Data Science | Machinelearning [ru]

​​Tutorial к автоматизации разметки изображений с использованием OpenCV Python Разметка- самая важная часть проекта глубокого обучения. Это решающий фактор того, насколько хорошо модель обучится. Однако это очень утомительно и отнимает много времени. Одним из решений является использование автоматизированного инструмента разметки изображений, который значительно сокращает время. В этой статье мы обсудим некоторые приемы и приемы разметки в OpenCV. С помощью этих методов мы создадим автоматизированный инструмент для разметки одного класса. Он также будет иметь функцию отклонения ненужных объектов. Все это использует возможности некоторых простых алгоритмов в OpenCV. Читать...

Когда смотришь на код который написал неделю назад

​​Поиск пропавших людей на снимках лесного массива, полученных с помощью БПЛА или ещё один разбор задачи Цифрового Прорыва Это статья является продолжением цикла материалов по разбору задач Всероссийского чемпионата "Цифровой Прорыв", связанных с Computer Vision. Решение, предлагаемое в статье, позволяет получить место в топ-10 лидерборда, при это реализация самого подхода у автора статьи заняла ~ 3-4 часа. В конце даются советы по улучшению решения, а также идеи, которые могут привести к победе. Читать...

​​Какую математику нужно знать, чтобы попасть в IT? Многие люди, которые хотели попасть в IT, отказывались от этой идеи, когда вспоминали свои школьные оценки по математике. У нас есть хорошая новость: математика – это интересно, не так уж сложно и доступно всем. В Яндекс Практикуме есть бесплатный тренажер по математике для тех, кто хочет освежить знания, и полноценный математический курс для аналитиков данных. На вебинаре «Какая математика нужна аналитику и специалисту по Data Science» спикер Ольга Матушевич, наставник курса «Анализ данных» расскажет: — какую именно математику нужно знать, чтобы зайти в IT; — как нормально хорошо зарабатывать; — как решать интересные и сложные задачи; — как стать супер-экспертом; — примеры реальных рабочих задач на каждом из этих уровней; — список тем/учебников/материалов под каждый уровень. Приходите 13 декабря в 15:00

​​ЮMoneyDay — онлайн-конференция про айти в финтехе. Разработчики, аналитики, продакты и проджекты расскажут, как работают в ЮMoney. Все доклады основаны на реальном опыте работы над финансовыми продуктами, которыми пользуются миллионы человек. В программе 10 направлений: — Архитектура — Бэкенд — Фронтенд — Тестирование — Менеджмент проектов — Системный анализ — Android™ — DevOps — Product — SQL ⏰ Конференция пройдёт онлайн. Встречаемся 10 декабря в 10:00 (мск) Регистрируйтесь и готовьте вопросы 💜

​​Что такое MLOps? Самый подробный текст про работу с ML-системами, который вы найдете в интернете В этом материале мы подробно разбираем концепцию MLOps. Более того, делаем это тремя способами. Сначала теоретически — через самую толковую, на наш взгляд, схему MLOps. Затем — концептуально, через артефакты, которые заложены в подходе. И наконец, через понимание MLOps как информационной системы. Сохраняйте текст в закладки, потому что на данный момент это, возможно, самое полное описание MLOps на русском языке (и не перевод очередной англоязычной статьи!). Подарим мерч Selectel тому, кто пришлет ссылку на более развернутое описание концепции в комментариях. Читать...

​​Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖 Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨‍💻 Какие нейронные сети вы создадите? ▫️Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса ▫️Обнаружение возгораний ▫️Оценка стоимости квартир ▫️Оценка резюме соискателей ▫️Прогнозирование стоимости полиметаллов ▫️Сегментация изображений самолетов ▫️Распознавание команд умного дома Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀ Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪 Регистрация по ссылке

​​Машинное искусство и стиль Midjourney на примере круга Этот текст для тех, кто хотел бы посмотреть на MidJourney в деле, но не может выделить время, чтобы, наконец, попробовать.  Читать...

​​10 лучших опенсорсных инструментов аннотирования для компьютерного зрения Перевод статьи 10 of the best open-source annotation tools for computer vision 2022 Читать...

​​Глубокое обучение в диагностике: как AI спасает жизни и экономит средства на лечение «Симптомы никогда не лгут», — так сказал самый блестящий диагност, доктор Хаус, который, увы существует только в телесериале. В реальной жизни симптомы часто нелегко обнаружить даже лучшим специалистам, а ошибочные диагнозы признаны самыми частыми и опасными медицинскими ошибками: с теми или иными ошибочными диагнозами сталкиваются ежегодно от 12 до 18 миллионов жителей США. Есть надежда, что искусственный интеллект (artificial intelligence, AI) и машинное обучение (machine learning, ML) смогут в будущем изменить эту тревожную ситуацию. В этой статье рассматриваются самые успешные примеры использования машинного обучения в диагностике, подчёркивается его потенциал и описываются современные ограничения. Читать...

​​🚅🎄HackWagon22 — праздник к нам приходит ❄️ С 16 по 18 декабря участвуй в новогоднем онлайн-хакатоне HackWagon22 от Первой Грузовой компании (ПГК). Праздничное настроение и призовой фонд в размере 300 000 рублей гарантированы. Главное — успей зарегистрироваться до 14 декабря: https://clck.ru/32rMZA 🚊 В новый год с новыми задачами. Два трека от ПГК на выбор: 1. Подарки первым классом (Разработка сервиса для прогнозирования длительности движения вагонов) 2. Лесная инвентаризация (Разработка сервиса для голосовой инвентаризации складов ПГК) 👨‍💻👩‍💻 Собирайся в кругу друзей. Приглашаются дата-сайентисты, frontend и backend-разработчики, UI-дизайнеры любого уровня и все желающие круто провести предпраздничные выходные. 🎁 На HackWagon22 тебя ждёт: ✔️ Новогоднее настроение в кругу единомышленников ✔️ Решение задач и развитие своего технологического портфолио ✔️ Призовой фонд в размере 300 000 рублей и фирменный мерч ✔️ Полезный нетворкинг с экспертами ПГК ✔️ Возможность предложений работы и стажировки ✔️ Фановые активности и конкурсы 👉 Успей зарегистрироваться до 14 декабря: https://clck.ru/32rMZA

​​Нейронная сеть для распознавания образов с TensorFlow: как с ней работать В сегодняшней статье хотим поделиться опытом, как можно начать использовать TensorFlow в целях распознавания образов. Напомним, что TensorFlow — открытая программная библиотека для машинного обучения, разработанная компанией Google для решения задач построения и тренировки нейронной сети с целью автоматического нахождения и классификации образов, достигающая качества человеческого восприятия. Цель статьи — привлечь этот инструмент для распознавания боковых зубов (маляров) на рентгеновских снимках с использованием нейронной сети. Для того чтобы этого достичь, нужно выполнить несколько важных этапов, о чём и поговорим под катом. Читать...

​​2003–2023: Краткая история Big Data Большие данные (Big Data) и, в частности, экосистема Hadoop появились немногим более 15 лет назад и развились к сегодняшнему дню так, как мало кто мог тогда предположить. Ещё только появившись, опенсорсный Hadoop сразу стал популярным инструментом для хранения и управления петабайтами данных. Вокруг него сформировалась обширная и яркая экосистема с сотнями проектов, и он до сих пор используется многими крупными компаниями, даже на фоне современных облачных платформ. В текущей статье я опишу все эти 15 лет эволюции экосистемы Hadoop, расскажу о её росте в течение последнего десятилетия, а также о последних шагах в развитии сферы больших данных за последние годы. Так что пристегнитесь и настройтесь на путешествие во времени вглубь 20 последних лет, поскольку наша история начинается в 2003 году в маленьком городке к югу от Сан-Франциско… Читать...

​​Уже 12 декабря в 19:00 приглашаем вас на онлайн-встречу с коллегами из управления рекламных продуктов Яндекса. Честно поговорим о том, как работают рекламные технологии сегодня, какие технологии и какой продукт делает Яндекс. Кроме того, вы сможете пообщаться с руководителями направлений аналитики, фронтенда, бэкенда и мобильной разработки. Чтобы посетить мероприятие, необходимо зарегистрироваться. До встречи!

​​Открытые данные. Как сматчить несматчиваемое или Нейросеть вам в помощь Аналитик Никитин Александр и Head of ML Андрей Румянцев разобрались как с помощью машинного обучения смерджить несколько наборов данных из открытых источников и не сойти с ума. Open data, TF-IDF, faiss, pgvector, трансформеры и удивительное завершение нашего приключения — всё это под катом. Читать...

​​Алоха коллеги!     Как вам известно, для качественного машинного обучения требуется огромное количество качественных данных, так как во многом от них зависит качество результатов.   Это может быть полезно и для собственных проектов, и для тех, которые выполняются для заказчиков.     Для того что бы получить хорошие данные нам понадобится разметка. А для наладки процесса подготовки датасета, я советую использовать платформу для разметки. Это удобно!    Например, с помощью ABC Elementary можно отдать на аутсорсинг разметку изображений, видео, текстов и аудио. Вы сами выставляете цену за задания, а платформа подключает исполнителей. При обработке данных гарантируется конфиденциальность. Вся информация о платформе подробно изложена на сайте: https://elementary.activebc.ru/, да и техподдержка работает 24/7.     В общем рекомендую и удачи вам в ваших проектах!

Всем привет! Небольшой опрос на тему этики ИИ автопилота автомобилей. Мы собираем данные о выборе, который должен сделать ИИ в момент, когда авария без жертв неизбежна.  Так что, кому не сложно, поучаствуйте в небольшом опросе из 14 простых вопросов в картинках о том, кого из кожаных мешков должен задавить сверхинтелект, и приоритету между категориями, кто наиболее важен, на ваш взгляд:) https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfQOc2ThprVUH8-l4g00xBfmIfDJHln4X1BL9rsW03tVcS4cw/viewform Если будут интересные результаты, естественно поделимся тут красивыми графиками)

​​Учим ИИ в игры играть! Машинное обучение, нейросети, Data Science - слова из мантры программиста-модника. Но лишь единицы действительно разбираются в этих хайповых технологиях. Быть может мы заглянем в закулисье computer science и узнаем как обучить ИИ играть в компьютерные игры? Смотреть видео...

​​Логово питониста - регулярные задачи, статьи о data science и нейронных сетях, алгоритмы, разработка ботов и написание автотестов. На канале вы найдете это и много другой полезной инфы. Добро пожаловать! 👉 https://t.me/pythonist's lair