Код в мешке
252 subscribers
9.13K photos
1.61K videos
2.11K files
43.1K links
Код в мешке - про кодинг, и не только...
Это личная записная книжка

https://t.me/joinchat/AAAAAEIy6oGlr8oxqTMS5w
Download Telegram
Forwarded from Типичный программист
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Виртуальные прогулки по Google Street View

Хочется прогуляться во время карантина, но нельзя или просто не хочется лишний раз выходить из дома?

Разработчик написал нейронку, с помощью которой можно устроить себе виртуальную прогулку по Google Street View. Вы стоите на месте и имитируете движение, а нейронка распознаёт это и управляет гугловскими картами. Исходники тут:

https://tprg.ru/RSkl

Современные проблемы требуют современных решений.

#ml #нейросети
Forwarded from Типичный программист
Какие алгоритмы и структуры данных нужно знать специалисту в Data Science?

Что освоить, если будешь заниматься системами рекомендаций? А геоданными? А обработкой естественного языка? А что нужно точно-точно знать всем?

Разбираемся вместе с экспертами в аналитике и машинном обучении: https://tprg.ru/A3PU

#datascience #ml
Forwarded from Типичный программист
Подборка бесплатных курсов по машинному обучению

— Базовый курс от Эндрю Ына, доцента Стэнфордского университета, PhD по математике, одного из основателей Coursera: https://www.coursera.org/learn/machine-learning

— Курс от Columbia University на платформе edX: https://www.edx.org/course/machine-learning

— Специализация, которая включает в себя 5 курсов для полного погружения в Deep Learning от deeplearning.ai: https://www.deeplearning.ai/deep-learning-specializat..

— Курс по Deep Learning, направленный на получение практического опыта от fast.ai: https://course.fast.ai/

— Открытый курс от ODS.ai, сообщества по машинному обучению: https://ods.ai/

— Русскоязычный курс по нейронным сетям и глубокому обучению: https://dlcourse.ai/

#ml #курсы
Forwarded from Типичный программист
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Разработчик, используя алгоритмы машинного обучения, научился управлять экраном с помощью жестов и вебкамеры.

Исходники выложил: https://tprg.ru/RuSs

И статью, в которой рассказал про детали разработки, написал: https://tprg.ru/c3SP

#нейросети #ml
Forwarded from Типичный программист
Большая подборка ресурсов для изучения машинного обучения

Лекции, книги, блоги, курсы, сообщества: https://tprg.ru/axiH

#ml
Forwarded from Типичный программист
Amazon выпустил инструмент Codeguru, который будет проверять ваш код с помощью ИИ

С использованием машинного обучения Codeguru сможет найти места в коде, которые можно оптимизировать, чтобы повысить производительность. Причём этот инструмент можно просто добавить в GitHub в качестве код-ревьювера и при каждом новом коммите получать рекомендации от своего виртуального коллеги.

Первые 3 месяца дают пользоваться бесплатно, так что можно спокойно потестить: https://tprg.ru/bp9X

#ии #ml #amazon
Forwarded from Типичный программист
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Зарелизилась библиотека для создания графических интерфейсов для готовых ML-моделей — Gradio

Для чего она может быть полезна:
— для создания демки для клиентов / коллег / пользователей, чтобы продемонстрировать возможности ML-модели;
— для упрощения процесса отладки ML-модели во время её разработки.

UI-компоненты можно легко кастомизировать и встраивать в свои приложения. Посмотреть примеры и почитать, как настроить, можно на сайте библиотеки:

https://tprg.ru/ygvC

#ml
Forwarded from Типичный программист
Как разобраться в машинном обучении без сложных формул, теорем и сказках о волшебных дата-сайентистах?

Статьи о машинном обучении делятся на два типа: это либо трёхтомники с формулами и теоремами, которые сложно дочитать даже до середины, либо сказки об искусственном интеллекте, профессиях будущего и волшебных дата-саентистах. Но что делать тем, кто хочет наконец разобраться в машинном обучении простым языком, без формул-теорем, с примерами реальных задач и их решений?

Специально для таких людей есть огромный лонгрид. И хотя Вастрик написал его ещё 4 года назад, он до сих пор не потерял актуальности.

Так что если ещё не видели, советуем к прочтению: https://vas3k.ru/blog/machine_learning/

#ml #начинающим
Forwarded from Нейроканал
Машинное обучение на Python: пет-проект по извлечению информации

В этом видео автор подробно рассматривает задачу извлечения определённых сущностей из сканов документов (имена, даты, локации и прочее), используя ML.

Этот проект может стать основой для вашего собственного продукта, отличным дополнением к портфолио, а также служить основой для расширения функционала: создания модели для ответов на вопросы по отсканированным документам и реализации семантического поиска.

#нейровидео #ml
Forwarded from Нейроканал
Все перечисленные библиотеки имеют открытый исходный код и предназначены в основном для питонистов.
 
Анализ, очистка и подготовка данных:
  Pandas — быстрая и гибкая очистка и подготовка данных.
  Numpy — предварительная обработка данных, применяется для математических вычислений.
  Statsmodels — статистический анализ временных рядов, выживаемости и многого другого.
  YData Profiling — упрощает этап EDA, тщательно анализируя ваши данные в одной строке кода.
 
Машинное и глубокое обучение:
  Scikit-learn — ключевая библиотека машинного обучения, содержит реализацию популярных алгоритмов (регрессия, кластеризация).
  Keras — создание, настройка моделей, работает поверх таких фреймворков, как TensorFlow.
  TensorFlow — создание, моделирование и тренировка нейросетей.
  XGBoost — предоставляет эффективные алгоритмы для задач регрессии, классификации и ранжирования.
  CatBoost — градиентный бустинг.
 
#библиотеки #ml #deeplearning #python