MLBooks. Книги по машинному обучению.

Работа с данными в любой сфере Автор: Кирилл Еременко Год издания: 2019 #ds #ru Скачать книгу

🔧 Проявите свои навыки ML-инженера на EKF AI Challenge. Решите задачу по автоматизации формирования коммерческого предложения и разделите призовой фонд в 500 000 рублей! Старт – 5 июля. Приглашаем экспертов в области Data Science, ML-специалистов и разработчиков на онлайн-соревнование. EKF AI Challenge – первый инженерный хакатон на Codenrock, где мощь ИИ помогает в разработке решений для электротехнической отрасли. Не упустите шанс проявить себя – регистрация открыта до 3 июля Задача участников – разработать решение, которое сможет автоматически создавать коммерческое предложения на основе электрических схем. Сервис должен уметь распознавать на чертежах проводники, переключатели, защитные устройства, датчики и другие элементы из предоставленной номенклатурной базы и собирать их в смету проекта. Организаторы предоставляют размеченный датасет. 💼 Бренд EKF – это: 🔹 Ведущий производитель электрооборудования для ввода, распределения и учета электричества, автоматизации технологических процессов 🔹 Более 19 000 артикулов в номенклатуре 🔹 Собственные программы для интернета вещей – умный дом EKF Connect Home и IIoT EKF Connect Industry для промышленности 🔹 Международный бренд – продукция продается в 20 странах Лучшие решения хакатона будут внедрены в реальный бизнес EKF. Система автоматического расчета сметы проекта поможет делать клиентам наиболее выгодное и оптимальное предложение. 🗓 Ключевые даты: 🔸 5 июля – открытие хакатона, старт работы над задачей 🔸 9-15 июля – серия чекпоинтов с экспертами 🔸 16 июля – окончание загрузки решений 🔸 18 июля – оглашение имен финалистов 🔸 19 июля – онлайн-питчинг проектов и определение победителей ➡️ Не пропустите уникальный хакатон на стыке инженерных технологий и машинного обучения EKF AI Challenge – регистрируйтесь сейчас

Наука о данных Автор: Джон Келлехер Год издания: 2023 #ds #ru Скачать книгу

Как использовать нейросети в обучении с подкреплением? В чем недостатки классических алгоритмов и как нейросети помогают их решить? Узнайте на открытом практическом уроке от OTUS, где мы разберем: - как реализовать алгоритм Q-learning на базе нейросети и что нам это даст; - различные виды функции потерь и реализацию для алгоритма DQN (Deep Q-learning); - дополнительные условия архитектуры нейросети, моделирующей поведение агента в алгоритме DQN. Спикер Игорь Стурейко — PhD Physical and Mathematical Sciences, опытный руководитель команд и преподаватель. Встречаемся 13 июня в 20:00 мск в рамках курса «Reinforcement Learning». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение! Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить бесплатный урок: https://vk.cc/cxzw0I Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Data Science. Инсайдерская информация для новичков Автор: О'Нил Год издания: 2021 #ds #ru Скачать книгу

Интересуетесь современными моделями прогнозирования временных рядов? Присоединяйтесь к открытому вебинару 11 июня в 20:00 мск и узнайте все о современных моделях прогнозирования типа TimesNet и TimeGPT! Спикер Игорь Стурейко — PhD Physical and Mathematical Sciences, опытный руководитель команд и преподаватель. На занятии вы познакомитесь с основными принципами использования трансформерных моделей в прогнозировании временных рядов и даже попробуете обучить свою модель на их основе. Не упустите возможность узнать о последних тенденциях в этой области и применить их на практике! Занятие посвящено старту курса «Machine Learning. Advanced». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение! Записывайтесь сейчас, а мы потом напомним. Участие бесплатно: https://vk.cc/cxyv1P Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Практическая статистика для специалистов Data Science Автор: П. Брюс Год издания: 2021 #ds #ru Скачать книгу

📈7 ключевых книг по визуализации данных Способность аналитика эффективно обрабатывать и представлять данные становится критически важной. Визуализация не просто улучшает понимание сложных наборов данных, но и помогает в принятии обоснованных бизнес-решений. В статье на vc.ru (на русском) и Medium (на английском) Азиз Абдрахимов, Product Analytics Lead из QIC digital hub, делится своим топом ключевых книг, которые должны быть в арсенале каждого аналитика.

Python для сложных задач Автор: Дж. Уандер Плас Год издания: 2018 #python #ds #ru Скачать книгу

Yandex приглашает поучаствовать в Practical ML Conf 14 сентября! На конференции поговорим о том, как применять ML-технологии в бизнесе и реальных продуктах. Регистрируйтесь уже сейчас — те, кто сделает это раньше всех, попадут на закрытый мини-ивент в июле. А если хотите поделиться своим опытом в ML, станьте спикером, оставив заявку. Ключевые темы конференции — CV, RecSys, MLOps, NLP, Speech и Analytics. После подачи программный комитет рассмотрит заявки и примет решение об участии каждого претендента. 🔹 Сбор заявок завершится 13 июля. Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.