Пишем свою нейросеть: пошаговое руководство

Отличный гайд про нейросеть от теории к практике. Вы узнаете из каких элементов состоит ИНС, как она работает и как ее создать самому.

https://proglib.io/p/neural-nets-guide/

#data_analysis

Новый подход в Deep Learning: популяционное обучение нейросетей

Рассказываем о новом подходе, предложенном компанией DeepMind для настройки гиперпараметров в моделях Deep Learning: популяционное обучение нейросетей.

https://proglib.io/p/population-deep-learning/

#data_analysis

Введение в обучение с подкреплением в Python

Обучение с подкреплением в Python – это способ машинного обучения, при котором система обучается, взаимодействуя с некоторой средой.

https://proglib.io/p/reinforcement-learning/

#python

Детальный план самообразования в Computer Science за 1.5 года

Обсуждаем один из возможных планов самообразования в Computer Science за 1,5 года со ссылками на онлайн-курсы и другие образовательные сайты.

https://proglib.io/p/cs-learning/

#common #digest

​​Говорят и показывают сеньоры: обучение Junior Data Scientist

Как начать изучение Data Science? Что и где читать? Какие есть подводные камни, советы и уловки? Статья в помощь для Junior Data Scientist.

https://proglib.io/p/senior-says/

#data_analysis

Математика больших данных

Как можно хранить и обрабатывать многомерные массивы в линейных по памяти структурах? Что дает обучение нейронных сетей из триллионов триллионов нейронов и как можно осуществить его без переобучения? Можно ли обрабатывать информацию "на лету", не сохраняя поступающие последовательно данные? Что дает обучение по слаборазмеченным данным? И почему для решения всех перечисленных выше задач надо хорошо знать математику? Ответы на эти вопросы будут рассмотрены в докладе.

https://www.youtube.com/watch?time_continue=1&v=lkh7bLUc30g

#math #data_analysis

Математика для программиста: 7 крутых YouTube-каналов

Математика для программистов: «Насколько важна?», «Какие разделы?», «Как ее учить?» и другие злободневные вопросы, на которые ответит наша подборка.

https://proglib.io/p/math-channels/

#math

Курс по машинному обучению от сообщества OpenDataScience

1. Pandas
2. Визуализация
3. Классификация, деревья решений
4. Логистическая регрессия
5. Случайный лес
6. Регрессия, работа с признаками

Ссылка на плейлист: https://www.youtube.com/watch?v=dEFxoyJhm3Y&list=PLZSPcxXPEZVoaCDSEtrrSq2i_ewYqrzZE

#data_analysis

10 рецептов машинного обучения от разработчиков Google

В десяти коротких видеоуроках курса машинного обучения от разработчиков Google рассмотрены приемы Machine Learning для начинающих аналитиков данных.

https://proglib.io/p/google-ml-recipes/

#data_analysis

Обучение без учителя: 4 метода кластеризации данных на Python

Описаны четыре популярных метода обучения без учителя для кластеризации данных с соответствующими примерами программного кода на Python.

https://proglib.io/p/unsupervised-ml-with-python/

#python #data_analysis

8 лучших ресурсов для самостоятельного изучения Machine Learning

Ян Лекун, директор AI Research в Facebook и профессор Нью-Йоркского университета, раскрывает секреты успешного самообучения в сфере Machine Learning.

https://proglib.io/p/machine-learning-ai/

#data_analysis

Как анализировать данные с Python библиотеками Pandas и Numpy

https://www.youtube.com/watch?v=lLf6Qt6wSJ8

#python #data_analysis

Python для Data Science: 8 понятий, которые важно помнить

https://proglib.io/p/python-data-science/

#data_analysis #python

Советы по глубокому обучению: распознавание объектов в 10 строк

https://proglib.io/p/deep-learning-advice/

#python #data_analysis

Крупнейшая подборка Python-каналов на Youtube

https://proglib.io/p/python-youtube/

#python #digest

Вы все ещё тратите время на подготовку отчетов в Excel и анализ данных занимает у много времени?

Современная серьезная аналитика невозможна без владения Python.
Python позволяет решать аналитической задачи любой сложности и гораздо эффективнее, чем при работе с Excel или BI системами. Большинство сложных задач решаются несколькими строчками кода.

В Skillfactory сейчас открыт набор на онлайн-курс “Python для анализа данных” → https://bit.ly/2L6EQAB и кроме того проходит акция, по которой вы можете купить 2 курса по цене 1 🔥

Курс позволяет освоить Python для анализа данных с нуля. Курс рассчитан на тех, кто не умеет программировать, но хочет научиться. Для практики используются реальные задачи, которые решают аналитики.

На протяжении всего обучения у вас будет поддержка автора и куратора курса. Вы сможете получить ответ на любой вопрос

Получить полную программу курса можно по ссылке → https://bit.ly/2L6EQAB

Актуальная математика

1. Кластеризация
2. Коллективные эффекты в топологии
3. Математика в нейронных сетях
4. Изгибаемые многогранники
5. Интегрируемая геометрия
6. Многомасштабные взаимодействия

Ссылка на плейлист: https://www.youtube.com/watch?v=2bjD0noF_DY&list=PLh6dVTO7f4FZvB_nildtxmVBWzNLr4Un_

#math #common

От новичка до профи в машинном обучении за 3 месяца

https://proglib.io/p/ml-3months/

#data_analysis