DeepSchool
10.3K subscribers
77 photos
1 video
1 file
432 links
Это канал школы deepschool.ru. Здесь мы будем:
- напоминать вам теорию ML/DL в виде коротких постов,
- задавать вопросы с собеседований,
- рассказывать про полезные фреймворки
- и делиться советами, которые помогут вам в работе.

@deepschool_support
Download Telegram
​​Сегментация без нейросетей

В статье-туториале расскажем как решать задачи семантической и инстанс-сегментации с помощью классических методов компьютерного зрения. Реальный алгоритм реального проекта: сегментация сахарной свеклы на снимках с воздуха🧑‍🌾

Из новой статьи вы узнаете:
- в каком пространстве удобно сегментировать объекты определенного цвета;
- как отделить объекты друг от друга после бинаризации;
- и как разделить слипшиеся объекты;
- как избавиться от шума в результате;
- где еще можно использовать данный подход.

История одного проекта в нашей новой статье:
https://deepschool-pro.notion.site/1d0506d7612947cb9946ba72843662c2
🔥53👍125
Свой Telegram-бот с нейросетью внутри

Если вы тоже задумывались создать тг-бота с нейросетью под капотом, то рекомендуем прочитать статью на медиуме от Галины, выпускницы нашего курса. В статье Галя по шагам рассказала как создать такого бота и развернуть его на любом доступном сервере, а также оставила подробные комментарии к коду и несколько советов.

Галя очень крутая! У нее за спиной много опыта в разработке и ML: она работала в JetBrains и Avast, а теперь руководит ML-командой в стартапе Soveren. Ребята находят и классифицируют sensitive данные пользователей (PII/PCI/PHI) в интернет трафике.
Кстати, сейчас они ищут Senior ML инженера на удаленку, поэтому пишите Гале, если вам интересно :)

Давайте поддержим ее начинание хлопками на медиуме, чтобы Галя и дальше радовала нас полезными статьями👏

Поделитесь в комментариях, если вам удалось создать своего бота по туториалу или расскажите про уже созданных ботов :)
🔥37👏135👍5🤔1🎉1
🎙Онлайн-подкаст с Владом Лялиным

Хотим попробовать новый формат контента в нашем канале! В четверг, 2 марта, в 18:00 МСК проведем прямой эфир.

Коротко о Владе:
- учится на PhD в Бостоне, США (примеры статей Влада: раз, два, три);
- автор канала DL in NLP с 5.7к подписчиками — там Влад делится опытом, освещает новости из мира ML и обозревает статьи;
- преподает NLP в UMass Lowel (в России преподавал NLP, работая в iPavlov);
- стажировался в Apple, Google и Amazon.

На подкасте мы поговорим про:
- нетворкинг для инженеров — почему это важно и как начать;
- переезд в штаты — как Влад поступил на PhD и его рекомендации;
- стажировки в FAANG — как попасть на стажировку в лучшие технические компании;
- быт ресерчера в Америке — какие задачи решают в корпорациях мирового масштаба прямо сейчас;

В конце встречи вы сможете задать Владу свои вопросы из онлайн-зала. Или оставляйте вопросы в гугл-форме – некоторые из них мы зададим во время подкаста.

Встречаемся здесь в четверг, 2 марта, в 18:00 МСК 🔔
🔥33👍103
DeepSchool pinned «🎙Онлайн-подкаст с Владом Лялиным Хотим попробовать новый формат контента в нашем канале! В четверг, 2 марта, в 18:00 МСК проведем прямой эфир. Коротко о Владе: - учится на PhD в Бостоне, США (примеры статей Влада: раз, два, три); - автор канала DL in NLP…»
Live stream scheduled for
Live stream started
Live stream finished (25 seconds)
Live stream started
Live stream finished (2 hours)
🎞 Наш первый подкаст

Это была очень интересная беседа! Спасибо всем за внимание и вопросы в онлайне. На стриме мы обсудили:
- чем ds-сообщество СНГ отличается от других;
- как попасть на PhD в штаты и чем отличается высшее образование России и США;
- как подготовиться к интервью на стажировку в Google, Apple, Amazon;
- какие задачи решают стажеры, сколько они зарабатывают, чем отличаются компании между собой;
- что делать NLP инженерам в связи с выходом API от OpenAI: почему надо развивать навыки разработки и как остаться востребованным;
- и почему советы из предыдущего пункта подходят любому ds-специалисту.

Это был наш первый опыт, и по классике жанра мы забыли начать запись после того, как упал первый стрим😭 Но мы разобрали столько тем, что хотелось бы донести их до большего числа людей. Поэтому мы договорились с Владом записать полноценный подкаст на youtube. В связи с этим у вас появился еще один шанс задать свои вопросы Владу в форме.

Ставьте реакции, если вы будете ждать этот подкаст🔥 А кто был онлайн, поделитесь в комментариях, как вам стрим: что вы узнали нового или что было особенно интересно? Ваши реакции и отзывы помогут нам понять, проводить ли дальше подобные встречи :)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥694👍2😍2
Телеграм-бот с OpenAI API

OpenAI открыли доступ по API к ChatGPT. Теперь каждый разработчик с зарубежной картой может создать свое приложение с GPT-3.5-turbo внутри.

Недавно мы писали про статью Галины на медиуме. В ней Галя рассказала как создать тг-бота с нейросетью внутри. А теперь Галя дополнила статью туториалом по написанию бота с ChatGPT. Из этого туториала вы узнаете:
- сколько стоит API;
- как поддерживать контекст беседы в ChatGPT;
- как контролировать расход токенов при поддержке контекста;
- какие есть роли в чате с GPT и как их использовать;
- а также получите код и комментарии к нему.

Все это в новой статье от Гали на медиуме: https://medium.com/@galperovich/put-chatgpt-right-into-your-messenger-build-a-telegram-bot-with-the-new-official-openai-api-84f7c005de7f
🔥27👍4👏32🤔21
​​Интерпретация моделей компьютерного зрения

Иногда полезно увидеть, на что сеть обращает внимание при предсказании. Это помогает больше доверять системам на её основе, находить скрытые от нас закономерности в датасете и причины ошибок сети.

Из новой статьи вы узнаете, как работает Grad-CAM — самый популярный метод интерпретации моделей в компьютерном зрении. Появилось много усовершенствований этого метода, но если вы понимаете Grad-CAM, то быстро поймете и остальные.

Читайте статью по ссылке, чтобы понять, на что смотрит ваша нейросеть: https://deepschool-pro.notion.site/7d646c21becf4cf38941c6d7af2ae2db
🔥33👍93
🎙Онлайн-подкаст с Андреем Шадриковым

В четверг, 9 марта, в 18:00 МСК

Коротко об Андрее:
- руководит исследованиями в компании verigram.ai;
- большую часть карьеры посвятил задачам биометрии;
- команда Андрея занимает 8 место на датасете wild в главном бенчмарке по верификации лиц от NIST;
- преподает блок по распознаванию лиц на нашем курсе;
- помогает с организацией митапов и выступает на них (примеры выступлений Андрея: BeeTech, Sberloga, Samsung AI Campus)

На подкасте мы поговорим про:
- верификацию лиц — какие основные сложности встречаются в этой задаче и как их решать (в рамках NDA, конечно же);
- рынок DS в Казахстане — чем он отличается от российского и достаточно ли там задач/кадров;
- как лидить команду — опыт Андрея и советы молодым тимлидам;
- нетворкинг — зачем инженеру расширять круг знакомств.

В конце встречи вы сможете задать Андрею свои вопросы из онлайн-зала. Или оставляйте вопросы в гугл-форме – некоторые из них мы зададим во время подкаста.

Встречаемся здесь в четверг, 9 марта, в 18:00 МСК 🔔
🔥173👍1
Дорогие девушки, с праздником!🌸

Не знаем какое соотношение в индустрии, но в нашем канале девушки составляют всего лишь 10%.

Пусть вас никогда не смущает такой дисбаланс, чувствуйте себя свободно в любых коллективах, реализовывайте любые желания и достигайте самых дерзких целей!
66🍾17❤‍🔥4🤔2
Live stream scheduled for
💬Сообщение для чата

Комментарии к этому посту можно использовать вместо чата для стрима.

Вот-вот начнем :)
6🔥2
Live stream started
Live stream finished (1 hour)
CleanLab

Чистые данные — залог хороших метрик :) Но чистить разметку зачастую сложно, долго и скучно. В новой статье расскажем о библиотеке CleanLab, которая поможет вам в чистке аннотаций для задачи классификации. Мы покажем, как быстро прикрутить ее к своим проектам и поделимся личным опытом использования библиотеки на боевых задачах.

Из новой статьи вы узнаете:
- как найти сэмплы со спорными метками;
- как оценить качество меток вашего датасета;
- как найти пересекающиеся классы, и что можно с ними сделать.

Читайте наш новый гайд и делайте ваши данные чище: https://deepschool-pro.notion.site/CleanLab-586bc69c23bb429fb2476982fe74a420
👍31🔥123