Решение крупномасштабных задач машинного обучения на Python

Это руководство демонстрирует библиотеку xLearn, которая используется для применения задач машинного обучения на крупномасштабных данных (Данные с огромным количеством строк и столбцов).

https://medium.com/@fareedkhandev/solve-large-scale-machine-learning-problem-in-python-58416f67c0ef

@BookPython

Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖

Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨‍💻

Какие нейронные сети вы создадите?

▫️Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса
▫️Обнаружение возгораний
▫️Оценка стоимости квартир
▫️Оценка резюме соискателей
▫️Прогнозирование стоимости полиметаллов
▫️Сегментация изображений самолетов
▫️Распознавание команд умного дома⠀

Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀

Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪

Регистрация по ссылке

Stanford CS224W: Machine Learning with Graphs

Бесплатный курс от Стенфорда, с которым вы изучите структуру графов и их особенности и применения, научитесь строить графовые нейронные сети.

📌CS224W: Machine Learning with Graphs
📌Introduction to Graph Machine Learning
📌Video Lectures Stanford CS224W

@BookPython

Перевод с английского на немецкий с использованием моделей Seq2Seq в PyTorch

Модели «последовательность к последовательности», также называемые моделями «кодер-декодер», представляют собой семейство моделей, в которых обычно обучаются две рекуррентные нейронные сети. Первая RNN, кодер, обучается получать входной текст и последовательно кодировать его. Вторая RNN, декодер, получает закодированную последовательность и выполняет преобразование текста. Этот уникальный метод совместного обучения двух RNN был представлен Чо и др. в https://arxiv.org/pdf/1406.1078v3.pdfand и мгновенно завоевал популярность в задачах NLP, где вход и выход — это пары явных текстов, таких как перевод и резюмирование.

https://bookflow.ru/perevod-s-anglijskogo-na-nemetskij-s-ispolzovaniem-modelej-seq2seq-v-pytorch/

@BookPython

Библиотеки Python, чтобы сделать ваш код читабельным, надежным и удобным для обслуживания

Testing Frameworks
Test Runners
E2E Testing
Fake Data
Mocking
Code coverage
Object Factories
Code Style
Typing

https://isaak.dev/2020/08/python-libraries-to-make-your-code-readable-and-maintainable

@BookPython

Компиляция Python

Предположим, вы разработали приложение или библиотеку на Python и уже готовитесь передать его / её заказчику. И в этот момент возникают вопросы, о которых многие даже не задумываются.

Во-первых, так может оказаться, что вы разработали супер крутой алгоритм, которого ни у кого нет, и показывать его хочется только избранным.

Во-вторых, возникает вопрос окружения - хочется быть уверенным, что заказчик справится с установкой правильной версии Python и всех вспомогательных библиотек, но это не всегда простая задача. Было бы удобно упаковать приложение в автономный исполняемый файл.

И, наконец, хочется, чтобы конечное приложение работало быстрее, чем в среде разработки.

И вот тут настало время скомпилировать Python-код. Меня зовут Руслан, я старший разработчик компании «Цифровое проектирование». Сегодня я расскажу, как выбрать тот самый компилятор из множества доступных.

https://habr.com/ru/company/numdes/blog/581374/

@BookPython

Расскажите, что вы думаете про российские IT-компании — кто, на ваш взгляд, делает классные продукты, у кого самые крутые технологии, а кто недостаточно заботится о сотрудниках.

Опрос займёт не больше 5 минут, среди участников будет разыгран iPhone 14 Pro Max (всё честно, правда разыграем, правила тут).

👉Пройти опрос