Математика Дата саентиста

📌Feast — open-source хранилище фичей для ML — pip install feast Если вдруг кто не сталкивался, существует Feast (Feature Store), который предоставляет простой способ управления существующей инфраструктурой данных для обучения ML-моделей. Feast позволяет: — загружать фичи в офлайн- и онлайн-хранилища. Первое подходит для хранения kv-store (оперативных данных), а последнее — для data lake (данных для обучения) — отделить ML от данных, абстрагировать работу с данными от разработки ML-моделей Feast содержит 5 функциональных блоков: Registry, Transform, Storage, Serving и Operational Monitoring. 🖥 GitHub 🟡 Доки @data_analysis_ml

Куда пойти, чтобы подготовиться к вступительным испытаниям в магистратуру? Факультет компьютерных наук и Нетология организуют совместный марафон по подготовке к вступительным экзаменам в онлайн-магистратуру по инженерии данных. Марафон включает: ⏺️3 вебинара по основам математики, алгоритмов и программировании на Python ⏺️консультацию по поступлению в онлайн-магистратуру «Инженерия данных» ⏺️экспертную поддержку 💻 Формат: онлайн 📆 Когда: 2-10 июля 🐭Для участия необходимо зарегистрироваться по ссылке. Реклама ЗАО ГК Аккорд 2SDnjdPNmfG

🌟 Deep Learning на пальцах Это крутой бесплатный курс по глубокому обучению, который читает исследователь MIT Семён Козлов. В том же объёме курс читается и для магистрантов Новосибирского Государственного Университета, а также студентов CS центра Новосибирска. Темы, которые в нем освещены: ▪️Python, numpy, notebooks ▪️Нейронные сети ▪️PyTorch и подробности ▪️Введение в NLP, компьютерное зрение, распознавание речи и обучение с подкреплением. 🔗 Ссылка на материалы

📌 Зачем программисту нужна математика? Многие считают, что если предметная область не требует знаний математики, то она не нужна. Тем не менее существуют много фундаментальных ограничений, прямо вытекающих из математической теории, которые оказывают непосредственное влияние на код. 🔹 Приглашаем вас на открытый урок «Факты из математики, которые могут облегчить жизнь разработчику», где разберем факты и рассмотрим, как они помогают принимать проектные решения. Урок посвящен курсу «Математика для программистов» от Otus — лучшие практики, после изучения которых вы сможете быстрее изучать новые языки программирования и фреймворки. 👉 Регистрация и подробности https://otus.pw/acQX/?erid=LjN8KaCbi

🌟 Мощный учебник по использованию Julia в ML и Deep Learning Здесь приведено много практических примеров, таких как реализация LSTM, реализация классического перцептрона, использование линейной/логистической регрессии и много других примеров. Показывается, как работать с последовательностями, как корректно обрабатывать файлы, как использовать GPU. Отличный материал, если планируете использовать Julia в работе 🟡 Deep Learning with Julia @machinelearning_interview

Научитесь эффективно использовать нейросети в своей работе. Приглашаем на бесплатный мини-курс Skillbox «Data Science с нуля: пробуем профессии на практике за 5 дней». Окунитесь в сферу IT и решите, какая специальность вам ближе. 🎁 Регистрация по ссылке: https://epic.st/piirP?erid=2VtzqwQgC4p Чем займётесь на мини-курсе? Узнаете, где востребована наука о данных, и разберётесь в различиях её основных направлений. Освоите азы главного языка Data Science — Python, а также визуализируете с помощью него данные. Изучите базовые конструкции языка SQL и наконец поймёте, как же работают нейросети. В знакомстве с профессиями вас будет сопровождать Анастасия Борнева — руководитель направления по исследованию данных в «Сбере». В финале мини-курса в прямом эфире она разберёт практические задания и ответит на все вопросы. 🎉 Все участники получат крутые бонусы и подарки! Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880

🚀 Популярный учебник по машинному обучению ШАДа, то спешим сообщить —недавно там появились новые главы. В частности: ▪Обучение представлений и Дистилляция знаний ▪Целый раздел про генеративные модели ▪Раздел про рекомендательные системы ▪Временные ряды ▪Теория глубокого обучения ▪Онлайн-обучение ▪Вероятностные распределения, параметрические оценки, энтропия @data_math

👨‍🎓 Приглашаем на День открытых дверей Сколтеха в Telegram. Всё просто: 2 июля заходите в уютный чатик, студенты рассказывают о поступлении, обучении, научной работе, практике в индустрии, профессорах, лабораториях и жизни в Сколтехе.  Университет входит в ТОП-100 лучших молодых университетов мира по версии Nature Index. Учёба в Сколтехе — это: - 12 программ магистратуры: Науки о данных, Прикладная вычислительная механика, Инженерные системы, весь список тут - Доступ к высокотехнологичным лабораториям - Профессора с мировым именем - Широкие возможности: карьера в ведущих компаниях, наука или свой стартап Если хотите больше узнать об учёбе в Сколтехе — регистрируйтесь.

⚡️ Полезные гайды по математике для машинного обучения Большой ресурс авторов книги Mathematics for Machine Learning. Эта крутая книга доступна бесплатно. И к ней доступно множество упражнений: ▪Математика за линейной регрессией ▪Метод главных компонент (PCA) ▪ Модели гауссовой смеси 🔗 Репозиторий проекта на GitHub @data_math

🎓Эффективный ML (MIT) Одной из самых важных тем в области искусственного интеллекта на сегодняшний день является эффективность работы алгоритмов ИИ. Это важная тема, учитывая большие объемы вычислительных ресурсов, требуемых современными системами ML. В этом курсе представлен подробный обзор методов, позволяющих создавать эффективные системы ML. Включает лекции по: - Сжатию - Сокращение - Квантование - Поиск нейронной архитектуры - Распределенное обучение - Параллелизм данных и моделей - Тонкая настройка ... и многое другое. https://www.youtube.com/playlist?list=PL80kAHvQbh-pT4lCkDT53zT8DKmhE0idB @data_math