Data Science

MIT's "Foundations of Reinforcement Learning & Interactive Decision Making" PDF: arxiv.org/pdf/2312.16730 @datascienceiot

📌Монография "Reinforcement Learning: An Overview" Исчерпывающий материал по обучению с подкреплением (Reinforcement Learning, RL), в котором подробно описываются различные модели среды, задачи оптимизации, исследуется определение компромисса между теорией и практической эксплуатаций RL. Отдельно рассматриваются смежные темы: распределенное RL, иерархическое RL, обучение вне политики и VLM. В работе представлен обзор алгоритмов RL: 🟢SARSA; 🟢Q-learning; 🟢REINFORCE; 🟢A2C; 🟢TRPO/PPO; 🟢DDPG; 🟢Soft actor-critic; 🟢MBRL. Автор - Kevin Murphy, главный научный сотрудник и руководитель команды из 28 ресечеров и инженеров в Google Deepmind. Группа работает над генеративными моделями (диффузия и LLM), RL, робототехникой, байесовским выводом и другими темами. Кевин опубликовал более 140 статей на рецензируемых конференциях и в журналах, а также 3 учебника по ML, опубликованных в 2012, 2022 и 2023 годах издательством MIT Press. (Книга 2012 года была удостоена премии ДеГроота как лучшая книга в области статистической науки). 🔜 Монография опубликована в открытом доступе 9 декабря 2024 года. @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Book #RL

Российская наука на NeurIPS 2024 На международной конференции NeurIPS, которая стартовала 10 декабря в Ванкувере, ученые из AIRI (российский научно-исследовательский институт искусственного интеллекта) и Сбера представили рекордные 17 научных работ. В их числе исследования в области квантовой химии, оптимизации AI-алгоритмов и методов обучения больших моделей. Как отметил Старший вице-президент Сбера, руководитель блока «Технологическое развитие» Андрей Белевцев — этот успех подчеркивает конкурентоспособность российской науки в области искусственного интеллекта на мировой арене. @datascienceiot

Reinforcement Learning: An Overview 📕 Book @datascienceiot

🔥 Огромная бесплатная книга по SQL! (500+ страниц!) 🔗 Ссылка: *клик* @sqlhub

Справочник по науке о данных Python 📕 Github @datascienceiot

ML Advertising - это канал, где я рассказываю про мир рекламных бирж, платформ-вендоров и делаю боевые заметки с полей онлайн рекламы от лица ML инженера. На канале вы найдете все необходимое для погружения в индустрию: - Bid Landscape: оцениваем распределение ставок при покупке рекламных слотов - Bidding Strategy: выбираем оптимальные стратегии ставок в RTB-аукционах с использованием многоруких бандитов и Deep RL - LLM in Ad Tech: используем языковые модели для анализа контекста сайтов и таргетинга пользователей - Traffic Shaping: фильтруем рекламные слоты для экономии расходов на инфру Подборка постов 🤖 ML в AdTech 🚀 Как работает рекламная платформа 🔨 Аукционы в реальном времени 💵 Динамическое ценообразование t.me/dsinsights - стоит подписаться!

OpenAI o1 System Card 🔗 System Card @datascienceiot

Calculus 1 for Honours Mathematics 🔗 Book @datascienceiot

Harvard's "Advanced Complex Analysis" 📓Course @datascienceiot

Computational Geometry 📕 Book @datascienceiot

🖥 t.me/haskell_tg - Haskell входит в число наиболее востребованных функциональных языков программирования. В нашем новом канале, вы найдете множество уроков, книг и гайдов для погружения в этот мощный язык с нуля. Отличная возможность не только выучить новый язык, но и возможность прокачать свои навыки программирования. t.me/haskell_tg - стоит подписаться!

Welcome to Ollama's Prompt Engineering Interactive Tutorial 🔗 Github @datascienceiot

Приглашаем тебя на крутое IT-мероприятие, посвящённое AI и передовым технологиям разработки рекомендательных систем. Регистрируйся, и в день мероприятия мы пришлём тебе ссылку на трансляцию. Или приходи очно, если ты живёшь в одном из городов. Где и когда? 👉 Нижний Новгород, 5 декабря 👉 Санкт-Петербург, 6 декабря Тебя ждут крутейшие доклады, живая дискуссия и новые знания в сфере рекомендательных систем. Количество мест ограничено — успей занять своё и прикоснуться к миру рекомендательных систем! 😉

Super beginner-friendly book on Linear Algebra 🔗 Book @datascienceiot

📚 Machine learning mastery 🔗 Github @datascienceiot

📚 Deep Learning with Python Develop Deep Learning Models on Theano and TensorFLow Using Keras by Jason Brownlee 🔗 Book @datascienceiot

С 11 по 13 декабря состоится конференция AI Journey, посвященная применению искусственного интеллекта во всех сферах жизни В преддверии знакового события Сбер провел соревнование по искусственному интеллекту AIJ Contest 2024, участниками стали эксперты из 23 стран мира, в том числе и россияне. Призовой фонд составил 8,5 млн руб. Работа шла по нескольким направлениям, наиболее актуальным в сфере AI-технологий: 🔷 Разработка модели для работы с видео, аудио и текстом: мультимодальность предполагала анализ содержимого на предмет понимания, особенный упор шел на эмоциональное наполнение 🔷 Создание агентов, которые успешно могут взаимодействовать в условиях социальных дилемм, конкуренции и кооперации 🔷 Разработка системы управления мобильным манипулятором по языковым инструкциям, где участники должны были показать навыки как в работе с LLM, так и в робототехнике. 🔷 Создание AI-ассистента на базе LLM модели GigaChat, который может определять потребности пользователя на основе диалога. Вскоре будут подведены итоги соревнований, победителей назовут и наградят в ходе конференции AI Journey. @datascienceiot

📚 Open Notebook Реализация Notebook LM с открытым исходным кодом, обладающая большей гибкостью. 🔗 Github @datascienceiot

💡 Хакатон «Норникеля» «Интеллектуальные горизонты»: стартуем на поиски инноваций! Погружайся в кейсы от «Норникеля» и решай задачу по одному из трех треков: от анализа данных до автоматизации, от экологического мониторинга до создания алгоритмов, которые могут изменить правила игры в индустрии. Когда: 6 - 8 декабря. Формат: онлайн. Призовой фонд: 1 500 000 рублей. 🧑‍💻 Разработчики, аналитики, инженеры и любители новаторских решений смогут применить свои знания, чтобы придумать решения для реальных задач в промышленности. Хакатон «Норникеля» «Интеллектуальные горизонты» — это отличный шанс показать свои идеи, повлиять на промышленность и найти новых единомышленников.  Если нет команды — поможем её собрать! ➡️ Успей зарегистрироваться до 2 декабря, 23:59 МСК по ссылке.