Data Science | Machinelearning [ru]

​​Аналитика ФИО в ЦФТ Данная статья посвящена тому, как в отделе машинного обучения ЦФТ занимаются аналитикой ФИО клиентов, зачем это нужно, и каких результатов удалось достичь за время исследований в данной области. Статья

​​Что Data Scientist может подсмотреть у разработчика Всем привет, меня зовут Дарья Пронина, я специалист по анализу данных и машинному обучению в отделе R&D в Lamoda. Я расскажу о том, что специалист по Data Science может подсмотреть у разработчиков, чтобы сделать свою работу эффективнее, production-процессы — устойчивее, а работу с разработчиками и дата инженерами — приятнее. Статья

Заполни пробелы в знаниях в IT, дизайне, GameDev и вырасти до мидла за 1,5 месяца с помощью менторов Solvery и получи работу мечты уже этим летом.  🧑‍💻Никаких групповых занятий, ментор один на один общается с учеником; 🧑‍💻Только нужные знания; 🧑‍💻Упор на практику; 🧑‍💻Менторы из Яндекса, Google, Nasa и других крупных компаний; 🧑‍💻Бесплатный первый созвон; 🧑‍💻Занимайся из любой точки мира. До конца лета в Solvery действует скидка на пакеты занятий 15% по промокоду summer15.

​​Уходим с Mercurial на Git Так уж случилось, что у меня остался ряд репозиториев на Mercurial, которые захостил на Bitbucket много лет назад. Проекты перешли в полуархивное состояние, поэтому заглядывал в них не так уж и часто. И тут я решил обратиться к материалам, надо было внести правку... статья

​ИТ-компания Selectel приглашает на вебинар «Искусственный интеллект и Machine learning» После вебинара вы сможете: 💥 наладить прозрачный R&D-процесс в командах 💥 получить нужный результат даже при низкой квалификации кадров 💥 провести оценку эффективности работы исследователей Дата: 29 июля, четверг, 16:00 МСК Спикеры: Алексей Гончаров, CEO в Machine Intelligence Laboratory, и Антон Чунаев, менеджер ML-продуктов в @selectelnews. Подробности и регистрация по ссылке: 🚀 https://slc.tl/HKEgq

​​Над чем задуматься перед тем, как брать ML-задачу в работу. Поток идей для ML-проектов огромный, но не все из них стоят того, чтобы за них браться. Некоторые с большей вероятностью принесут результат, а другие изначально обречены на провал.... статья

​​​​✅ Хотим обратить ваше внимание на полезный telegram-канал для обучения высокоуровневому языку программирования Python На канале ежедневно публикуются задачи по Python и Machine Learning: алгоритмы, функции, классы, регулярные выражения, итераторы, генераторы, ООП, исключения, numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn, TensorFlow и многое другое! ✔️Станьте специалистом по Python вместе с каналом "Задачи по Python и машинному обучению"

​​🐦 BigBird от Google: еще одна важная веха в NLP? Разбираемся, что такое Google BigBird, какие задачи она может решать, и насколько она важна для отрасли. Статья

​​🛠 Сложноструктурные аналитические отчеты с Python и LaTeX В руководстве подробно рассматривается пример использования Python-библиотеки облачного представления приложений Streamlit и системы компьютерной вёрстки LaTeX для подготовки сложных аналитических отчетов с математическими, программными и графическими вставками. Статья

​​🤖 Метод k-ближайших соседей (k-nearest neighbour) Метод k-ближайших соседей (k Nearest Neighbors, или kNN) – популярный алгоритм классификации, который используется в разных типах задач машинного обучения. Наравне с деревом решений это один из самых понятных подходов к классификации. статья

Яндекс вместе с учеными Оксфорда и Кембриджа проводит соревнование среди исследователей ML на базе самого большого в мире открытого датасета по беспилотным авто. Зачем? Повысить осведомленность о проблеме “сдвига данных” в машинном обучении. Когда? Сейчас, в рамках NeurIPS 2021 - крупнейшей ML конференции в в мире. В чем фишка? Машинное обучение сталкивается с испытанием – реальный мир почти бесконечно разнообразен, поэтому очень сложно просчитать все ситуации, в которые попадает алгоритм. Оказываясь в незнакомой среде, он начинает справляться с задачами хуже (например, модель машинного перевода классической литературы вдруг возьмется переводить твиты). Важно, чтобы алгоритмы, попадая в реальный мир, были готовы справляться со сдвигом, который их там ждет. Беспилотникам Яндекса удалось собрать уникальный по наличию разных условий датасет – их авто набирались опыта и собирали данные в трех странах с разными особенностями манеры вождения, дорожных правил и погоды. Что требуется? Разработать алгоритмы для предсказания поведения участников автомобильного движения, погоды или машинного перевода текстов. Обучить их на предоставленных данных. Для этого Яндекс открыл доступ к трем датасетам с реальными данными из Погоды, Переводчика и по беспилотным автомобилям. Проверить качество работы алгоритмов в условиях сдвига. Кстати, авторы самых успешных получат деньги, а решения можно будет применять и в других сферах, где есть проблема сдвига данных. Хотели бы попробовать себя?

​​Ломай дату полностью: сравниваем подходы к качеству данных у крупных компаний (Lyft, Shopify) на Data Quality Meetup статья

​Профессия будущего в мехмате МГУ — теперь в онлайн-формате МГУ и SkillFactory запускают онлайн-магистратуру "Искусственный интеллект и цифровые технологии". Для тех, кто хочет двигать Россию и мир в будущее. Приходите к нам, чтобы получить: ▪️ Глубокое понимание принципов анализа данных и машинного обучения ▪️ Математическую базу мехматского уровня ▪️ Навыки решения исследовательских и практических задач с помощью ML-моделей и нейросетей ▪️ Практику и стажировку от корпоративных партнеров программы И все это — онлайн. Материалы для обучения доступны на платформе 24/7. Вы можете сами выбрать группу с оптимальным временем практических занятий и семинаров. Гибкий график позволяет совмещать обучение с работой. За 2 года вы успеете погрузиться в сферу, получить практический опыт в разработке ИИ и собрать 7+ проектов в портфолио. А по окончании обучения вас ждет диплом МГУ им. М.В. Ломоносова. Узнайте, какие бонусы вас ждут как студента МГУ и как будет проходить ваше обучение, на сайте программы: https://u.to/-DV4Gw

🐍Data Science на JavaScript без Python Статья

​​Платформа обработки данных Билайн Статья

⭐️ Актуальные новости и интересные материалы о регулировании и других аспектах искусственного интеллекта (ИИ) — в Telegram-фиде База знаний AI Команда ICT.Moscow собирает самые заметные новости о технологиях машинного обучения, компьютерного зрения и обработке естественного языка; публикует данные из отраслевых исследований, правового регулирования, мнения экспертов рынка, статьи, интервью и другие полезные материалы об ИИ, а каждое утро начинается с обзора главных ИИ-новостей. Вот несколько постов из их фида: 📌 В России утвержден первый стандарт в области больших данных 📌 Регуляторы ЕС против использования ИИ для распознавания признаков человека в общедоступных местах 📌 Зачем нужны транспортные полигоны для «умных» машин *** 👉🏻 Подписаться на фид @ICT_Moscow_AI

​​🤖 Numpy, Pandas, matplotlib – необходимый минимум для старта в Machine Learning В одном обзоре мы рассмотрим базовый программный минимум для старта в Machine Learning. Для этого понадобятся: Python 3.8+, Jupyter Notebook, numpy, pandas и matplotlib. Статья

​​🤖 Вариационные автоэнкодеры (VAE) для чайников – пошаговое руководство Практическое руководство в стиле "сделай сам" с работающим кодом создания и обучения VAE для лиц знаменитостей на Keras. [ Статья ]

Подборка полезных инструментов для повседневной работы от специалиста по Data Science. Обзор инструментов для Data Scientist и ML-инженеров, которые упрощают ежедневную работу, повышают продуктивность и просто делают опыт использования разных сервисов приятнее... Статья

🐍Скрапинг сайта с помощью Python: гайд для новичков. В этой статье мы разберемся, как создать HTML скрапер на Python, который получает неофициальный доступ к коду сайта и позволяет извлечь необходимые данные. Статья