Как проверить наличие файла или каталога в R, Python и Bash?
https://nuancesprog.ru/p/13914/
@machinelearning_ru
https://nuancesprog.ru/p/13914/
@machinelearning_ru
📊 Построение и отбор признаков. Часть 1: feature engineering
https://proglib.io/p/postroenie-i-otbor-priznakov-chast-1-feature-engineering-2021-09-15
@machinelearning_ru
https://proglib.io/p/postroenie-i-otbor-priznakov-chast-1-feature-engineering-2021-09-15
@machinelearning_ru
🌑🟡 Raifhack DS — новый онлайн-хакатон от Райффайзенбанка в области Data Science. Актуальная задача, реальные данные, нестандартная метрика, алгоритмы валидации, которые на 100% приближены к проду
• Описание: Онлайн-хакатон Райффайзенбанка в области Data Science с реальными данными на рынке коммерческой недвижимости для дата-сайентистов и аналитиков.
http://l.rhck.me/raifhack22
• Даты проведения: 24-26 сентября
• Место проведения: online
• Регистрация: до 19 сентября
• Особенности: команда от 1 до 5 человек, общение с менторами, промокоды на еду и легендарный мерч. Призовой фонд 700.000₽
http://l.rhck.me/raifhack22
• Описание: Онлайн-хакатон Райффайзенбанка в области Data Science с реальными данными на рынке коммерческой недвижимости для дата-сайентистов и аналитиков.
http://l.rhck.me/raifhack22
• Даты проведения: 24-26 сентября
• Место проведения: online
• Регистрация: до 19 сентября
• Особенности: команда от 1 до 5 человек, общение с менторами, промокоды на еду и легендарный мерч. Призовой фонд 700.000₽
http://l.rhck.me/raifhack22
📈 Как создавать быстрые и точные диаграммы разброса с большим количеством данных на Python
https://dev-gang.ru/article/kak-sozdavat-bystrye-i-tocznye-diagrammy-razbrosa-s-bolshim-koliczestvom-dannyh-na-python-4f6zzxa0gq/
@machinelearning_ru
https://dev-gang.ru/article/kak-sozdavat-bystrye-i-tocznye-diagrammy-razbrosa-s-bolshim-koliczestvom-dannyh-na-python-4f6zzxa0gq/
@machinelearning_ru
📊 Kaggle за 30 минут: практическое руководство для начинающих
https://proglib.io/p/kaggle-za-30-minut-prakticheskoe-rukovodstvo-dlya-nachinayushchih-2021-09-17
@machinelearning_ru
https://proglib.io/p/kaggle-za-30-minut-prakticheskoe-rukovodstvo-dlya-nachinayushchih-2021-09-17
@machinelearning_ru
Библиотека программиста
📊 Kaggle за 30 минут: практическое руководство для начинающих
Начинающему дата сайентисту необходима практика, а Kaggle решает эту проблему. Из статьи вы узнаете, как лучше всего начать работу с популярным сервисом.
Проект CETI: применение машинного обучения для распознавания речи животных
https://neurohive.io/ru/novosti/proekt-ceti-primenenie-mashinnogo-obucheniya-dlya-raspoznavaniya-rechi-zhivotnyh/
@machinelearning_ru
https://neurohive.io/ru/novosti/proekt-ceti-primenenie-mashinnogo-obucheniya-dlya-raspoznavaniya-rechi-zhivotnyh/
@machinelearning_ru
neurohive.io
Проект CETI: применение машинного обучения для распознавания речи животных
Коллаборация CETI использует модели машинного обучения для расшифровки способов коммуникации кашалотов. В команду входят десятки ученых, включая экспертов в области обработки естественного языка, морской биологии и подводной акустики. Дорожная карта проекта…
Тестирование больших данных: руководство для начинающих
https://nuancesprog.ru/p/13989/
@machinelearning_ru
https://nuancesprog.ru/p/13989/
@machinelearning_ru
IC-GAN: генерация синтетических изображений без обучения отдельным объектам
https://neurohive.io/ru/papers/ic-gan-generaciya-sinteticheskih-izobrazhenij-bez-obucheniya-otdelnym-obektam/
@machinelearning_ru
https://neurohive.io/ru/papers/ic-gan-generaciya-sinteticheskih-izobrazhenij-bez-obucheniya-otdelnym-obektam/
@machinelearning_ru
📊 Построение и отбор признаков. Часть 2: feature selection
https://proglib.io/p/postroenie-i-otbor-priznakov-chast-2-feature-selection-2021-09-25
@machinelearning_ru
https://proglib.io/p/postroenie-i-otbor-priznakov-chast-2-feature-selection-2021-09-25
@machinelearning_ru
Библиотека программиста
📊 Построение и отбор признаков. Часть 2: feature selection
Мы уже знаем, что такое признаки и почему они важны в моделях машинного обучения. Попробуем разобраться со следующей после построения “фич” техникой – их отбором.
🔧 5 инструментов для специалистов по обработке данных
https://nuancesprog.ru/p/14062/
@machinelearning_ru
https://nuancesprog.ru/p/14062/
@machinelearning_ru
NOP::Nuances of programming
5 инструментов для специалистов по обработке данных
Рассказываем о пяти инструментах, которые позволят сэкономить время вам и вашей команде при работе над проектом. Они помогут не только с очисткой и анализом данных, но и с построением, обучением и тестированием моделей машинного обучения.
NVIDIA DGX A100 уже в Selectel!
NVIDIA DGX A100 — самое быстрое в мире решение для работы с ML и AI мощностью 5 петафлопс. Он отлично подойдет, если производительности обычных серверов уже не хватает, а современные задачи требуют высокопроизводительных вычислений.
Оставляйте заявку на нашем сайте, чтобы протестировать систему бесплатно: https://slc.tl/KIbAP
Вместе с DGX A100 вы получите:
◾️Помощь с настройкой и тестированием от @Selectel и Forsite;
◾️Единую систему всех задач ИИ;
◾️Высокую плотность вычислений и производительность;
◾️Встроенную технологию безопасности — от контейнера до чипа.
NVIDIA DGX A100 — самое быстрое в мире решение для работы с ML и AI мощностью 5 петафлопс. Он отлично подойдет, если производительности обычных серверов уже не хватает, а современные задачи требуют высокопроизводительных вычислений.
Оставляйте заявку на нашем сайте, чтобы протестировать систему бесплатно: https://slc.tl/KIbAP
Вместе с DGX A100 вы получите:
◾️Помощь с настройкой и тестированием от @Selectel и Forsite;
◾️Единую систему всех задач ИИ;
◾️Высокую плотность вычислений и производительность;
◾️Встроенную технологию безопасности — от контейнера до чипа.
DGMR: модель DeepMind для краткосрочных прогнозов погоды
https://neurohive.io/ru/gotovye-prilozhenija/dgmr-model-deepmind-dlya-kratkosrochnyh-prognozov-pogody/
@machinelearning_ru
https://neurohive.io/ru/gotovye-prilozhenija/dgmr-model-deepmind-dlya-kratkosrochnyh-prognozov-pogody/
@machinelearning_ru
17 кодовых блоков, которые нужно знать каждому специалисту по обработке данных
https://nuancesprog.ru/p/14158/
@machinelearning_ru
https://nuancesprog.ru/p/14158/
@machinelearning_ru
Почему вам не удастся стать «великим» специалистом по данным?
https://nuancesprog.ru/p/14185/
@machinelearning_ru
https://nuancesprog.ru/p/14185/
@machinelearning_ru
С 18 по 21 октября 2021 года Совет по развитию внешней торговли Тайваня (ТАИТРА) примет участие в выставке «Технофорум-2021».
В программе:
- VR-путешествия на производства;
- индивидуальные встречи с представителями тайваньских компаний;
- презентация новых разработок тайваньских компаний.
В презентации, 19 октября, примут участие представители компаний CHMER, FEMCO, L&L Machinery, SOCO, TONGTAI и YCM. Для тех, кто не сможет присутствовать на мероприятии, будет онлайн-трансляция.
Узнать подробную информацию и зарегистрироваться на прямую трансляцию можно по ссылке https://twmt.taiwantrade.com/mp/2021-tf
🎁 Первые 100 зарегистрировавшихся получат приятные подарки
В программе:
- VR-путешествия на производства;
- индивидуальные встречи с представителями тайваньских компаний;
- презентация новых разработок тайваньских компаний.
В презентации, 19 октября, примут участие представители компаний CHMER, FEMCO, L&L Machinery, SOCO, TONGTAI и YCM. Для тех, кто не сможет присутствовать на мероприятии, будет онлайн-трансляция.
Узнать подробную информацию и зарегистрироваться на прямую трансляцию можно по ссылке https://twmt.taiwantrade.com/mp/2021-tf
🎁 Первые 100 зарегистрировавшихся получат приятные подарки
Сверточная нейросеть: подробное руководство (с использованием ELI5)
https://nuancesprog.ru/p/14218/
@machinelearning_ru
https://nuancesprog.ru/p/14218/
@machinelearning_ru
NOP::Nuances of programming
Сверточная нейросеть: подробное руководство (с использованием ELI5)
Сверточная нейронная сеть (CNN) - технология глубокого обучения - позволяет эффективно распознавать образы и классифицировать признаки. Чтобы этот процесс был максимально успешным, изучите детальное руководство по работе с CNN с использованием библиотеки…