NEW BOT Телеграм, страница

Машинное обучение RU

🤗 Создайте приложение для резюмирования новостных статей с Hugging Face и Gradio

https://nuancesprog.ru/p/13479/

@machinelearning_ru

1.99K views10:00

Машинное обучение RU

Погружение в графы

https://nuancesprog.ru/p/13513/

@machinelearning_ru

1.24K views06:28

Машинное обучение RU

Поборись за 150 тысяч рублей — автоматизируй сбор данных о образовательных организациях региона

Реши одну из задач онлайн-хакатона — найди способ автоматически парсить данные о всех образовательных организациях на территории.

Принимай участие, если ты:
— Бэкенд и фронтенд-разработчик
— Data science-специалист
— Алгоритмист

Регистрируйся на онлайн-хакатон на сайте: atomhack.rosatom.city

Отправляй заявку до 18 августа — от команды или как одиночный специалист.

Организатор — «Русатом Инфраструктурные решения». При поддержке ведомственного проекта Минстроя России “Умный город” и АНО “Цифровая экономика”.

1.3K views06:30

Машинное обучение RU

📠 Обработка больших файлов с использованием Python

https://dev-gang.ru/article/obrabotka-bolshih-failov-s-ispolzovaniem-python-8btakx0nzr/

@machinelearning_ru

1.41K views08:30

Машинное обучение RU

🛣 RADIATE: датасет дорожного трафика в плохую погоду

https://neurohive.io/ru/datasety/radiate-dataset-dorozhnogo-trafika-v-plohuju-pogodu/

@machinelearning_ru

Neurohive - Нейронные сети

RADIATE: датасет дорожного трафика в плохую погоду

RADIATE содержит данные о движении 200 000 автомобилей и пешеходов, зарегистрированные с помощью радаров, камер, лидаров и GPS в неблагоприятных погодных условиях. Датасет нацелен на улучшение моделей, используемых при разработке беспилотных автомобилей и…

1.37K views17:40

Машинное обучение RU

🤖 В MIT разработали вероятностную систему оценки предвзятости ИИ

https://neurohive.io/ru/papers/v-mit-razrabotali-veroyatnostnuju-sistemu-ocenki-predvzyatosti-ii/

@machinelearning_ru

neurohive.io

В MIT разработали вероятностную систему оценки предвзятости ИИ

SPPL — open-source язык вероятностного программирования, разработанный в MIT и нацеленный на точную оценку степени предвзятости искусственного интеллекта в отношении определенных групп людей. SPPL реализован на Python и в 3000 раз быстрее предыдущих систем…

1.23K views06:37

Машинное обучение RU

🤗 HuggingArtists | Генерируем текст песен с трансформером за 5 минут

https://habr.com/ru/post/571674/

Demo: https://colab.research.google.com/github/AlekseyKorshuk/huggingartists/blob/master/huggingartists-demo.ipynb

@machinelearning_ru

Хабр

HuggingArtists | Генерируем текст песен с трансформером за 5 минут

В этой статье я расскажу о том, как создавался проект HuggingArtists и что у него под капотом. Мне будет очень приятно, если вы поставите сразу звезду в репозитории: Вступление В HuggingArtists , мы...

1.31K views06:44

Машинное обучение RU

Набор данных MNIST в Python - базовый импорт и построение

https://dev-gang.ru/article/nabor-dannyh-mnist-v-pythonbazovyi-import-i-postroenie-aiypw9sw1l/

@machinelearning_ru

1.29K views08:00

Машинное обучение RU

🤖 Введение в машинное обучение: решаем Titanic на платформе Kaggle

https://proglib.io/p/vvedenie-v-mashinnoe-obuchenie-reshaem-titanic-na-platforme-kaggle-2021-08-17

@machinelearning_ru

Библиотека программиста

🤖 Введение в машинное обучение: решаем Titanic на платформе Kaggle

Знакомим читателей с основами Machine Learnng и платформой Kaggle, а также пробуем решить учебный датасет Titanic.

1.57K views08:01

Машинное обучение RU

Как вычислить миллионное число Фибоначчи на Python

https://nuancesprog.ru/p/13568/

@machinelearning_ru

2.08K views06:38

Машинное обучение RU

UVO: бенчмарк FAIR для сегментации неизвестных объектов

https://neurohive.io/ru/novosti/uvo-benchmark-fair-dlya-segmentacii-neizvestnyh-obektov/

@machinelearning_ru

Neurohive - Нейронные сети

Detectron2: библиотека для распознавания объектов от FAIR

FAIR опубликовали Pytorch библиотеку для распознавания объектов Detectron2. В библиотеке появились модульный дизайн, имплементации SOTA моделей.

1.53K views06:34

Машинное обучение RU

Скрейпинг PDF с нуля на Python: библиотеки tabula-py и Pandas

https://nuancesprog.ru/p/13614/

@machinelearning_ru

1.45K views08:50

Машинное обучение RU

Обзор шаблонов SnapML и их возможностей в Lens Studio

https://nuancesprog.ru/p/9288/

@machinelearning_ru

1.35K views06:18

Машинное обучение RU

👑 Алгоритм XGBoost: пусть он царствует долго!

https://nuancesprog.ru/p/3917/

@machinelearning_ru

NOP::Nuances of programming

Алгоритм XGBoost: пусть он царствует долго! | NOP::Nuances of programming

XGBoost — алгоритм машинного обучения, основанный на дереве поиска решений и использующий фреймворк градиентного бустинга

1.39K views07:38

Машинное обучение RU

Обнаружение сарказма с помощью машинного обучения

https://dev-gang.ru/article/obnaruzhenie-sarkazma-s-pomosczu-mashinnogo-obuczenija-a5n41zykxf/

@machinelearning_ru

6.17K views07:42

Машинное обучение RU

LegalTech - Технологии в праве.

LegalTech - новые тренды и возможности в юридической сфере.

- Является ли переписка в Telegram надлежащим доказательством в суде?

- Какие сведения должна содержать электронная машиночитаемая доверенность?

- Кому принадлежит авторское право на программу, созданную Искусственным интеллектом?

Подписывайся, чтобы узнать, что будет актуальным завтра.

Будущее уже здесь - @LglTech

1.22K views08:48

Машинное обучение RU

Как перебирать строки в фрейме данных Pandas

https://dev-gang.ru/article/kak-perebirat-stroki-v-freime-dannyh-pandas-zfvujv90k0/

@machinelearning_ru

dev-gang.ru

Как перебирать строки в фрейме данных Pandas

Итерация по DataFrames pandas определенно не лучшая практика, и вам следует рассматривать это только тогда, когда это абсолютно необходимо, и когда вы исчерпали все другие возможные варианты, которые, вероятно, будут более элегантными и эффективными.

1.23K views11:39

Машинное обучение RU

Как специалисту по данным написать веб-приложение, используя простой Python

https://nuancesprog.ru/p/6008/

@machinelearning_ru

NOP::Nuances of programming

Как специалисту по данным написать веб-приложение, используя простой Python

Веб-фреймворки трудно освоить. Я до сих пор путаюсь в HTML, CSS и Javanoscript, когда нужно создать даже что-то простое. И я уже не говорю о таком большом разнообразии способов выполнить одну и ту же задачу. Просто кошмар для специалистов по работе с данными…