devdigest // data science

Как быстро летит время! https://devdigest.today/goto/1851 #qsharp

15.12.2021. Introduction to Azure Cognitive Services (free webinar) During the presentation you will learn about: - Cognitive services such as Language, Vision, Decision, Speech services; - Azure Applied AI services; - Translator and Custom Translator. During the presentation you will learn about REST APIs, Custom services and deep dive into Translator service. Speaker: Oleksandr Krakovetskyi Co-founder and CEO of DevRain, a software development company with a specialization in web, cloud, mobile and artificial intelligence solutions development. His daily job is to help companies with Azure, Power Platform, Microsoft 365, applied AI and machine learning as a solution architect and consulter. Microsoft Regional Director, Microsoft Artificial Intelligence MVP, Microsoft Certified Trainer and Ph.D.in Computer Science. Register: https://mktoevents.com/Microsoft+Event/312778/157-GQE-382

Как мы прогнозируем цены на наши продукты с помощью Machine Learning http://amp.gs/jYo97

14 декабря не пропустите Data Meetup от AWS User Group Ukraine! Чего ожидать? 🔸Virginie Mathivet ─ AWS ML Hero & DataSquad Team Leader в TeamWork расскажет как step-by-step создавать Datalab и какие сервисы AWS использовать. 🔸Ростислав Фединишин ─ Lead Big Data Engineer в N-iX детально рассмотрит сервис AWS Data Pipeline и его возможности. 🔸Игорь Тимчук ─ Head of Data Unit, Delivery Director в N-iX поделится инсайдами о навыках, благодаря которым Data Engineers становятся high-level специалистами. Задавать атмосферу митапа будет модератор – Дмитрий Овчаренко, Director of Technology Office в N-iX. Присоединяйтесь онлайн: https://bit.ly/3pbdgUc

Внедрение Q# в ваши любимые языки и платформы (Python, .NET, ASP.NET, Julia, Lua, PowerShell) http://amp.gs/jYUVC

Анализ медицинских документов, связанных с COVID, с помощью машинного сервисов Azure Machine Learning и Text Analytics for health https://devdigest.today/goto/1830 #covid #ml #nlp #cord

Сравнение различных видов ML классификаторов в задаче распознавания сигналов http://amp.gs/j1KqW

Созвон Machine Learning Community https://devdigest.today/post/1802 #ml #netml

Крутые GitHub репозитории в области машинного обучения http://amp.gs/j1nPY

Как многие знают, в video intelligence мы создаем систему для контекстной рекомендации видео. В двух словах это работает следующим образом: вы заходите на страницу с рецензией последнего фильма про Джеймса Бонда, а мы на этой странице показываем вам видео о том, как снимали один из трюков в фильме, или интервью с Дэниелом Крейгом, или обзор Aston Martin DB5. В общем показываем то, что будет наиболее органично дополнять контент страницы, которую вы открыли в данный момент. Для улучшения и повышения точности подбора видео мы используем множество разнообразных технологий, одна из которых – NER (Named-entity recognition). Это технология, которая позволяет выделять из текста определенные ключевые слова. Например, во фразе "Пожалуй, ни один автомобиль не получил такой известности в кинематографе, как Aston Martin. Да, именно эту легендарную марку предпочитает агент 007 – Джеймс Бонд." система реализующая NER выделит "агент", "автомобиль", "Aston Martin" и "Джеймс Бонд". Очевидно, что для реализации хайлоад проекта такого уровня была выбрана платформа .NET, а большинство сервисов у нас написано на C#. Есть небольшая часть проекта (которая касается сервисов машинного обучения), написанная на Python, но при этом, довольно давно в планах есть перевод некоторых из этих сервисов на .NET с применением библиотеки ML.NET – несмотря на то, что это довольно молодая библиотека, развивается она очень активно. А теперь собственно к новости, которая стала поводом для этого поста – не так давно, команда разработчиков ML.NET обновила свой роадмап, включив в него поддержку NER. (кстати говоря это была была одной из самых затребованных возможностей, запрос на которую появился еще в 2018 году). Так что, я надеюсь, в скором времени мы сможем сделать нашу платформу еще лучше. А пока ждем первых релизов ML.NET с поддержкой NER Обновленный роадмап: https://github.com/dotnet/machinelearning/blob/main/ROADMAP.md#named-entity-recognition-ner Обсуждение NER: https://github.com/dotnet/machinelearning/issues/630 Ну и про саму технологию: https://en.wikipedia.org/wiki/Named-entity_recognition

Программа конференции для дата-инженеров SmartData 2021 готова! И не просто готова — в ней полно крутейших спикеров со всего мира. Например: ✔ Andy Pavlo, профессор компьютерных наук в университете Carnegie Mellon, эксперт по базам данных; ✔ Ash Berlin-Taylor, опытный контрибьютор в Airflow, член core-команды этого проекта, Director of Airflow Engineering в Astronomer.io; ✔ Jacek Laskowski, опытный эксперт по Spark, Kafka и Kafka Streams, автор нескольких книг по дата-инжинирингу и по совместительству Java Champion; ✔ Tejas Chopra, senior-разработчик в Netflix, работает с хранилищем данных. И это только маленькая часть программы — в ней еще много крутых спикеров. Посмотреть всю программу, список спикеров и купить билет можно на сайте. А по промокоду devdigestds2021JRGpc еще можно успеть купить Personal Standard билет со скидкой. До встречи на SmartData👋

Новый запуск курса Natural Language Processing http://amp.gs/jzmme

Visual Studio Code – инструмент без которого сегодня не обойтись современному программисту. Теперь VS Code умет определять язык программирования используемый в открытом файле с помощью машинного обучения. https://visualstudiomagazine.com/articles/2021/09/07/vs-code-aug21.aspx #vscode #visual #studio #code

Выбор предварительно обученной NLP-модели для классификации текста http://amp.gs/jTJtI

Команда Windows ML подготовила руководство «Анализ данных с помощью Pytorch и машинного обучения Windows» https://docs.microsoft.com/en-us/windows/ai/windows-ml/tutorials/pytorch-analysis-intro #pytorch #WindowsML

Новый выпуск Azure Friday, в котором вы узнаете, как квантовые алгоритмы имитируют квантовую физику для решения сложных задач оптимизации. Квантовая оптимизация (QIO) использует самые современные алгоритмические методы из квантовой физики и делает эти возможности доступными в Azure на обычном оборудовании https://devdigest.today/post/1753 #AzureFriday #Quantum #AzureQuantum

Бесплатный онлайн митап по Big Data и Java. На «IT_One Meet Up: Java and Big Data» эксперты будут говорить о технологиях, инструментах, методах и многом другом, чем живут дата-специалисты. В программе: — Максим Стаценко, «Обзор технологий хранения больших данных. Плюсы, минусы, кому подойдет»; — Вадим Опольский, «Apache Flink vs Свой Java Код. Для приземления данных из Kafka»; — Круглый стол c Максимом Юнусовым, Вадимом Опольским и Максимом Стаценко, на котором спикеры обсудят системы хранения данных, архитектуры и разные подходы к работе с Big Data. А еще вас будет ждать дискуссионная зона и розыгрыш подарков среди участников 🎁 ✅ Участие бесплатное, нужно только зарегистрироваться.

Особенности работы ML.NET на процессорах Apple M1. ML.NET – кросс-платформенная система машинного обучения для разработчиков, которая позволяет использовать возможности машинного обучения в автономном и подключенном режимах. Apple M1 — новый процессор на базе ARM-архитектуры от компании Apple из серии Apple Silicon. https://visualstudiomagazine.com/articles/2021/06/29/mlnet-jun21.aspx #mlnet #apple #m1 #arm