Machinelearning

🟣 Хотите узнать, как научить компьютер понимать текст? На открытом уроке соберите свою NLP-модель, способную распознавать эмоциональную окраску текста. ⏰ 25 мая в 18:00 Урок пройдет в рамках онлайн-курса «Machine Learning. Professional», разработанного совместно со Сбером. 🔥 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА Сильное портфолио, которое позволит вам претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist. 👉 ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ https://otus.pw/9ljx/

Imagen unprecedented photorealism × deep level of language understanding From Google Home: https://gweb-research-imagen.appspot.com/ Paper: https://gweb-research-imagen.appspot.com/paper.pdf

📝 Automated Crossword Solving Pretrained models, precomputed FAISS embeddings, and a crossword clue-answer dataset. Github: https://github.com/albertkx/berkeley-crossword-solver Paper: https://arxiv.org/abs/2205.09665v1 Dataset: https://www.xwordinfo.com/JSON/ @ai_machinelearning_big_data

immers.cloud предлагает виртуальные серверы с посекундной тарификацией для решения задач искусственного интеллекта с видеокартами Tesla (V100, A10, T4) и RTX (2080Ti, 3090, 3080, A5000) от 29 ₽ в час. Арендуйте мощные серверы с видеокартами Nvidia Tesla или RTX на любой срок и с любым бюджетом. Тарификация посекундная, минимальная сумма пополнения баланса — 100 ₽. Список всех GPU-конфигураций и цены доступны по ссылке. Зарегистрируйтесь по ссылке и получите бонус +20% к первому платежу. Техническая поддержка доступна 24/7 — @immerscloudsupport

☠️ PYSKL: Towards Good Practices for Skeleton Action Recognition Skeleton-based action recognition Github: https://github.com/kennymckormick/pyskl Paper: https://arxiv.org/abs/2205.09443v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/finegym @ai_machinelearning_big_data

🧍‍♂ AvatarCLIP: Zero-Shot Text-Driven Generation and Animation of 3D Avatars Github: https://github.com/hongfz16/avatarclip Colab demo: https://colab.research.google.com/drive/1dfaecX7xF3nP6fyXc8XBljV5QY1lc1TR?usp=sharing Paper: https://arxiv.org/abs/2205.08535v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/amass Instructions: https://github.com/hongfz16/AvatarCLIP/blob/main/Avatar2FBX/README.md @ai_machinelearning_big_data

День открытых дверей направления «Анализ данных» Зарегистрироваться 23 мая 17:00 (мск) Бесплатное мероприятие для тех, кто хочет получить новую профессию и работать с данными. Яндекс Практикум помогает людям расти — на работе и в жизни. У нас вы можете получить новую специальность и найти работу с помощью нашего карьерного центра. Одно из образовательных направлений Практикума — «Анализ данных». 23 мая на Дне открытых дверей мы расскажем, как устроена сфера анализа данных, какие профессии в ней существуют, на что стоит обратить внимание, выбирая специальность, как учиться и не бросать и как потом найти работу. На протяжении всей трансляции вы сможете задавать выступающим экспертам свои вопросы.

☑️ TorchSSL A Pytorch-based toolbox for semi-supervised learning. Code: https://github.com/torchssl/torchssl Paper: https://arxiv.org/abs/2205.07246v1 Logs and weights: https://onedrive.live.com/?authkey=%21AJ%2DwKMa%2DENcbk1s&id=AF426F3217F6565A%213488&cid=AF426F3217F6565A @ai_machinelearning_big_data

Значительно снизить расходы на приобретение нового оборудования и справиться с дефицитом IT-инфраструктуры 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: • корпоративная почта, • 1С в облаке, • хранение и резервное копирование данных, • платформа для совместной работы с документами, • информационная безопасность, • вычислительные ресурсы по моделям IaaS/PaaS. Оформите бесплатный тестовый доступ на нашем сайте. Приглашаем к сотрудничеству в рамках партнерской программы. 📞 Тел: +7 (495) 789-4135 🌏 Сайт: https://nubes.ru/

Ищем Lead Data Engineer в команду PREDICTO. Будем разрабатывать CDP (costumer data platform), для сегментации пользователей на аудитории и многих других интересных задач. 📍в классном офисе в Москве/частично удаленно. 📍белая ЗП или ИП от 300 до 600К. 📍большой датасет, интересные задачи, возможность влиять на продукт. ✅Что нужно делать: • Будешь ответственен за все вопросы разработки. • Формировать и управлять командой Data Engineer при разработке и эксплуатации продукта. • Принимать непосредственное участие в разработке продукта. • Прорабатывать архитектурное решение для продукта. • Совместно с фаундерами участвовать в обсуждении бизнес целей и задач. 🧠 Чего ждём: • Опыт работы с облаками, построение и эксплуатация облачных решений. • Опыт работы с большими объемами данных. • Опыт управления командой ИТ специалистов. ✅ Опционально: • Опыт решения на базе Яндекс.Облако. • Опыт по работе с данными Clickstream. • Опыт работы с ML. Интересна вакансия? Пиши Анастасии в тг: @fedosovaAS

👀 Sockeye Sockeye is an open-source sequence-to-sequence framework for Neural Machine Translation built on PyTorch. Code: https://github.com/awslabs/sockeye Tutorial: https://github.com/awslabs/sockeye/blob/main/docs/tutorials/wmt_large.md Paper: https://arxiv.org/abs/2205.06618v1 @ai_machinelearning_big_data

Постройте систему обработки, хранения и аналитики больших данных с помощью сервисов Selectel. Самостоятельно соберите решение под ваши задачи или пользуйтесь экспертизой наших специалистов. Решать задачи анализа данных с сервисами Selectel — удобно: — В @Selectel есть конфигурации серверов и виртуальных машин, которые уже готовы к работе. Если вам нужен сервер нестандартной конфигурации — мы соберем его максимум за 5 рабочих дней. — Вам не нужно покупать и содержать собственные серверы. Пользуясь услугами Selectel, вы платите за арендованные ресурсы, а мы контролируем безопасность и работоспособность оборудования. — Арендуйте серверы и межсетевые экраны в аттестованной инфраструктуре Selectel, чтобы соответствовать требованиям российских законов. Оставьте заявку, мы свяжемся с вами в течение рабочего дня и поможем интегрировать систему в ваш бизнес: https://slc.tl/57iqg

Group R-CNN for Point-based Weakly Semi-supervised Object Detection Instance-aware representation learning which consists of instance-aware feature enhancement and instance-aware parameter generation to overcome this issue. Code: https://github.com/jshilong/grouprcnn Installation: https://mmdetection.readthedocs.io/en/v2.18.1/get_started.html#installation Paper: https://arxiv.org/abs/2205.05920v1 Task: https://paperswithcode.com/task/object-detection Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco @ai_machinelearning_big_data

Group R-CNN for Point-based Weakly Semi-supervised Object Detection Code: https://github.com/jshilong/grouprcnn Paper: https://arxiv.org/abs/2205.05920v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco @ArtificialIntelligencedl

Прокачай карьеру в NLP и компьютерной лингвистике! 19 мая в 18:00 (по МСК) Мила Рванова, ведущий аналитик-исследователь Газпромбанка, расскажет: • что такое Natural Language Processing, • почему знаний в IT и математике может быть недостаточно, • зачем NLP нужен бизнесу, • что нужно знать для построения карьеры в NLP. Лекция пройдет в Zoom – нужна регистрация: https://vk.cc/cd3e4B

Efficient and performance-portable vector software CPUs provide SIMD/vector instructions that apply the same operation to multiple data items. This can reduce energy usage e.g. fivefold because fewer instructions are executed. We also often see 5-10x speedups. Code: https://github.com/google/highway Paper: https://arxiv.org/abs/2205.05982v1 Testing: https://github.com/google/highway/blob/master/g3doc/release_testing_process.md @ai_machinelearning_big_data

Планируете переезд или остаётесь в России? Если вы разработчик и у вас есть минута времени, поделитесь планами в анонимном опросе. Там всего 7 вопросов. Ваши ответы помогут крупному IT-работодателю понять, в каких странах стоит открывать офисы и как условия нужны разработчикам.

🦉 OWL-ViT: Open-World Object Detection with Vision Transformers OWL-ViT is an open-vocabulary object detector. Github: https://github.com/google-research/scenic/tree/main/scenic/projects/owl_vit Paper: https://arxiv.org/abs/2205.06230 Colab: https://colab.research.google.com/github/google-research/scenic/blob/main/scenic/projects/owl_vit/notebooks/OWL_ViT_minimal_example.ipynb Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/objects365 @ai_machinelearning_big_data

Интернет вещей — это глобальная сеть, которая соединяет не только компьютеры, но и другие электрические приборы, от кофе-машин до тостеров. Почему интернет вещей до сих пор не стал чем-то обыденным и насколько жизнь человека может стать комфортнее с развитием этой технологии? Узнайте в новом выпуске подкаста «ZIP. Архив техногенного мира» от команды Газпромбанка. Слушайте и делитесь > https://vk.cc/cdrlFa

🗯 DeepFilterNet A Low Complexity Speech Enhancement Framework for Full-Band Audio (48kHz) using on Deep Filtering. Github: https://github.com/rikorose/deepfilternet Paper: https://arxiv.org/abs/2205.05474v1 Demo: https://huggingface.co/spaces/hshr/DeepFilterNet2 @ai_machinelearning_big_data