Машинное обучение RU – Telegram
Машинное обучение RU
17.7K subscribers
1.57K photos
207 videos
11 files
2.04K links
Все о машинном обучении

админ - @workakkk

@data_analysis_ml - анализ даннных

@ai_machinelearning_big_data - Machine learning

@itchannels_telegram -лучшие ит-каналы

@pythonl - Python

@pythonlbooks- python 📚

@datascienceiot - 📚

РКН: clck.ru/3FmrUw
Download Telegram
Обнаружение сарказма с помощью машинного обучения

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

@machinelearning_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
С 6 по 17 сентября приглашаем DS- и BI-разработчиков Middle+ принять участие в EPAM Hiring Weeks и получить welcome-бонус в размере одного оклада.
Заполните регистрационную форму, пройдите интервью и получите оффер в течение 48 часов. Плюсом к быстрому офферу вы получите welcome-бонус в размере одного оклада!

Кого мы ждём в Data Science:
• Data Scientist – Computer Vision
• Data Scientist - NLP
• Data Scientist - Time Series
• Machine Learning Engineer

Кого мы ждём в Business Intelligence:
• BI Reporting Engineer
• Database Expert and Cloud
• Data Integration

Подробнее об открытых позициях, требованиях и примерах проектов вы можете узнать на сайте:

https://epa.ms/hiringweek-ds-bi

Участвуйте в EPAM Data Science & Business Intelligence Hiring Weeks и получите быстрый оффер с welcome-бонусом!
Что думают ученые-компьютерщики о влиянии ИИ на общество

https://nuancesprog.ru/p/13724/

@machinelearning_ru
На рекрутинговых сайтах представлено более 5 000 вакансий для аналитиков данных с зарплатой на старте от 50 000 рублей. Если вы хотите построить карьеру в этой сфере, самое время сделать первый шаг! 8 сентября в 19:00 приходите на бесплатный вебинар «Профессия аналитика данных: как пройти отбор в топовую компанию». Трансляцию проведет Федор Лисицын — независимый эксперт с многолетним опытом. Ранее он окончил Harvard MBA и работал в McKinsey, Amazon, Сбермаркет и Kraft Heinz HQ.

На вебинаре вы узнаете:
— кто такой аналитик данных и подходит ли вам эта профессия;
— какие навыки нужны эксперту в этой сфере;
— чем занимаются специалисты ежедневно и где работают;
— как пройти отбор на позицию аналитика данных на старте.

Успейте зарегистрироваться до 8 сентября включительно: https://clck.ru/XK5rJ
CO3D: датасет с трехмерными реконструкциями объектов

https://neurohive.io/ru/datasety/co3d-dataset-s-trehmernymi-rekonstrukciyami-obektov/

@machinelearning_ru
Что должен знать специалист по анализу данных?
Среди обязательного — основы статистики. Узнайте об особенностях её применения в Data Science на бесплатном вебинаре «Статистический анализ данных в экспериментах для DS»

Вебинар проводит онлайн-магистратура УрФУ «Инженерия машинного обучения» — за два года студенты глубоко погрузятся в принципы и алгоритмы анализа данных и получат практический опыт в сфере во время хакатонов, kaggle-соревнований и решения кейсов от реальных работодателей. И все это — онлайн. Ссылка на программу: https://u.to/frOUGw

🕔 Подключайтесь на онлайн-трансляцию вебинара 9 сентября в 17:00 по мск, чтобы:
🔹Обсудить особенности применения статистики в Data Science
🔹Рассмотреть реальные кейсы из области медицины и фармацевтики
🔹Разобрать самые популярные ошибки, возникающие на этапе статистического анализа данных

Подробнее о вебинаре на нашем сайте:
https://u.to/h-aVGw
Конференция по Machine Learning in production

Через неделю @selectelnews соберет сообщество специалистов, которых интересует все новое в сферах ML и AI, чтобы поговорить про MLOps-платформы, применение ML в работе технической поддержки, жизненный цикл моделей машинного обучения и другие направления.

В программе:
— Управление жизненным циклом моделей машинного обучения — возможности Polymatica ML
— От данных к модели: ML-платформа и ее эксплуатация с точки зрения DevOps
— Поддержка VK: как оставаться поддержкой с человеческим лицом, внедряя ML

Дата: 16 сентября в 10:30 МСК
Место проведения: online и offline (офис Selectel, Санкт-Петербург, ул. Цветочная, 19)

Регистрируйтесь бесплатно по ссылке: https://slc.tl/jy2ex