Machine Learning | Нейронные сети, ИИ, Big Data

Deep learning with Keras Большая шпаргалка ⤵️ Machine Learning | Big Data

Полная учебная программа по науке о данных для начинающих Введение в Python, набор инструментов для специалистов по данным, наука о данных с помощью Python Machine Learning | Big Data

Все знают, что без элементарных знаний терминологии в айти делать нечего. Самые опытные IT терминологи создали свой канал, где дают чёткие определения понятиям программирования. Терминалоджи – самый простой и удобный способ выучить все IT термины и не только. Подпишись: @it_terms

12 примеров искусственного интеллекта в повседневной жизни В статье ниже вы можете ознакомиться с двенадцатью примерами присутствия ИИ в нашей повседневной жизни. Популярность искусственного интеллекта (ИИ) растет, и нетрудно понять, почему. У ИИ есть потенциал для самых разных применений, от кулинарии до здравоохранения. Хотя сегодня искусственный интеллект может быть модным словечком, завтра он может стать стандартной частью нашей повседневной жизни. На самом деле - это уже здесь. Machine Learning | Big Data

Очередная полезнейшая шпаргалка Machine Learning | Big Data

20+ популярных опенсорсных датасетов для Computer Vision ИИ в первую очередь развивается благодаря данным, а не коду. Это смелое заявление несколько лет назад могло показаться нелепым, но сегодня это не так. Однако, по-прежнему существует одна проблема: высокого качества данных обучения достичь иногда очень сложно. На поиск подходящего для задач компьютерного зрения массива данных могут потребоваться дни или недели. Но не стоит волноваться, в этой статье мы составили исчерпывающий список качественных массивов данных для компьютерного зрения в свободном доступе. Machine Learning | Big Data

Веб-разработку теперь можно освоить прямо в Телеграм! Канал «WEB» публикует тесты, по которым материал усваивается в 2 раза быстрее и прочнее. Выбрал вариант – увидел ответ – запомнил –сразу применил. Подпишись и освой самый востребованный скилл с 0: @web_telegram

Объективных данных не бывает Одно из устойчивых заблуждений относительно людей, работающих с числами, состоит в том, что они производят «объективные» данные. Это заблуждение часто преподносится в самодовольной манере, направленной на людей, которые выступают за корректировку необработанных данных. Нет-нет-нет, говорят они, вы не можете изменить данные, потому что вы вносите субъективность в священные необработанные данные! Machine Learning | Big Data

🖥 Самостоятельное обучение - будущее ИИ? Самостоятельное обучение (SSL) часто называют «будущим искусственного интеллекта». Google и Facebook используют эту технику машинного обучения для разработки новых тестов в области обработки естественного языка и компьютерного зрения. Machine Learning | Big Data

🎉 Вау, Google выпустил уникальный дудл в честь 5 лучших телеграм-каналов по программированию. Делимся ими с вами: Хабр Community – самые полезные статьи и техно-обзоры прямо в Telegram. В ленту попадает только лучшее. Google –тут вы выжмете свой гаджет на 100%. Фишки, взломы, секретные комбинации и скрытые возможности. GIT: Сервисы для программистов – хранилище более 10.000 полезных утилит для всех, у кого есть компьютер. Почему я раньше о них не знал? Точка входа в IT – самый крупный портал в тг для старта в программировании. Если вы думали, что айти это сложно, вам сюда. C.M books – как флибуста, только для айтишников. Зачем покупать книги, если их можно взять отсюда? Подписывайтесь и прокачивайте свои скиллы.

#1 Нейронные сети для начинающих. Решение задачи классификации Ирисов Фишера На хабре было множество публикаций по данной теме, но все они говорят о разных вещах. Решил собрать всё в одну кучку и рассказать людям. Это первая статья серии введения в нейронные сети, «Нейронные сети для начинающих». Здесь и далее мы постараемся разобраться с таким понятием — как нейронные сети, что они вообще из себя представляют и как с ними «подружиться», на практике решая простые задачи. Machine Learning | Big Data

Какой язык программирования требуется для работы с данными в Meta (Facebook). Machine Learning | Big Data

🖥 Модели Маркова и цепи Маркова, объясненные в реальной жизни: вероятностная тренировка Марков создал способ описать, как случайные, также называемые стохастическими, системы или процессы развиваются с течением времени. Machine Learning | Big Data

Как быстрее найти работу? 🤔 Лови пошаговую инструкцию, которая может тебе помочь. 👇 1. Для начала стоит определить цель - понять, что именно ты хочешь найти, четко определить свою мотивацию. (иначе можно просто выгореть во время поиска) 2. Наметить стратегию по поиску. То есть где и как ты будешь искать работу. На каких ресурсах, на какие вакансии откликаться, сколько откликов в день делать, подготовить небольшую таблицу для отчета, и определить для себя, к какому числу ты хочешь видеть на своем «столе» офер. 3. Составить крутое резюме, которое: а) Поможет рекрутерам быстро тебя находить. б) Зарекомендуют тебя так, чтобы им захотелось позвать тебя на собеседования. 4. Проработать свой питч и самопрезентацию. Нужно четко понимать, в каком ключе ты хочешь рассказать о себе. Сформировать свои сильные стороны и грамотно их преподнести. Да, нужно подготовиться, но оно того стоит. 5. Проработать возможные вопросы, которые тебе зададут на собеседовании. Как по soft так и hard скиллам. О да, нужно позубрить теорию и потренировать лайвкодинг, возможно даже System Design. Есть шансы, что тебе это все попадется. 6. Сформулировать для себя вопросы, которые помогут тебе лучше понять компанию, в которой тебе предстоит работать. Ты же не хочешь проторчать всю жизнь на галерах. Время задать и тебе вопросы. 7. Подготовиться к переговорам по своей ЗП. Понять, сколько ты сейчас стоишь на рынке и на что можешь рассчитывать. Заранее проработав этот вопрос можно увеличить свой финальный офер на 20-30%. 7 базовых шагов, каждый из которых сможет приблизить тебя к оферу. А знаешь, сколько еще есть инструментов, которые могут помочь тебе в поиске работы - их дофига. 🔥 Самое крутое то, что наши кореша из CodeReview помогают ребятам взять и найти работу. Так и еще круто то, что основную сумму можно оплатить с офера, который они помогут тебе получить. 🤯 Звучит возможно чересчур классно, но это так. За год работы ребята трудоустроили больше 150 разработчиков в разные компании. От стартапов до продуктовых компаний и больших тех гигантов. 👉 Если тебе нужен пинок и помощь с поиском, то оставляй заявку на их сайте, и они запишут тебя на бесплатную консультацию к HR, с которым ты сможешь вместе составить план по поиску. 🍀 Удачи в поисках и помни, главное не отчаиваться. Поиск работы - это марафон, а не спринт.

Какое расстояние от земли до луны? 🌚 Странный вопрос, но еще страннее - то, что его иногда задают разработчикам на собеседованиях. Меня зовут MAX(), я - кот-ревью. Если ты находишься в поиске работы, то у меня для тебя крутые новости. Тут я собрал кучу разных интересных кейсов и историй по то: 👉 Как сделать так, чтобы тебя начали звать на собеседования? 👉 Откуда брать опыт для резюме, если его нет? 👉 Что делать, если валишься на собеседованиях и не можешь получить оффер? 👉 Насколько стало сложнее искать работу с марта 2022 года? Все это с примерами и пояснениями! Если хочешь преисполниться в своих познаних, то залетай ко мне — буду тебя ждать 😉

🖥 Распределение зарплат на ведущих должностях в области науки о данных При рассмотрении заработной платы специалистов по данным и их ролей стало очевидно, что в науке о данных есть разные, более специфические аспекты. Эти аспекты относятся к уникальным должностям, в частности, к операциям машинного обучения, НЛП, инженерии данных и самой науке о данных. Machine Learning | Big Data