Машинное обучение RU – Telegram
Машинное обучение RU
17.7K subscribers
1.58K 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
Алгоритм машинного обучения t-SNE - отличный инструмент для снижения размерности в Python

https://nuancesprog.ru/p/14951/

@machinelearning_ru
Реляционные базы данных в контейнерах Docker Compose

https://nuancesprog.ru/p/14958/

@machinelearning_ru
Испытаем ИИ в решении логических задач

https://nuancesprog.ru/p/14974/

@machinelearning_ru
👨‍🎨 NFT и криптопанки: пишем нейросеть для их генерации

https://proglib.io/p/nft-i-kriptopanki-pishem-neyroset-dlya-ih-generacii-2022-01-18

@machinelearning_ru
Стартовал прием заявок на научную премию Яндекса имени Ильи Сегаловича

Ежегодная премия присуждается молодым исследователям и научным руководителям, которые занимаются компьютерными науками: распознаванием и синтезом речи, информационным поиском, машинным обучением, компьютерным зрением, обработкой естественного языка и машинным переводом.

Что дает премия?

▪️Денежную премию в размере 1 миллион рублей, она будет выплачена единоразово
▪️Возможность поехать на международную конференцию по искусственному интеллекту
▪️10 тысяч рублей на использование платформы для краудсорсинга Яндекс.Толока
▪️100 тысяч рублей на использование сервиса Yandex DataSphere

Чтобы войти в число претендентов, нужно подать заявку на сайте премии до 20 марта. Студенты и аспиранты отправляют заявки самостоятельно и проходят два этапа отбора: конкурс на основе заполненных анкет и собеседование с исследователями из Яндекса. Научных руководителей номинируют их студенты и аспиранты, они проходят только конкурс заявок.
▪️ data2vec: система мультимодального самообучения Meta AI

https://neurohive.io/ru/papers/data2vec-multimodalnoe-obuchenie-bez-uchitelya/

@machinelearning_ru
Как работать с большими наборами данных в Python: 3 способа

https://nuancesprog.ru/p/15030/

@machinelearning_ru
4 совета по улучшению Jupyter Notebooks

https://nuancesprog.ru/p/5616/

@machinelearning_ru
Модель обучили предсказывать потенциально опасные штаммы коронавируса

https://neurohive.io/ru/novosti/model-obuchili-predskazyvat-potencialno-opasnye-shtammy-koronavirusa/

@machinelearning_ru
Как алгоритм «случайный лес» вычисляет продавцов-мошенников на онлайн-рынке

https://nuancesprog.ru/p/15048/

@machinelearning_ru
Что такое обратный вызов Keras?

https://nuancesprog.ru/p/4931/

@machinelearning_ru
Master Data: должны ли хорошие руководители Data Science-проектов быть экспертами в сфере обработки данных?

https://tproger.ru/articles/master-data-dolzhny-li-horoshie-rukovoditeli-data-science-proektov-byt-jekspertami-v-sfere-obrabotki-dannyh/

@machinelearning_ru
Как автоматизировать сравнение датасетов с Terraform и BigQuery

https://nuancesprog.ru/p/15122/

@machinelearning_ru
8 показателей эффективности классификации

https://nuancesprog.ru/p/15146/

@machinelearning_ru
PyTorch-LifeStream: библиотека для обработки событийных данных

https://neurohive.io/ru/frameworki/pytorch-lifestream-biblioteka-sbera-dlya-predobrabotki-sobytijnyh-dannyh/

@machinelearning_ru
Материалы о глубинном обучении от Школы анализа данных Яндекса

Онлайн-учебник по машинному обучению и Data Science пополнился новыми главами. Теперь в нём можно почитать о полносвязных нейросетях, методе обратного распространения ошибки, а также о математических аспектах ML (матричное дифференцирование и bias-variance decomposition).

В скором времени ШАД также опубликует материалы о вероятностном подходе к ML и решении сложных задач Data Science, поэтому сохраняйте ссылку на учебник и следите за обновлениями!

https://clck.ru/aucRh
Тинькофф приглашает всех, кому интересны инвестиции и ML, на Tinkoff.АI Invest митап.

22 февраля в 19:00 вместе с экспертами по AI и ML разберемся, как размер портфеля влияет на доверие к постам инвестора, кому нужны «умные» ленты в 2022 году и почему мы решили дать клиентам доступ к торгам по выходным.

Зарегистрируйтесь, чтобы получить ссылку заранее: https://l.tinkoff.ru/ai_invest_meetup
Новый модуль временных рядов PyCaret

https://nuancesprog.ru/p/15161/

@machinelearning_ru