Machinelearning

С 2018 по 2019 г. количество вакансий специалистов по машинному обучению выросло в 1,3 раза. В 2022 году возрастает спрос на специалистов Middle и Senior ML Engineer. Чтобы выйти из ситуации нехватки кадров и обеспечить себе команды профессионалов, крупные компании открывают свои школы и сотрудничают с университетами. Предпочтение уходит талантам, которые уже адаптированы под бизнес-задачи компаний. Так, в Университете ИТМО была запущена уникальная магистратура «Инженерия машинного обучения» с участием компании «Татнефть»: ▪️работа на больших данных компании и развитие до Middle уровня ▪️спонсирование проживания на базе современного кампуса в г.Альметьевск ▪️спонсирование онлайн-обучения в ИТМО - лидирующем вузе страны по компьютерным наукам До 6 августа можно оставить заявку на сайте проекта!

💬 Expanding Language-Image Pretrained Models for General Video Recognition by Microsoft. Video-specific prompting scheme, which leverages video content information for generating discriminative textual prompts. Github: https://github.com/microsoft/VideoX/tree/master/X-CLIP Paper: https://arxiv.org/abs/2208.02816v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ucf101 @ai_machinelearning_big_data

🔥 CLIFF: Carrying Location Information in Full Frames into Human Pose and Shape Estimation Github: https://github.com/huawei-noah/noah-research/tree/master/CLIFF Paper: https://arxiv.org/abs/2208.00571v1 Pretrained checkpoints : https://drive.google.com/drive/folders/1EmSZwaDULhT9m1VvH7YOpCXwBWgYrgwP Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/human3-6m @ai_machinelearning_big_data

👨 Deep Deformable 3D Caricature with Learned Shape Control (DD3C) Github: https://github.com/ycjungsubhuman/deepdeformable3dcaricatures Paper: https://arxiv.org/abs/2207.14593v1 Project: https://ycjungsubhuman.github.io/DeepDeformable3DCaricatures Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/facewarehouse Video: https://youtu.be/WLMPEaK6E4M @ai_machinelearning_big_data

Всем привет! Продолжается набор на бесплатное обучение в Академии больших данных MADE. Мы полностью обновили программу. Теперь за один год вы сможете получить базовые знания и опыт в области больших данных. Основной упор сделан на практическую часть — во время обучения вы дважды пройдете полный цикл реализации DS- и ML- продуктов. Регистрация открыта до 6 августа: https://vk.cc/ceWl31

🔥📐 Rewriting Geometric Rules of a GAN Method which allows edit a GAN model to synthesize many unseen objects with the desired shape Github: https://github.com/peterwang512/ganwarping Paper: https://arxiv.org/abs/2207.14288v1 Project: https://peterwang512.github.io/GANWarping/ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ffhq Video: https://www.youtube.com/watch?v=2m7_rbsO6Hk @ai_machinelearning_big_data

🔘 ALBench: A Framework for Evaluating Active Learning in Object Detection An active learning benchmark framework named as ALBench for evaluating active learning in object detection. Github: https://github.com/industryessentials/ymir Paper: https://arxiv.org/abs/2207.13339v1 Projects: https://github.com/IndustryEssentials/ymir/projects Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco @ai_machinelearning_big_data

11 августа состоится Alfa Data Science MeetUp в стиле кибер-футуризма📟 Если вы в Москве 👉 регистрируйтесь на сайте и приезжайте в офис Альфа-Банка по адресу: проспект Андропова 18, корп. 6 или подключайтесь к онлайн трансляции! Темы и спикеры: 🖲 Развитие клиентской базы: моделирование LTV и прогноз будущих доходов - Сергей Королёв, Middle Data Scientist Альфа-Банк 🖲 Uplift-моделирование в ценообразовании кредитных продуктов - Максим Коматовский, Junior Data Scientist Альфа-Банк 🖲 Совершенный код расчёт - Максим Cтаценко, Team Lead/Senior DWH Developer в Яндекс 🖲 Применение подхода reject/inference в нейросетевом кредитном скоринге - Алексей Фирстов, Senior Data Scientist Альфа-Банк Мероприятие пройдет в необычном формате. У вас будет время вспомнить «Бегущего по лезвию» или «Cyberpunk 2077», вдохновиться, поучаствовать в конкурсе и получить призы за креативность 🕶 Регистрируйтесь на сайте, приходите в гости, будет интересно!

🦠 Learning Protein Representations via Complete 3D Graph Networks DIG: Dive into Graphs is a turnkey library for graph deep learning research. Github: https://github.com/divelab/DIG Paper: https://arxiv.org/abs/2207.12600v1 Tutorials: https://diveintographs.readthedocs.io/en/latest/tutorials/graphdf.html Documentation: https://diveintographs.readthedocs.io/ Benchmarks: https://github.com/divelab/DIG/tree/dig-stable/benchmarks Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/atom3d @ai_machinelearning_big_data

⚡️Рассказываем про альтернативу зарубежным облакам для ML-разработки⚡️ Лавры высокотехнологичной компании манят всех. Но разговоры о BigData, AI и ML становятся тише, когда на стол ложится смета на обновление инфраструктуры. ✅Платформа ML Space станет отличным местом для первых шагов в ML-разработке для компаний с любым уровнем погружения в AI, и вот почему: 1️⃣Полный цикл работ: от импорта данных и обучения модели до эксплуатации готового AI-сервиса. 2️⃣ Для обучения моделей доступны CPU и GPU-ресурсы, что ускоряет сроки разработки и приближает момент получения выгоды от AI на несколько месяцев. 3️⃣ Оплата pay-as-you-go исключает капитальные затраты и позволяет масштабировать ресурсы. 4️⃣ Платформа аттестована по УЗ-1, входит в Единый реестр российского ПО, имеет лицензии ФСТЭК и ФСБ, так что проблем с безопасностью не будет. 🔥Ну, и главный плюс — для знакомства вложений не требуется, достаточно зарегистрироваться как юрлицо и получить грант от 5 до 180 тысяч рублей. 📍Протестировать

⚡️Рассказываем про альтернативу зарубежным облакам для ML-разработки⚡️ Лавры высокотехнологичной компании манят всех. Но разговоры о BigData, AI и ML становятся тише, когда на стол ложится смета на обновление инфраструктуры. ✅Платформа ML Space станет отличным местом для первых шагов в ML-разработке для компаний с любым уровнем погружения в AI, и вот почему: 1️⃣Полный цикл работ: от импорта данных и обучения модели до эксплуатации готового AI-сервиса. 2️⃣ Для обучения моделей доступны CPU и GPU-ресурсы, что ускоряет сроки разработки и приближает момент получения выгоды от AI на несколько месяцев. 3️⃣ Оплата pay-as-you-go исключает капитальные затраты и позволяет масштабировать ресурсы. 4️⃣ Платформа аттестована по УЗ-1, входит в Единый реестр российского ПО, имеет лицензии ФСТЭК и ФСБ, так что проблем с безопасностью не будет. 🔥Ну, и главный плюс — для знакомства вложений не требуется, достаточно зарегистрироваться как юрлицо и получить грант от 5 до 180 тысяч рублей. 📍Протестировать

🦾 Learning Visual Representation from Modality-Shared Contrastive Language-Image Pre-training Github: https://github.com/hxyou/msclip Paper: https://arxiv.org/abs/2207.12661v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/sst @ai_machinelearning_big_data

Cтартовал первый контест для разработчиков от Brand Analytics. ⚡️ Призовой фонд - 500 тысяч рублей. Задача участников - написать приложение, которое выявляет сбои в работе российских публичных сервисов на основе анализа сообщений из соцмедиа. Для разработки решения предоставляются датасеты публичного потока данных соцмедиа, гарантированно включающие информацию о сбоях в работе сервисов. Ограничений на используемые языки программирования, инструментарии и библиотеки — нет. Срок подачи решений до 17 августа 2022 г. 20:00 MSK. Следите за новостями контеста в официальном Telegram-канале. И присоединяйтесь на devchamp.ru.

🔥 Practical Course Deep Learning A 🚀free course from fast.ai learn how to apply deep learning and machine learning to practical problems. Course Git @ai_machinelearning_big_data

☀️ MAPIE - Model Agnostic Prediction Interval Estimator MAPIE allows you to easily estimate prediction intervals (or prediction sets) using your favourite scikit-learn-compatible model for single-output regression or multi-class classification settings. Github: https://github.com/scikit-learn-contrib/mapie Paper: https://arxiv.org/abs/2207.12274v1 Docs: https://mapie.readthedocs.io/en/latest/ @ai_machinelearning_big_data

Курс «Английский для IT-профессий» от Яндекс Практикума Для тех, кто хочет изменить свою профессиональную жизнь и работать в международной команде. Обучение построено не вокруг абстрактной теории, а вокруг рабочих ситуаций и полезных для карьеры навыков: ✋Стендапы. Подготовитесь обсуждать задачи, задавать вопросы и просить о помощи. 👨‍💻 Работа с заказчиками. Научитесь презентовать решения, говорить про баги и фичи. 📣 Митапы. Сможете понимать на слух доклады и выступать сами. 😎 Собеседования. Научитесь рассказывать про свой опыт, понимать вопросы и тактично переспрашивать. 👯 Неформальное общение с коллегами. Сможете рассказать о своих интересах, опыте, планах на будущее. 💻 Код-ревью. Сможете описать сделанное, дать обратную связь, тактично отстоять своё мнение. Запишитесь на бесплатную консультацию. Определим ваш уровень языка, расскажем про обучение и ответим на все вопросы

👱‍♂️ Multiface: A Dataset for Neural Face Rendering Github: https://github.com/facebookresearch/multiface Paper: https://arxiv.org/abs/2207.11243v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/facewarehouse @ArtificialIntelligencedl

Есть опыт в машинном обучении, но хотите двигаться ещё дальше? Специально для вас Валерий Бабушкин, Head of Data Science в Blockchainꓸcom, вместе с командой опытных специалистов из Яндекса, AliExpress и X5 Retail Group подготовил продвинутый курс, который поможет глубже копнуть в машинное обучение и разобраться со всеми этапами работы ML-инженера: от сбора и разметки данных до деплоя собственных приложений. К концу обучения вы создадите пять ML-сервисов, каждый из которых будет решать важную и востребованную бизнесом задачу. Переходите по ссылке и записывайтесь на курс до 1 августа — по промокоду MLBD дарим скидку 10%. Ждём вас!

🌟 SimAM: A Simple, Parameter-Free Attention Module for Convolutional Neural Networks Simple but very effective attention module for Convolutional Neural Networks (ConvNets). Github: https://github.com/ZjjConan/SimAM Paper: http://proceedings.mlr.press/v139/yang21o.html Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cifar-10 Google Drive: https://drive.google.com/drive/folders/1rRT0UCPeRLPdTCJvv43hvAnGnS49nIWn?usp=sharing @ai_machinelearning_big_data