Machinelearning

⚛ Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold https://deepmind.com/blog/article/putting-the-power-of-alphafold-into-the-worlds-hands Github: https://github.com/deepmind/alphafold Paper: https://doi.org/10.1038/s41586-021-03819-2 @ai_machinelearning_big_data

В Академии больших данных MADE открыт набор на бесплатное обучение в области Data Science. Программа рассчитана на ИТ-специалистов с опытом 1-3 года работы, знаниями высшей математики, умением применять базовый алгоритмы, а также умением программировать на Python, С++ или Java.  Студенты могут выбрать одну из трех специальностей: Data Scientist, Machine Learning Engineer и Data Engineer. Все полученные теоретические знания закрепляются практикой, а в финале обучения – подготовка и защита выпускного проекта.  Прием заявок продлится до 31 июля включительно. Далее – вступительные испытания. Обучение полностью бесплатное. Успейте подать заявку до дедлайна на сайте программы: https://vk.cc/c3XorM

📐 Googl's Measuring and Improving Model-Moderator Collaboration using Uncertainty Estimation Providing high-quality implementations of standard and state-of-the-art methods on standard tasks. Github: https://github.com/google/uncertainty-baselines Paper: https://arxiv.org/abs/2107.04212v1 Dataset: https://www.tensorflow.org/datasets @ai_machinelearning_big_data

↔️ Independent Encoder for Deep Hierarchical Unsupervised Image-to-Image Translation Github: https://github.com/Elvinky/IEGAN Paper: https://arxiv.org/abs/2107.02494 Datasets: https://github.com/Elvinky/IEGAN/tree/main/dataset Image-to-Image Translation: https://paperswithcode.com/task/image-to-image-translation @ai_machinelearning_big_data

🌐 Depth-supervised NeRF: Fewer Views and Faster Training for Free Github: https://github.com/dunbar12138/DSNeRF Paper: https://arxiv.org/abs/2107.02791v1 Project: https://www.cs.cmu.edu/~dsnerf/ Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/3dmatch @ai_machinelearning_big_data

20-21 июля в OTUS пройдет открытый интенсив для тех, кто хочет работать с большими данными. После двухдневного обучения вы сможете выводить модель в продакшн с помошью AWS: - Узнаете, как использовать lambda и нюансы работы с IoT данными - Научитесь выводить модель в продакшн без сложных настроек системы Кроме того, интенсив — это возможность попробовать онлайн-курс «Промышленный ML на больших данных». https://otus.pw/dh44/

🔝 Learning Hierarchical Graph Neural Networks for Image Clustering Github: https://github.com/dmlc/dgl/tree/master/examples/pytorch/hilander Paper: https://arxiv.org/abs/2107.01319 Datasets: https://drive.google.com/file/d/1KLa3uu9ndaCc7YjnSVRLHpcJVMSz868v/view @ai_machinelearning_big_data

🚀 TensorFlow and PyTorch performance benchmarking in 2021 Habr: https://habr.com/ru/company/ru_mts/blog/565456/ Github: https://github.com/Chifffa/tf_vs_torch_benchmarking @ai_machinelearning_big_data

🔎 Microsoft AutoML - Neural Architecture Search New one-shot architecture search framework dedicated to vision transformer search Github: https://github.com/microsoft/AutoML Paper: https://arxiv.org/abs/2107.00651v1 Models: https://drive.google.com/drive/folders/1NLGAbBF9bA1IUAxKlk2VjgRXhr6RHvRW Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cifar-10 @ai_machinelearning_big_data

🔺 Pyramid Vision Transformer Image classification, object detection, and semantic segmentation tasks Github: https://github.com/whai362/PVT Paper: https://arxiv.org/abs/2106.13797v2 @ai_machinelearning_big_data

Cartoon-StyleGan2 🙃 : Fine-tuning StyleGAN2 for Cartoon Face Generation Github: https://github.com/happy-jihye/Cartoon-StyleGan2 Paper: https://arxiv.org/abs/2106.12445 Colab: https://colab.research.google.com/github/happy-jihye/Cartoon-StyleGan2/blob/main/Cartoon_StyleGAN2.ipynb @ai_machinelearning_big_data

Cartoon-StyleGan2 🙃 : Fine-tuning StyleGAN2 for Cartoon Face Generation Github: https://github.com/happy-jihye/Cartoon-StyleGan2 Paper: https://arxiv.org/abs/2106.12445 Colab: https://colab.research.google.com/github/happy-jihye/Cartoon-StyleGan2/blob/main/Cartoon_StyleGAN2.ipynb @ai_machinelearning_big_data

📘 D2L.ai: Interactive Deep Learning Book with Multi-Framework Code, Math, and Discussions Github: https://github.com/d2l-ai/d2l-en Book: https://d2l.ai/ Paper: https://arxiv.org/abs/2106.11342v1 @ai_machinelearning_big_data

Бесконечность не предел, машина ИИ будет работать все быстрее и лучше. Чтобы обуздать ее силу, вспахать и засеять цифровые поля нужны люди — AI продакт-менеджеры. Спрос на профессионалов Big Data PM, AI&ML PM, DS PM, DL PM (альтернативные названия специальности) растет стремительными темпами. Курс «AI Product Manager» — силовой агрегат продакта, решившегося овладеть мощью Al и вырасти до руководителя c-level executives. Никакой воды, только сконцентрированная теория, которую студенты оттачивают на практике. Опыт преподавателей-практиков и 4 кейса в портфолио на выходе. Курс рассчитан на 10 часов в неделю — можно совмещать с основной работой и сразу применять полученные навыки. Преподаватели и менторы из ДомКлик, Mail.ru и Facebook помогут в трансформации вашей карьеры. ❗️Подробности и запись на курс по ссылке — https://clc.am/Qx8Z_Q

🔍 Advancing computer vision research with new Detectron2 Mask R-CNN baselines Facebook Ai: https://ai.facebook.com/blog/advancing-computer-vision-research-with-new-detectron2-mask-r-cnn-baselines/ Code: https://github.com/facebookresearch/detectron2/blob/master/MODEL_ZOO.md#new-baselines-using-large-scale-jitter-and-longer-training-schedule Tensorflow implementation: https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/detectiona @ai_machinelearning_big_data

Знать высшую математику и уметь применять ее в Data Science — принципиально разные вещи. Как выделять самое ценное в больших данных при помощи линейной алгебры? Как исследование функций многих переменных помогает находить оптимальные параметры модели? Как использовать теорему Байеса для бинарной классификации? Все это и многое другое ты освоишь за 4 месяца на практике онлайн-курса «Math for Data Science» от OTUS. Тебя ждет максимально приближенная к реальным рабочим условиям среда и увлекательные разнообразные кейсы. В конце обучения ты соберешь портфолио решенных задач, которое усилит резюме и позволит грамотно работать с моделями машинного обучения. Пройди вступительный тест и получи доступ к профессиональному Slack-сообществу с выпускниками и преподавателями 👉 https://otus.pw/jzIh/

⬇️ Pysentimiento: A Python toolkit for Sentiment Analysis and Social NLP tasks Github: https://github.com/pysentimiento/pysentimiento Paper: https://arxiv.org/abs/2106.09462 English model: https://huggingface.co/finiteautomata/bertweet-base-sentiment-analysis @ai_machinelearning_big_data

Facebook's Reverse engineering generative models from a single deepfake image Github: https://github.com/vishal3477/Reverse_Engineering_GMs Paper: https://arxiv.org/abs/2106.07873 Facebook's blog: https://ai.facebook.com/blog/reverse-engineering-generative-model-from-a-single-deepfake-image/ Dataset: https://drive.google.com/drive/folders/1ZKQ3t7_Hip9DO6uwljZL4rYAn5viSRhu?usp=sharing @ai_machinelearning_big_data

Завершается третий набор студентов магистерской программы Ozon Masters. Ozon Masters - это 2-х летняя бесплатная магистерская программа обучения в области анализа данных. Курсы читает одна из сильнейших команд преподавателей в России. Основные профили подготовки: - Data Scientist - Аналитик данных - Специалист по математическому моделированию Программа подойдет: - Студентам старших курсов и выпускникам ВУЗов с сильной подготовкой по математике или компьютерным наукам, которые хотят начать карьеру в области Data Science или бизнес-аналитике. - Профессиональным аналитикам и датасаентистам, которые хотят систематизировать свои знания или освоить новые инструменты. Есть возможность как очного, так и заочного обучения. Занятия проходят онлайн по вечерам (с 18 до 21) в будни. Если вы хотите попробовать себя в Data Science и в будущем стать частью большой команды аналитиков и датасаентистов Ozon, подавайте заявку до 29 июня и пройдите первый этап отбора: https://ozon.ru/t/FYR7W

🧩 A Bayesian Analysis of Lego Prices in Python with PyMC3 https://austinrochford.com/posts/2021-06-10-lego-pymc3.html Lego Price Analysis: https://austinrochford.com/posts/2021-06-03-vader-meditation.html @ai_machinelearning_big_data