🖥 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
Марков создал способ описать, как случайные, также называемые стохастическими, системы или процессы развиваются с течением времени.
Machine Learning | Big Data
Какой язык программирования требуется для работы с данными в Meta (Facebook).
Machine Learning | Big Data
Machine Learning | Big Data
#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
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
🎉 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.
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.
🖥 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
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
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
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
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
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
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
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
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
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
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
9 показателей расстояния, используемых в науке о данных и машинном обучении
Machine Learning | Big Data
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
Введение в Python, набор инструментов для специалистов по данным, наука о данных с помощью Python
Machine Learning | Big Data
Обзор байесовской статистики и ваша первая модель байесовской линейной регрессии
*тык*
Machine Learning | Big Data
*тык*
Machine Learning | Big Data
Вам не нужны образцы данных, вам нужен Python Faker
Расширяемая библиотека Python, которая генерирует поддельные данные для «заполнения» вашего проекта.
Machine Learning | Big Data
Расширяемая библиотека Python, которая генерирует поддельные данные для «заполнения» вашего проекта.
Machine Learning | Big Data
🐍Все о Python — более 100 фрагментов кода, приемов, концепций и важных модулей
Python — самый популярный язык на данный момент. Он широко используется во всех областях, от создания веб-сайтов до искусственного интеллекта.
Machine Learning | Big Data
Python — самый популярный язык на данный момент. Он широко используется во всех областях, от создания веб-сайтов до искусственного интеллекта.
Machine Learning | Big Data
Трансформеры с нуля
Прежде чем мы начнем, просто предупреждение. Мы будем много говорить об умножении матриц и коснемся обратного распространения (алгоритм обучения модели), но вам не нужно ничего знать заранее. Мы будем добавлять нужные понятия по одному с объяснением.
Machine Learning | Big Data
Прежде чем мы начнем, просто предупреждение. Мы будем много говорить об умножении матриц и коснемся обратного распространения (алгоритм обучения модели), но вам не нужно ничего знать заранее. Мы будем добавлять нужные понятия по одному с объяснением.
Machine Learning | Big Data