Machinelearning

Пост для https://t.me/ai_machinelearning_big_data Курс «Английский для аналитиков» от Яндекс Практикума Для специалистов, которые хотят изменить свою профессиональную жизнь и работать в международной команде. Обучение построено вокруг рабочих ситуаций и полезных для карьеры навыков: • Самопрезентация. Рассказ о своей роли, задачах, сфере ответственности на поведенческом интервью и в неформальной беседе. • Работа в команде. Стендапы, планирование спринтов, демонстрация навыков командной работы на собеседовании. • Общение с заказчиками и исполнителями. Сбор требований у стейкхолдеров и постановка задач для разработчиков. • Презентация результатов работы. Выступление на митапах, неформальное общение с коллегами из отрасли. • Обсуждение решений по проекту. Генерация и аргументация идей, участие в мозговых штурмах. • Рефлексия и самоанализ. Ретроспектива, ревью, ответы на сложные вопросы. Запишитесь на бесплатную консультацию. Определим ваш уровень языка, расскажем про обучение и ответим на все вопросы

Сколько нужно ждать, чтобы получить действительно стоящий оффер? Ждать не придётся — всё происходит за один день: интервью, этап отбора, предложение о работе. Если это One Day Offer от Сбера🏃 Команда по работе с данными Сбера в поиске Data Scientists. Заявите о себе на фаст-интервью и получите работу в крупнейшем банке страны, если вы: • Data Scientist, Data Analyst или Data Engineer c опытом работы от 1 года (рассмотрят все кандидатуры — от уровня Junior до руководителей подразделений); • готовы к решению масштабных задач на основе данных, аналитики, машинного обучения и искусственного интеллекта. Чем предстоит заниматься? Создавать информационные продукты для принятия решений во всех подразделениях Сбера. Когда: 22 октября. Где: онлайн. Узнайте больше и заполните заявку ✅

Как дорасти до CDO, запустить стартап на основе ML и не свихнуться? Директор центра Big Data МТС Виктор Кантор обсудит с гостями подкаста «Техток». Среди участников — успешные ИТ-специалисты из разных сфер: сооснователь data-стартапа Rubbles Александр Фонарев, CTO Ozon Антон Степаненко, R&D Project Manager в Skyeng Владислав Корнышев и многие другие. Честно поговорили о поиске себя, факапах, успехах и перспективах отрасли. Ищите «Техток» на всех подкаст-площадках.

Как автоматизировать работу с ML-моделями в облаке? Узнайте на вебинаре! ⏰ Когда: 18 октября, 17:00 (мск) 📍 Регистрация На вебинаре «Доступный AutoML: как оптимизировать работу с ML-моделями с помощью VK Cloud и FEDOT» вы узнаете, как автоматизировать процесс работы с ML-моделями в облаке, используя преднастроенные сервисы с платой за использованные ресурсы. Познакомитесь с Cloud ML Platform, облачной платформой, которая содержит инструменты для работы с данными и моделями — JupyterHub и MLflow, а также с AutoML-фреймворком FEDOT. Спикеры: - Александр Волынский, технический менеджер продукта, VK Cloud - Николай Никитин, руководитель направления AutoML, NSS Lab, ИТМО В программе: - Введение в AutoML: для каких задач, как и когда использовать - Машинное обучение в облаке: инструменты и инфраструктура для быстрого запуска проектов и экономии затрат - AutoML на базе Open Source: разбираем на примере фреймворка FEDOT от ИТМО - Сессия ответов на вопросы

ai_machinelearning_big_data ❓Хотите с пользой для проекта использовать технологии компьютерного зрения? 13 октября в 20:00 мск Антон Витвицкий, директор CV в компании Arria NLG, проведет открытый урок «Компьютерное зрение в спортивной видеоаналитике» в OTUS. 📚За 1,5 часа вместе с экспертом мы: - Рассмотрим типовые задачи, которые ставит бизнес в сфере спортивной видеоаналитики - Узнаем об основных подходах и моделях для решения подобных задач - Поговорим о трекинге и идентификации игроков, оценке геометрии игровой площадки, распознавании игровых событий и активности игроков на основе видео. 💬 Занятие пройдет в рамках онлайн-курса «Компьютерное зрение» и рассчитано на специалистов, которые уже знакомы с базовыми принципами нейросетей. Для регистрации пройдите вступительный тест.

Площадка поможет обеспечить качество и скорость размеченных данных для моделей ML, а еще и по привлекательной стоимости 🤝 Полноценная платформа Elementary соединяет заказчиков и разметчиков, при этом у первых есть возможность заводить своих сотрудников и давать задания только им, если есть в этом необходимость. Важно! ✅ Заказчики платят только за качественный результат ✅ Наличие техподдержки 24/7 ✅ Возможность персональной кастомизации заданий ✅ Конфиденциальность данных Экономия времени с гарантией качества - отличное решение для высокопроизводительных моделей ML. Узнать больше на сайте

📎 Diffusion Posterior Sampling for General Noisy Inverse Problems git clone https://github.com/DPS2022/diffusion-posterior-sampling cd diffusion-posterior-sampling ⚙️ Github 📋 Paper 📌 Dataset @ai_machinelearning_big_data

Справиться с дефицитом IT-инфраструктуры и снизить расходы на приобретение нового оборудования помогут облачные сервисы. Ваши данные будут надежно защищены в отказоустойчивом ЦОД TIER III в Москве. ☁️Облако за 990 руб. в месяц! Держим цены 2021 года - убедитесь сами с помощью калькулятора. Мы предлагаем облачные сервисы для бизнеса: • Вычислительные ресурсы по моделям IaaS/PaaS • Корпоративная почта • 1С в облаке • Хранение и резервное копирование данных • Платформа для совместной работы с документами • Информационная безопасность Оформите бесплатный тестовый доступ на нашем сайте. Приглашаем к сотрудничеству в рамках партнерской программы. 📞Тел: +7 495 260-10-82 🌏Сайт: https://nubes.ru/

🎓 YATO: Yet Another deep learning based Text analysis Open toolkit pip install ylab-yato ⚙️ Github 📋 Paper 📌 Dataset @ai_machinelearning_big_data

Решение задач из области компьютерного зрения — одно из самых популярных направлений ML-разработки. А платформа ML Space — отличный инструмент для работы дата-инженеров и дата-сайентистов. Однако для хорошей работы модели нужны качественно размеченные данные. Поэтому команда Cloud запускает бесплатный вебинар, чтобы вы узнали: ✅ как собрать и качественно разметить большие объемы данных для задач компьютерного зрения на примере датасета жестов HaGRID, который размещен в DataHub ML Space и доступен в пару кликов для обучения модели. ✅ спикеры поделятся лайфхаками по работе с краудсорсинговыми платформами и пайплайном обучения классификаторов. ✅ как можно применять датасет HaGRID: от лайков к онлайн-выступлению до управления автомобилем. Вебинар будет полезен: дата-инженерам, дата-сайентистам и всем, кто неравнодушен к машинному обучению. Регистрируйтесь на вебинар на нашем сайте

📎 Dilated Neighborhood Attention Transformer natural, flexible and efficient extension to NA that can capture more global context and expand receptive fields exponentially at no additional cost. ⚙️ Github 🗒 Model 📋 Paper 📌 Dataset @ai_machinelearning_big_data

🔲 TensorStore Novel open-source C++ / #Python library for storage/manipulation of high-dim data ⚙️ Github 🗒 Tutorial 📌 Google AI 🦾 Docs @ai_machinelearning_big_data

Хотите научиться решать действительно важные для бизнеса задачи и проектировать всю необходимую ML-инфраструктуру? Валерий Бабушкин (Head of Data Science в Blockchainꓸcom, ранее работал в Facebook, Alibaba, X5 Group, Яндекс) со своими друзьями — руководителями Data Science направлений в крупнейших компаниях — записал свой авторский курс по хардкорному ML. Вы научитесь самостоятельно собирать и размечать данные, строить пайплайны их поставки, деплоить приложения, настраивать мониторинги и оценивать эффективность алгоритмов. Сразу предупреждаем — придется интенсивно поработать. Но оно определённо того стоит, ведь знания прикладные: каждый модуль заканчивается разработкой ML-сервиса, который будет не стыдно показать будущему работодателю или адептам ODS. Переходите по ссылке и записывайтесь на курс до 3 октября — по промокоду AIML20 вы получите скидку 10% на полную оплату курса. А чтобы вы могли посмотреть, как обучение выглядит изнутри, мы подготовили бесплатную демоверсию.