Новое видео!
Расскажу о 5 местах, где можно найти готовые датасеты или просто данные для ваших проектов в data science. Сам ими пользуюсь постоянно и делюсь с вами этой инфой.
https://youtu.be/dGjgTflGdps

Подборочка хакатонов и соревнований на ближайшие недели. Отличная возможность попрактиковаться и возможно даже заработать.
https://proglib.io/p/hakatony-i-sorevnovaniya-dlya-specialistov-po-data-science-2020-11-18

Интересная статейка про собеседования на хабре.
https://habr.com/ru/post/529226/

AI и open source

Мы уже не раз писали, что Python — главный язык AI. Например, тут рассказывали, как самим начать делать AI (это не очень сложно!), а здесь обсуждали основные библиотеки, которые для этого используются.

Одна из важнейших причин, почему для Питона написано много библиотек, пишутся новые, и все ими пользуются, в том, что они бесплатные и open source — с открытым, доступным в интернете программным кодом. Именно это позволяет разработчикам всего мира кооперироваться в работе над ними, объединяя усилия и знания.

Говоря про open source, сразу хочется вспомнить известный анекдот про Microsoft: в начале 2000х они активно боролись с open source, а CEO Стив Баллмер говорил: "Линукс — это рак".
С тех пор, впрочем, многое поменялось. Так, компания активно развивает open source-продукт Visual Studio Code — одну из самых удобных сред для написания кода. Часть нашей команды пользуется именно ею.

Почти для всех популярных программ и задач есть open source-аналоги. Их довольно удобно искать через так называемые awesome-подборки, куда попадают "хорошие" по мнению пользователей программы: вот, например, большая подборка по Питону, а вот — отличная подборка только по AI (сюда мы и сами часто заглядываем). Рекомендуем!

Если вы интересуетесь компьютерным зрением и нейросетями, то у меня для вас есть хорошая новость. Недавно на kaggle началось соревнование, которое очень хорошо подойдет для новичков в этой сфере, чтобы разобраться как вообще работает классификация изображений с помощью нейросетей, поюзать аугментации, различные препроцессинги и тд. Да и не только для новичков подойдет, думаю там будет с чем разобраться и опытным.
Наверно после нового года и сам ворвусь туда, так что возможно увидимся на лидерборде)
https://www.kaggle.com/c/cassava-leaf-disease-classification

Кстати в ближайшее время (в начале декабря) выпущу видео, про то как врываться в свое первое соревнование на kaggle.

С помощью нейросетей и библиотеки Jukebox от Open.ai сгенерировал новогоднюю песню на основе других, всем известных. Экспериментальный формат видео, надеюсь вам понравится!
https://www.youtube.com/watch?v=pp7sRXioTao&feature=youtu.be

Нашел тут пару интересных ресурсов, которые могут вам помочь в подготовке к собеседованию в дата саенс вакансиях. Успехов! 👨‍🎓👩‍🎓

https://github.com/slgero/testovoe
https://github.com/andrewekhalel/MLQuestions
https://interview-mds.ru/
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/06/comprehensive-data-science-machine-learning-interview-guide/

Нейросетевой клип.
Предупреждаю сразу, там дичь) 🙈
Песня из последнего видео, сгенеренная нейросеткой. Видеоряд тоже сгенерирован нейросеткой и пытается попадать под слова в песне.
Получилось что то в духе канала @NeuralShit

В этом видео расскажу о таком сайте как kaggle.
Что это, зачем он вам и как начать, все это вы узнаете в ролике.
https://youtu.be/3IddaSy-9Lc

Небольшая прикольная методичка по ML, как раз на выходные чтобы было чем заняться. 👨‍🎓👩‍🎓

Время наряжать нейроёлки!

Всю ночь обучал стайлган генерировать ёлочные игрушки

В этом видео покажу как создавать песни с помощью нейросетей. Мы воспользуемся библиотекой Jukebox от open.ai и в бесплатной среде для программирования google colab попробуем создать новую новогоднюю песню на основе старой.
https://youtu.be/AqKZx9isd1g

В видео мы генерировали 3 мелодии, а в послушали только одну. Остальные 2 можно послушать тут)
С наступающим новым годом 🥳

Доброго утра!
На кагле новая соревка подоспела - нужно по медицинским снимкам- рентгенам определять смещение трубок/катетеров
https://www.kaggle.com/c/ranzcr-clip-catheter-line-classification

Я сел утром под кофеек написал ноутбук с бейзлайном, может кому будет любопытно посмотреть (upvotes приветствуются)

https://www.kaggle.com/kupchanski/pytorch-train-baseline-resnext-training-and-infer/notebook

Как вы уже возможно слышали 19.12 будет https://ods.ai/events/elka2020 от сообщества ODS.ai. Так же будут награждения участников по итогам года. Я попал в категорию "Лучший доклад на Data Fest", можете проголосовать за мое видео или за другие, которые вам по душе тут: Ссылка на голосование Для участия в голосовании нужно зарегистрироваться на Дата Ёлку!

Среди голосовавших рандомно разыграют мерч от ODS, так что проголосовать точно стоит.