🪐 Нейросеть NASA обнаружила 301 экзопланету

https://neurohive.io/ru/papers/nejroset-nasa-obnaruzhila-301-ekzoplanetu/

@machinelearning_ru

Intel организовал чемпионат по обработке и анализу данных. Главный приз – 1 000 000 рублей!

c 1 по 17 декабря в рамках чемпионата вам предлагается обучить нейросети с помощью инструментов для анализа информации Intel oneAPI.
Автор задачи СберМаркет - один из крупнейших онлайн-сервисов доставки продуктов. Вам предстоит - построить модель, которая предскажет, какие покупки совершит пользователь в следующем месяце. Исторические данные включают в себя информацию о покупках пользователей за последние 4 месяца.
Для того чтобы принять участие нужно зарегистрироваться, скачать предложенные датасеты и получить условия задачи

Участники соревнований получат доступ к набору программных инструментов для ускорения машинного обучения и анализа данных Intel® oneAPI на облачной платформе ML Space. Затем нужно обучить модель и готовую версию загрузить обратно на платформу для проверки. Победителем станет тот, кто наиболее точно предскажет категории товаров и получит приз – 1 000 000 рублей.
Все подробности по ссылке

#INTEL #SBERMARKET

🛣 По маршруту SQLite - Pandas: 7 основных операций

https://nuancesprog.ru/p/14725/

@machinelearning_ru

DLStories — канал о глубоком обучении и искусственном интеллекте, который ведут ребята из DLSchool — школы глубокого обучения на базе МФТИ.

В канале вы найдете:
✔️ разборы архитектур новых нейросетей
✔️ обучающие материалы: статьи, видео, подкасты на DL-тематику
✔️ рассуждения о влиянии ИИ на социум
✔️ новости и веселые истории из мира ИИ

Будьте в курсе последних тенденций в области DL и ИИ! ⬇️

@dl_stories

Вычисление трех видов норм вектора (линейная алгебра). Какой будет вывод?
a = np.array([1, 2, 3])
n1 = round(np.linalg.norm(a, ord=np.inf), 1)
n2 = round(np.linalg.norm(a, ord=1), 1)
n3 = round(np.linalg.norm(a, ord=2), 1)
print(n1, n2, n3)

Начать разбираться в AI и ML — легко!

Смотрите, какой крутой проект — YouTube-канал "Академия искусственного интеллекта". Это совместный проект Сбера и Благотворительного фонда "Вклад в будущее". Цель проекта — помочь разобраться, что такое искусственный интеллект и машинное обучение. В коротких видео понятным языком рассказывают о новых веяниях ИИ, об олимпиадах, стажировках и хакатонах; а также дают много полезных ссылок и материалов, которые помогут лучше разобраться в теме.

Вот несколько интересных видео:
- Нейросеть DallE от Сбера: интервью с одним из создателей.
- Почему ИИ стоит изучать.
- Стажировка в Сбере.
- Как достичь успеха в data science и IT

В 2021 изученим AI и ML действительно стоит начать заниматься уже сейчас: чтобы не отодвигать изучение самой развивающейся сферы в мире и стать в ней первым!

Где искать информацию по Machine Learning?

Специалисты Школы анализа данных Яндекса собрали знания и опыт своих преподавателей и выпускников в одном онлайн-учебнике — и открыли к нему доступ для всех желающих. Сейчас вы можете начать изучать два больших раздела: «Классическое обучение с учителем» и «Оценка качества моделей», а авторы постепенно будут добавлять новые актуальные главы.

Пособие подойдет для начинающих ML-специалистов, разработчиков и аналитиков и станет отличной систематизацией знаний и практических рекомендаций. Основные методы и алгоритмы ML, важные для области разделы математики, а также примеры использования ML в жизни — обо всем этом здесь.