Big Data Russia

Если вы работаете или работали с DL4j, DJL, Tribuo или Smile - это тоже хорошая тема для разговора.

А я в свою очередь на Jpoint расскажу 2 про то, как развивалась эта библиотека и с какими сложностями пришлось столкнуться https://jpoint.ru/talks/cf6dbc328b93480494c8ee856207a6b3/

В команде появились новые разработчики с европейской локацией, думаю дело пойдет быстрее

Похорошел и пополнился новыми операторами ImagePreprocessingDSL, который можно использовать и отдельно для манипуляций фоточками.

Появилось много новых отличных моделей для ObjectDetection

Добавилась новая область - PoseEstimation

Из интересного: значительно вырос зоопарк моделей

Вышел релиз KotlinDL 0.4. Он должен был выйти 1 марта, но 1 марта релизить что-то я был не в состоянии https://zaleslaw.medium.com/kotlindl-0-4-c7d79060ddc6

Администраторы чата утверждают, что это будет видеозвонок в телеге, в канале статметодов, упомянутом выше, регаться не надо нигде, просто залететь на встречу.

В следующий четверг, 22 апреля в 12:20 (Москва) в в рамках курса "Анализ данных" в https://t.me/mipt_statmethods пройдет лекция "Машинное обучение на Kotlin в 2022 году". Алексей Зиновьев, руководитель исследовательской группы AproximaLabs, ex-JetBrains, PMC в Apache Ignite, создатель фреймворка KotlinDL Процессы демократизации AI приводят к тому, что доступность AI технологий, включая тренировку и использование моделей машинного обучения становится все доступнее для не-Python программистов. Если вы используете Kotlin, то вам доступны ряд фреймворков машинного обучения и предварительно обученных моделей для успешного использования в ваших проектах.