конкретные задачи.
Читать...
В этой статье мы рассмотрим потенциальную альтернативу существующим GPT-агентам, которая позволить минимизировать риски, связанные с использованием GPT-агентов, и при этом потенциально более эффективно решать конкретные задачи.
Читать...
🔬 Яндекс в пятый раз наградил исследователей в области машинного обучения
Международную премию Yandex ML Prize получили 11 ученых, всего было получено более 200 заявок в шести номинациях. Так, лауреатами стали аспиранты Сколтеха Никита Гущин — за разработку новых генеративных моделей на основе решения задачи моста Шрёдингера —и Антон Разжигаев — за мультимодальные исследования. Исследования имеют прикладной характер и находят применение в реальных задачах в IT-сфере.
Международную премию Yandex ML Prize получили 11 ученых, всего было получено более 200 заявок в шести номинациях. Так, лауреатами стали аспиранты Сколтеха Никита Гущин — за разработку новых генеративных моделей на основе решения задачи моста Шрёдингера —и Антон Разжигаев — за мультимодальные исследования. Исследования имеют прикладной характер и находят применение в реальных задачах в IT-сфере.
Компания Яндекс
Лауреатами международной премии Yandex ML Prize стали 11 человек
В этом году премия Yandex ML Prize вручается в пятый раз. Было получено более 200 заявок в шести номинациях. Претендовать на премию могли исследователи из 11 стран, из числа которых совет премии выбрал 11 лауреатов, представивших наиболее перспективные и…
💪 Создание ML-модели: как выпустить ML-сервис в прод малыми силами
В этой статье Александр Кузьмичёв и Александр Казначеев, пилоты проекта «ML-сервис по оттоку», поделились своим опытом разработки модели и выкатки её в прод с помощью Cloud ML Platform. Они рассказали все: от подготовки модели до перспектив ее улучшения.
Читать…
В этой статье Александр Кузьмичёв и Александр Казначеев, пилоты проекта «ML-сервис по оттоку», поделились своим опытом разработки модели и выкатки её в прод с помощью Cloud ML Platform. Они рассказали все: от подготовки модели до перспектив ее улучшения.
Читать…
Спрос на ML-специалистов растет: как ШАД от Яндекса готовит профессионалов
В интервью “Коммерсанту” глава Школы анализа данных (ШАД) Алексей Толстиков рассказывает о подготовке специалистов по машинному обучению, объясняет, почему конкурс на поступление такой высокий и расписывает типичный карьерный трек ШАДовца с перспективой руководить командой в несколько десятков человек уже через три-пять лет после выпуска.
Читать
В интервью “Коммерсанту” глава Школы анализа данных (ШАД) Алексей Толстиков рассказывает о подготовке специалистов по машинному обучению, объясняет, почему конкурс на поступление такой высокий и расписывает типичный карьерный трек ШАДовца с перспективой руководить командой в несколько десятков человек уже через три-пять лет после выпуска.
Читать
Коммерсантъ
«Спрос на IT-специалистов разного уровня будет только расти»
Алексей Толстиков об открытии Школы анализа данных компании «Яндекс»