Магия данных | Артур Сапрыкин
931 subscribers
280 photos
40 videos
9 files
292 links
Канал Артура Сапрыкина.
Data scientist, преподаватель, автор курсов, исследователь ML и AI 🤓
Создаю со своей командой ML-проекты 🦾

Сайт: https://arthursaprykin.ru/

По вопросам сотрудничества пишите мне - @arthur_saprykin
Download Telegram
Forwarded from Data Science by REBRAIN
Открытый практикум Data Analyst by Rebrain: Модели распознавания речи

Успевайте зарегистрироваться. Количество мест строго ограничено!

↘️Регистрация

Время проведения:

4 Июля (Вторник) в 19:00 по МСК

Программа практикума:

🟢Что такое транскрибация?
🟢Каким образом можно обучить свою модель транскрибации. Из чего она состоит
🟢Известные модели для применения транскрибации на практике

Кто ведет?

Артур Сапрыкин - Data Scientist, AI исследователь, предприниматель, автор курсов по машинному обучению, преподаватель
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
А вот и анонс выступления на конференции PyConf 2023 в конце июля ❤️
Forwarded from PyCon Russia
Трек Data конференции Pycon Russia: говорим о временных рядах

Временные ряды — та тема, о которой в рамках машинного обучения можно говорить вечно. Поэтому у нас будет сразу два доклада!

«Декомпозиция данных в анализе временных рядов»,
Артур Сапрыкин, создатель и преподаватель курсов по машинному обучению и искусственному интеллекту (Яндекс. Практикум, Skillbox, Нетология и др.)

На докладах вы узнаете:
▪️По каким принципам работает сингулярно-спектральный анализ (SSA)
▪️Почему SSA, а не разложение Фурье
▪️Какие преимущества мы можем получить, прогнозируя не весь ряд, а отдельные его компоненты
▪️Затем вы увидите результат разложения временного ряда на практике.

«Прогнозирование нагрузки на базовые станции, или Как работать с временными рядами в 2023», Никита Матвеев, аналитик больших данных, Мегафон

На примере реальной задачи для телекоммуникационной инфраструктуры Никита покажет, куда можно пойти дальше, какие архитектуры нейронных сетей являются самыми эффективными сегодня и как их реализовать в вашем проекте. Также рассмотрим некоторые вопросы, касающиеся задачи прогнозирования временных рядов в целом (статистические тесты, разница в прогнозировании одномерных и многомерных временных рядов и т.д).

Доклад будет сопровождаться материалами с кодом, которые позволят сразу после просмотра запустить обучение понравившейся сетки.

Увидимся в Москве 28 и 29 июля!

Купить билет | Посмотреть программу
Как по мне, достаточно ясное, яркое и красочное объяснение ROC-AUC.

Всё, как я люблю. Много изображений, анимаций.

Надеюсь, многие вопросы по нему отпадут.

Рекомендую к прочтению ☀️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Друзья, 14 июля начнётся интересная конференция по нейронным сетям и искусственному интеллекту НейроSet.

Немало спикеров являются успешными и известными специалистами в нашей сфере. На некоторых даже подписан в телеграмме 🤓

Порог вхождения не маленький, там темы для опытных специалистов, но судя по описанию должно быть очень интересно и полезно.

От себя рекомендую посетить конференцию, она будет проходить онлайн.

Стоимость весьма символическая:
Стандарт - 380 рублей
Участие + доступ в спикерскую - 2570 рублей

А если воспользуетесь промокодом МАГИЯДАННЫХ, то получите скидку 20%.

Здорово же 🦾
Магия данных | Артур Сапрыкин
Друзья, дорогие мои, а 8 и 9 июля будет проходит Pro IT Fest! Мероприятие с очень насыщенной программой с любым направлением IT и всё, что связано около этого. Почему я об этом сообщаю? Потому что я буду участвовать в секции "Комната страха" в обсуждении…
Друзья, завтра я буду в Санкт-Петербурге в 16 часов выступать совместно с коллегами на Pro IT Fest в секции "Комната страха" в обсуждении "Data Сатанисты. Что мы делаем с вашими данными" .

Если кто-то решился пойти на мероприятие, то помните, что у вас есть промокод на 10% - SAPRYKIN

Подробности на сайте - https://proitfest.ru/

Так или иначе, будете рядом - сообщите!
Буду рад пообщаться ☀️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Я и мои коллеги обсудили то, как мы используем данные в своей работе.

Получилось живо и интересно ☺️
Хорошая статья про основы импульсных нейронных сетей.

Нравится то, что параллельно описывается теория, а затем подкрепляется примерами из кода.

Всё, как сам люблю и делаю.
Не уверен, что она практике они будут очень полезными. Нужно пробовать, но для общего развития и, возможно, вдохновения - самое то!
​​👾Первые шаги в импульсных нейронных сетях

В этой статье автор напишет простую импульсную нейронную сеть, используя NumPy и Pandas, для классической задачи машинного обучения с использованием кодирования рецептивными полями.

Читать...
Все уже знают (я надеюсь), чтобы решить задачу по машинному обучению качественно, нужно погрузиться в неё, и понять процессы, которые собираемся описывать.

В каждой задаче мне и моей команде приходится понимать «что, почему и как» устроено.
Я считаю, это одна из самых интересных сторон моей работы.

Расскажите, какую самую интересную, смешную или страшную задачу вам приходилось решать на своей практике?
На горизонте бесплатный курс по генеративным большим языковым моделям от deeplearning.ai (который Эндрю Ын основал).

Подписался, но не уверен, что дослушаю. Зато знаю, что среди вас есть те, кому точно будет интересно и полезно 😉

Помню, когда-то я слушал курс от Эндрю Ына по основам глубоких нейронных сетей лет 6 назад…
Лазил по LinkedIn и встретил классный ролик про роботов от Boston Dynamics.

Оказывается, они уже 40 лет их создают, и на видео можете увидеть, как развивались их решения от года к году.

Большой труд они делают 🦾
Нельзя остаться равнодушным к такому материалу
Forwarded from Data Secrets
Мы нашли редкость: схему с алгоритмическими сложностями основных алгоритмов машинного обучения

Любителям алгоритмов посвящается

😻 #advice
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Иногда и такое бывает 😄😄😄
Это, конечно, оффтопик, но спустя 5 лет я смог забрать свой загранник.

Безусловно, событие расширения границ 🤩🦾☀️
Сегодня стало известно, что умер человек-легенда в области компьютерной безопасности Кевин Митник.

Когда я начинал программировать, для меня он был одним из тех кумиров, которые меня вдохновляли, ибо нахождение уязвимостей любых систем стало для меня важным навыком. Тогда я мечтал заниматься пентестингом.

Спасибо за твоё творчество, Кевин.

06.08.1963-16.07.2023
Ещё оффтопик, но очень важный.

Если кто-то желает раскрыть себя, свой Талант, и хочет ощутить свою мощь и жить по-настоящему.

То есть такая замечательная Школа Воплощения Таланта от Владимира Нужного.

Вчера я её прошел, и двигаюсь дальше. Вы можете ознакомиться с моим отзывом тут.

Это пост уважения к человеку и его продукту, и цель моего сообщения - помочь найти то, что-то из вас по-любому ищет.

С любовью, Сапрыкин Артур ☀️
Тут в общих чертах расписана архитектура многими любимой YoLO.
Друзья, в этот четверг в 19 часов я участвую на открытом занятии.
Буду рад вас видеть ☀️🙏🏼

Вот анонс 👇🏼

Аналитика и искусственный интеллект становятся всё доступнее и проникают во множество сфер деятельности: мы пишем тексты с помощью ChatGTP, создаём картинки с MidJourney, слушаем индивидуально подобранные для нас треки от Яндекс.Музыки, получаем «знаки судьбы» от грамотно настроенной таргетированной рекламы.

Компании и маркетологи ищут способы использовать искусственный интеллект уже сейчас, чтобы оптимизировать свою работу. Если вам интересно разобраться, какие возможности открывают в маркетинге искусственный интеллект и большие данные, приглашаем вас на бесплатное занятие «Как искусственный интеллект помогает маркетологам» от Нетологии.

На нём вы узнаете:
зачем маркетологу осваивать инструменты аналитики и машинного обучения,
какие инструменты аналитики понадобятся специалисту в сфере маркетинга,
какой карьерный трек можно выбрать на стыке маркетинга и аналитики.

Зарегистрироваться → https://netology.ru/free-lessons/kak-iskusstvennyj-intellekt-pomogaet-marketologam#/
В своих лекциях и в приёмах, которые периодически использую, нередко упоминаю про сингулярное разложение матриц (SVD).

Область их применения всюду - от табличных данных до рекомендательных систем и изображений.

И вроде там ничего сложного нет, ведь это одна из базовых тем машинного обучения, но нередко опускается сама часть того, как всё-таки формируются эти три матрицы: 2 поворота и 1 растяжения.

Решив освежить память, а где-то даже восполнить пробелы, я нашел интересное видео.
Мне оно очень понравилось, поэтому от себя рекомендую и вам ☀️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM