Machinelearning

🧬 Uni-Mol: A Universal 3D Molecular Representation Learning Framework ⚙️ Github ➡️ Paper 🎞 Colab 📄 Dataset @ai_machinelearning_big_data

🔦 A Robust, Real-time, RGB-colored, LiDAR-Inertial-Visual tightly-coupled state Estimation and mapping package ⚙️ Github ➡️ Paper 🎞 Video 📄 Dataset @ai_machinelearning_big_data

🧠 Напишите свою первую нейронную сеть! Встречаемся 15 сентября в 20:00 мск на открытом уроке OTUS. 💬 Вместе с Антоном Витвицким, экспертом по компьютерному зрению и глубокому обучению, рассмотрим основные этапы создания и обучения своей первой нейронной сети и попробуем решить известную задачу классификации MNIST полносвязной и сверточной нейронными сетями на примере фреймворка PyTorch. 📚 Больше практики и и интересных задач ждут вас на онлайн-курсе «Deep Learning». Для участия необходимо знать основы Python, поэтому проходите вступительный тест и 👉 регистрируйтесь Реклама. Информация о рекламодателе на сайте otus.ru

🔥 YOLOv6 YOLOv6-N hits 35.9% AP on COCO dataset with 1234 FPS on T4. YOLOv6-S strikes 43.5% AP with 495 FPS, and the quantized YOLOv6-S model achieves 43.3% AP at a accelerated speed of 869 FPS on T4. git clone https://github.com/meituan/YOLOv6 cd YOLOv6 pip install -r requirements.txt ⚙️ Github ➡️ Paper ✔️ Colab 💻 Quantization Tutorial 📄 Dataset @ai_machinelearning_big_data

Ребята, знаю, что у меня в канале есть новички и начинающие специалисты по аналитике данных. Вам может быть интересна эта информация. Онлайн-университет Skypro ищет несколько человек, чтобы обучить их и устроить на работу на позицию аналитика данных. Выпускники зарабатывают в среднем 98 000 ₽, а устраиваются на работу 95% студентов. Половину от цены курса вы платите до обучения, а вторую половину — когда устроитесь на новую работу. Оставьте заявку, менеджеры Skypro ответят на ваши вопросы: https://go.sky.pro/machinelearning Курс длится 10 месяцев: — будут домашние задания и мастер-классы с реальными задачами; — можно искать работу уже на пятом месяце учебы; — получите диплом о профессиональной переподготовке. Оставляйте заявку, пока другие вас не опередили: https://go.sky.pro/machinelearning

🦾 XSimGCL: Towards Extremely Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation ⚙️ Github ➡️ Paper 💻 Tutorial page 📄 Dataset @ai_machinelearning_big_data

🧬 Genomepy: genes and genomes at your fingertips genomepy, which can search, download, and preprocess the right genomic data for your analysis. $ pip install genomepy ⚙️ Github ➡️ Paper 📄 Documentation @ai_machinelearning_big_data

15 сентября, 18:00 Selectel ML MeetUp: проблемы ML команд в 2022 Присоединяйтесь к ежегодному митапу от @Selectel, где мы поговорим об актуальных сложностях, трендах и инструментах построения production ML-систем. Что обсудим: ◽️ Подготовку инфраструктуры для внедрения ML-инструментов. ◽️ Состояние российского рынка ML. ◽️ Новые Data/ML-продукты Selectel. ◽️ Кейсы наших партнеров и гостей митапа. Все участники получат запись сессии и смогут принять участие в розыгрыше приза за лучший вопрос. Регистрируйтесь на офлайн-встречу в Санкт-Петербурге: https://slc.tl/wgkmu Регистрируйтесь на онлайн-трансляцию: https://slc.tl/bvz39

🔵 Stationary Kernels and Gaussian Processes on Lie Groups and their Homogeneous Spaces The library features (approximate) computational techniques for heat and Matérn kernels on compact Lie groups. ⚙️ Github ➡️ Paper ⚪ SphericalHarmonics @ai_machinelearning_big_data

OTUS совместно с CloudМТС проведет онлайн-митап, посвященный миграции на новые облачные сервисы Завтра в 18:00 мы расскажем о специфике миграции в облако МТС: разберем предпосылки, сценарии и технологии. Своим опытом поделятся практикующие эксперты: – Антон Губарев - разработчик Platform as a Service, Авито, – Василий Никулин - Руководитель направления поддержки продаж федеральных клиентов, Департамент облачного бизнеса, – Денис Кузьмичёв - Менеджер по продукту, CloudMТС Каждый участник расскажет о миграции с учетом личного опыта и экспертизы. В конце мероприятия вы сможете задать вопросы всем участникам и получить гайд по миграции с комментариями экспертов. Начинаем 6 сентября в 18:00 по Москве. Приходите по ссылке и приглашайте коллег! Реклама. Информация о рекламодателе на сайте otus.ru

🤖 Transformers are Sample Efficient World Models New state of the art for methods without lookahead search, and even surpasses MuZero. ⚙️Github: ➡️ Paper 💻Dataset @ai_machinelearning_big_data

@python_job_interview - здесь собраны все возможные вопросы и ответы с реальных Python собеседований. @golang_interview - пройти Golang собеседование. @machinelearning_interview - канал подготовит к собеседованию по машинному обучению и алгоритмам . @data_analysis_ml - самая востребованная Python профессия.

🏙 2BiVQA: Double Bi-LSTM based Video Quality Assessment of UGC Videos Github: https://github.com/atelili/2bivqa Paper: https://arxiv.org/abs/2208.14774v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/live-vqc Tasks: https://paperswithcode.com/task/video-quality-assessment @ai_machinelearning_big_data

Как организовать потоковую обработку данных. Часть 2! В первой части Евгений Ненахов из центра Big Data МТС Digital рассказал об основных компонентах методологии, а сейчас — о том, как ими пользоваться. Из новой статьи вы узнаете: ➖ где хранить конфигурации ➖ как настроить Kafka и Spark Streaming ➖ как снизить нагрузку на GC и многое другое О том, как создать универсальный инструмент потоковой обработки данных и построить с его помощью мощную систему стриминга, способную обрабатывать 7 млн событий в пике, читайте в блоге МТС на Хабре.

🖼 PyTorch Image Quality (PIQ) is a collection of measures and metrics for image quality assessment. $ pip install piq Github: https://github.com/photosynthesis-team/piq Paper: https://arxiv.org/abs/2208.14818v1 Docs: https://piq.readthedocs.io. Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/kadid-10k @ai_machinelearning_big_data

Практический опыт в Data Science нужно получать у практиков. DataWorkshop 5 сентября запускает 3-недельный курс "Практическое введение в Python для Data Science". До 3 сентября (включительно) данный курс можно получить бесплатно. 15 лет опыта в коммерческом программировании, 9 лет в Data Science - у автора курсов. Опыт получал в европейских и американских компаниях. Обучает с 2017 года. Обучение только на реальных данных. Полученные знания можно сразу применять в рабочих проектах. 1000+ студентов из разных стран мира уже прошли обучение на курсах в DataWorkshop. 10 000+ человек приняли участие в различных образовательных программах от DataWorkshop. 9 из 10 человек дают наивысшую оценку курсам DataWorkshop за их практический подход и сжатый концентрат только нужной информации. В их телеграм канале периодически открываются записи в том числе и на бесплатные образовательные программы.

🔋 Self-Supervised Pyramid Representation Learning for Multi-Label Visual Analysis and Beyond Github: https://github.com/wesleyhsieh0806/ss-prl Paper: https://arxiv.org/abs/2208.14439v1 Datasets: https://github.com/wesleyhsieh0806/ss-prl#books-prepare-dataset Downstream: http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/ @ai_machinelearning_big_data

⭐️ YOLOX-PAI: An Improved YOLOX Version by PAI Github: https://github.com/alibaba/EasyCV Paper: https://arxiv.org/abs/2208.13040v1 Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/coco @ai_machinelearning_big_data