Machine Learning | Нейронные сети, ИИ, Big Data

⚠️ Голая статистика: 78% мужчин живут с тараканами в голове Отсюда растут ноги у идеи что секс и любовь нужно заслужить. Именно поэтому некомфортно общаться с девушками и проводить свидания. И это ведёт к тому, что мужчина соглашается на меньшее. Закрывает глаза на отношения, уходит в работу. И в итоге попадает под каблук. Но это решается, если копнуть в корень проблемы. На канале «Психолог в теме 18+» разбирает 5 ошибок в мышлении, которые убивают твоё общение с девушками. Автор – психолог в теме отношений, с 12-летним опытом соблазнения. Подпишись , чтобы не потерять «Психолог в теме 18+»

Реализация функции потерь Triplet Loss в Python (функция тройных потерь) Большинство из нас думают о машинном обучении как о "черном ящике", который принимает некоторые данные и выдает отличные результаты. В последние годы этот черный ящик работает как имитация человека в соответствующих областях, где он используется, и достигает выдающихся результатов. Machine Learning

Хочешь разбираться в 1С? Для тебя уже всё сделали. ⚙️ Канал 1С Hacks рассказывает обо всех возможностях, приёмах и лайфхаках по работе в 1С. Подписывайтесь и прокачивайте свои навыки: @secrets_1C

Машинное обучение для чайников В этом ролике автор дает подробные ответы на следующие вопросы: • Что такое машинное обучение • Для чего используется • Классы задач машинного обучения • Что такое обучение с учителем • Что такое обучение без учителя • Что такое задача регрессии • Что такое задача классификации • Что такое задача кластеризации • Что такое задача уменьшения размерности • Что такое задача выявления аномалий • Что такое нейронная сеть • Что можно делать с помощью нейронных сетей • Возможен ли сценарий "Терминатора" • Интересные факты и лайфхаки о нейронных сетях • Что нужно знать для начала изучения машинного обучения • Курсы по машинному обучению Смотреть это видео на youtube: youtu.be/yQPRzVB4Zpk

Spark UDAF — мощный инструмент для анализа данных и обработки сложных операций агрегации в Apache Spark. Как с помощью него разработать свой агрегатор? 📆Поговорим об этом 27 июня в 20:00 с Вадимом Заигриным, ведущим эксперт по технологиям в Сбербанке и преподавателем OTUS. Вебинар «Spark UDAF: разрабатываем свой агрегатор» приурочен к старту онлайн-курса «Spark Developer» в OTUS. 💻На открытом уроке рассмотрим агрегирование данных в Spark, стандартные агрегатные функции и создание собственных агрегатные функции (UDAF). После вебинара вы научитесь создавать собственные агрегатные функции. Урок предназначен для разработчиков Spark, которые хотят выйти за рамки стандартных функций и узнать, как создавать собственные агрегатные функции. Не упустите возможность получить ценные знания, продолжить обучение вы сможете на курсе, доступном в рассрочку. ➡️Для участия пройдите вступительный тест: https://otus.pw/Ydjy/ Нативная интеграция информация о продукте www.otus.ru

🧠 Решение крупномасштабных задач машинного обучения на Python В настоящее время xLearn поддерживает три алгоритма машинного обучения. Рассмотрим каждый из них в отдельности. Machine Learning

Продолжается прием научных статей по искусственному интеллекту и машинному обучению на конкурс международной конференции AI Journey 2023 За лучшую статью автор получит 1 миллион рублей. Наиболее интересные работы будут опубликованы в научном журнале «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления» и его англоязычной версии Doklady Mathematics. Издание индексируется в крупнейших библиографических базах данных научного цитирования. Авторы также смогут выступить с докладами на международной конференции AI Journey 2023. Свою работу можно подать на сайте AI Journey до 31.07. Важно, чтобы статья была написана на русском или английском языке, содержала ранее не опубликованные материалы и была оформлена по правилам конкурса. Не упустите шанс проявить себя в научной сфере и участвуйте в конкурсе. Еще не поздно!

⚡️ Что такое «Action Recognition» ? Среди всего многообразия задач Computer Vision есть одна, которая стоит особняком. К ней обычно стараются лишний раз не притрагиваться. И, если не дай бог работает, — не ворошить. У неё нет общего решения. Практически для каждого применения существующие алгоритмы надо тюнинговать, переобучать, или судорожно копаться в куче матриц и дебрях логики. В этой статье автор сделал обзор современных методов распознавания действий. От самых простых и удобных, до самых сложных. Расскажу в каких ситуациях, что использовать, и расскажу как это применяют в некоторых проектах. Machine Learning

Ребята сделали крутейший канал про экономику и финансы. Обязательно подписывайтесь: @economy

🤔 ML.NET: можно ли доверять машинному обучению Microsoft? В 2018 году Microsoft разработали ML NET – фреймворк машинного обучения для .NET разработчиков. За прошедшее время эта библиотека претерпела существенные изменения и обзавелась новыми функциями для выявления закономерностей в данных. Посмотрим, как это отразилось на качестве её исходного кода. Machine Learning

Ищешь удобный инструмент ML-разработки для своей компании? MLOps-платформа Dognauts станет твоим верным другом на всем пути разработки и эксплуатации моделей машинного обучения. 💻 Закрой тысячи вкладок и работай с ML-моделями из единого окна 🔐 Разграничивай доступ членов команды по проектам и ролям 🚀 Выводи модели на рынок быстрее C Dognauts весь MLOps у тебя под рукой. Подписывайся на канал, чтобы узнать, как сделать процесс разработки ML-моделей быстрым и управляемым!

♻️ Deep Fake Science, кризис воспроизводимости и откуда берутся пустые репозитории. Ищите и найдете, стучите и откроется… Может быть… А может быть и нет. Machine Learning

Срочно требуются сотрудники на удалёнку (подработка)! Зарплата - от 2.900 ₽ в день. vakanser.ru открывает доступ к вакансиям: — Задача: Перепечатать текст в Word (35 страниц) - 37 000₽ — Задача: Просмотр ролика (оставить отзыв) - 2900₽ — Вакансия: Администратор каналов (без опыта) - 4000₽ в день Платят хорошо, опыт не обязателен ❗️Обращаем ваше внимание, канал закрытый! Бесплатный доступ в @vakanser открыт только на 24 часа!

❔ Как с помощью ML удалять объекты из видео В новом исследовании, проведённом в Китае, сообщается о высоких результатах и впечатляющем росте эффективности новой системы ретуширования, позволяющей легко удалять объекты на видео. Machine Learning

​5 причин получить дистанционное высшее IT-образование по Data Science и Machine Learning от РАНХиГС и Skillbox: 1. Обучение в престижном столичном вузе без переезда в Москву. Всё как в классических вузах: семинары, сессия, студенческие льготы и отсрочка от армии, только все занятия и экзамены — онлайн. 2. Востребованность профессии. Специалисты по Data Science нужны в IT, науке, финансах и банках, маркетинге и торговле, экономике и статистике, добыче и производстве и даже в разработке игр. 3. Программа обучения составлена под запросы современных компаний. Обучение ориентировано на практику — вы будете работать над реальными задачами с 1-го курса и к выпускному соберёте портфолио из более чем 10 кейсов. 4. Диплом государственного образца по окончании обучения. РАНХиГС занимает 9-е место в российском рейтинге Forbes, входит в пятёрку самых влиятельных вузов страны и готовит востребованных специалистов для IT-сферы. 5. Устройство на работу. HR-специалисты сопровождают студентов с 3-го курса. Подайте заявку прямо сейчас по ссылке: https://l.skbx.pro/7tweFu После этого с вами свяжется специалист приёмной комиссии, расскажет о программе и поступлении, а также поможет подготовить документы.

🤟 Оценка структуры кредитного портфеля с помощью R. В ходе обсуждений возникла «маленькая» задачка — построить динамику структуры кредитного портфеля (динамика кредитной карты, например). Есть важная специфика — необходимо применять метод FIFO для погашения займов. Т.е. при погашении первыми должны гаситься самые ранние займы. Это накладывает определенные требования на расчет статуса каждого отдельного займа и определения его даты погашения. Machine Learning

Умеете обучать модели и поднимать API, но не понимаете, что происходит за пределами этих процессов? Никто не знал о GPT, пока она была просто ML-моделью без публично доступного API и продакшена, отмасштабированного на миллионы пользователей, теперь известного всем как ChatGPT. Любой, даже самый минимальный жизнеспособный продукт при таких масштабах будет содержать как ML-компоненты, так и микросервисы, базы данных, подсистемы поиска, логирования, аналитики и многого другого. Научиться проектировать такую архитектуру можно на курсе System Design от Валерия Бабушкина, Vice President, Data Science в Blockchainꓸcom. Здесь вы поработаете над реальными проектами сервиса такси, приложения для знакомств и другими системами, а также познакомитесь с типичной структурой дизайн-собеседований в Big Tech. Всего за 4 недели вы научитесь собирать требования, оценивать нагрузку, выбирать подходящие СУБД, масштабировать системы и повышать их надежность и отзывчивость, а также выделять и последовательно проектировать подсистемы для хранения данных, поиска и аналитики как своими силами, так и с помощью готовых продуктов. Новый поток стартует 19 июня! Ждём вас! [Зарегистрироваться]

🤞 От дружелюбного ИИ к монетизации и одержимости имиджем: почему бывший стартап Илона Маска OpenAI предал свои идеалы Компания хотела стать первой в создании безопасного искусственного интеллекта и выбрала закрытый и коммерческий путь вместо прозрачности и объединения усилий с другими разработчиками. Своё недоверие проекту высказал Илон Маск. Machine Learning

Что такое деловая разведка и почему она необходима для бизнеса? Приглашаем в официальный канал магистерской программы «Аналитик деловой разведки», реализуемой в НИУ ВШЭ. Там публикуются не только новости об учебном процессе, но и любопытные факты из этой профессиональной отрасли. Здесь преподаватели программы делятся кейсами, а также рассказывают о базовой литературе по проблемам современной деловой разведки. Канал будет интересен не только абитуриентам и студентам, но и предпринимателям, которые хотят защитить свой бизнес от угроз. Присоединяйтесь к каналу по ссылке.

🐋 Как распознать образы с помощью TensorFlow? Целью работы является распознавание боковых зубов (маляров) на рентгеновских снимках с использованием нейронной сети. Для реализации цели необходимо выполнить несколько следующих этапов. Данные этапы составляют процесс настройки, обучения, тестирования нейронной сети с использованием TensorFlow. Machine Learning