Почему джуны просят большую зп

🚖Участвуйте в соревновании по анализу данных Machines Can See 2022
В рамках саммита Machines Can See 2022 VisionLabs запустила соревнование по анализу данных. Участникам необходимо эффективно решить задачу верификации транспорта в условиях разнообразия типов ТС, географии производителей и ограниченного времени инференса обученных моделей.
🏆Призовой фонд – 600 тысяч рублей. Решения принимаются до 24 июня. Награждение победителей пройдет 1 июля на площадке «Цифрового делового пространства».
Партнер соревнования – сообщество ODS. Стать участником и узнать подробнее о правилах можно на странице контеста. Присоединяйтесь!

https://ods.ai/competitions/mcs_car_verification

С уважением, команда MCS2022

​​Всем привет!✌️23-25 сентября в Москве пройдёт хакатон по ИИ и Big Data.

Вас ждут три задачи от Банка России, VK и Минприроды по прогнозированию временных рядов, Graph ML и Computer Vision.

Общий призовой фонд 1 800 000 рублей.

👉 Регистрируйтесь и участвуйте online или live в офисе VK, где вас ждут живое общение, выступления спикеров, море памятных презентов и яркие эмоции!

Кто-нибудь пробовал? Поделитесь опытом :)
https://towardsdatascience.com/rip-correlation-introducing-the-predictive-power-score-3d90808b9598

Зацените! Красиво

demo:
https://huggingface.co/spaces/PKUWilliamYang/VToonify


colab:
https://colab.research.google.com/github/williamyang1991/VToonify/blob/master/notebooks/inference_playground.ipynb


github: https://github.com/williamyang1991/VToonify

Наткнулся на довольно подробный гайд с трюками для эффективной тренировки трансформеров. От Layer Norm, до ReZero и рецептов для обучения на маленьких датасетах.

Наслаждайтесь:)

@ai_newz

MTC ML Cup
+ небольшая затравка в виде 10 минутной статьи 👍
https://habr.com/ru/company/ru_mts/blog/709602/

Sketch - помощник по написанию кода на основе ИИ для пользователей pandas.
Теперь даже код писать не нужно чтобы графики строить и выяснять инсайты в данных. Достаточно спросить sketch.
Лица аналитиков представили?
https://github.com/approximatelabs/sketch

Вы когда-нибудь хотели поделиться своими результатами с Jupyter Notebook с нетехническим специалистом?
Вам нужно переписать свой анализ в какой-нибудь веб-фреймворк или скопировать-вставить графики в презентацию PowePoint?
Mercury предлагает набор интерактивных виджетов, которые можно использовать в блокноте Python.
Блокноты можно использовать в качестве веб-приложений, презентаций, отчетов, информационных панелей, статических веб-сайтов или REST API.
Сайт проекта RunMercury.com
Репозиторий Mercury GitHub https://github.com/mljar/mercury

«Probability and Statistics for Data Science» (2017)
Книга охватывает такие темы, как: распределения вероятностей и их свойства, статистические выводы, стохастические процессы, линейная регрессия и многое другое. Она призвана помочь читателям понять концепции, лежащие в основе науки о данных, и расширить свои знания в этой области. Книга находится в свободном доступе. Эта книга — отличный ресурс для всех, кто хочет больше узнать о вероятности и статистике.
@sberloga