Машинное обучение RU
17.7K subscribers
1.58K photos
208 videos
11 files
2.04K links
Все о машинном обучении

админ - @workakkk

@data_analysis_ml - анализ даннных

@ai_machinelearning_big_data - Machine learning

@itchannels_telegram -лучшие ит-каналы

@pythonl - Python

@pythonlbooks- python 📚

@datascienceiot - 📚

РКН: clck.ru/3FmrUw
Download Telegram
Что такое обратный вызов Keras?

https://nuancesprog.ru/p/4931/

@machinelearning_ru
Master Data: должны ли хорошие руководители Data Science-проектов быть экспертами в сфере обработки данных?

https://tproger.ru/articles/master-data-dolzhny-li-horoshie-rukovoditeli-data-science-proektov-byt-jekspertami-v-sfere-obrabotki-dannyh/

@machinelearning_ru
Как автоматизировать сравнение датасетов с Terraform и BigQuery

https://nuancesprog.ru/p/15122/

@machinelearning_ru
8 показателей эффективности классификации

https://nuancesprog.ru/p/15146/

@machinelearning_ru
PyTorch-LifeStream: библиотека для обработки событийных данных

https://neurohive.io/ru/frameworki/pytorch-lifestream-biblioteka-sbera-dlya-predobrabotki-sobytijnyh-dannyh/

@machinelearning_ru
Материалы о глубинном обучении от Школы анализа данных Яндекса

Онлайн-учебник по машинному обучению и Data Science пополнился новыми главами. Теперь в нём можно почитать о полносвязных нейросетях, методе обратного распространения ошибки, а также о математических аспектах ML (матричное дифференцирование и bias-variance decomposition).

В скором времени ШАД также опубликует материалы о вероятностном подходе к ML и решении сложных задач Data Science, поэтому сохраняйте ссылку на учебник и следите за обновлениями!

https://clck.ru/aucRh
Тинькофф приглашает всех, кому интересны инвестиции и ML, на Tinkoff.АI Invest митап.

22 февраля в 19:00 вместе с экспертами по AI и ML разберемся, как размер портфеля влияет на доверие к постам инвестора, кому нужны «умные» ленты в 2022 году и почему мы решили дать клиентам доступ к торгам по выходным.

Зарегистрируйтесь, чтобы получить ссылку заранее: https://l.tinkoff.ru/ai_invest_meetup
Новый модуль временных рядов PyCaret

https://nuancesprog.ru/p/15161/

@machinelearning_ru
Введение в анализ настроений с помощью распознавания речи

https://dev-gang.ru/article/vvedenie-v-analiz-nastroenii-s-pomosczu-raspoznavanija-reczi-6cikb4qe91/

@machinelearning_ru
Регулярные выражения в Python: необходимый запас знаний

https://nuancesprog.ru/p/15205/

@machinelearning_ru
Структуры данных: «жадные» алгоритмы

https://nuancesprog.ru/p/15209/

@machinelearning_ru
3 февраля – 3 апреля участвуйте в соревновании Data Fusion Contest 2022 от ВТБ с призовым фондом в 2 000 000 рублей!

Прокачайтесь в современном индустриальном ML на прорывной задаче матчинга.

Вас ждёт 3 задачи, 2 специальные номинации и уникальный датасет от ВТБ, «Ростелекома» и Platforma.

Data Fusion Contest 2022 — это отличная возможность:

🔹 Принять участие в большом онлайн-соревновании с крупными призовыми

🔹 Прокачаться в DS/ML и новых методах на практической задаче

🔹 Участвовать в митапах, воркшопах и гостевых лекциях

🔹 Выиграть классный мерч

Подробности и регистрация — на сайте.
Новость для всех, кому интересны исследования в сфере ML: Научный центр Yandex Research открывает резидентство по машинному обучению.

Это оплачиваемая исследовательская программа, к которой могут присоединиться молодые ML-специалисты, в том числе студенты и аспиранты, а также ученые из смежных дисциплин. Участники получат возможность:

— изучать практические проблемы в компьютерном зрении, речевых и диалоговых системах, обработке естественного языка, автономном вождении и других областях машинного обучения;
— писать статьи по результатам исследования;
— презентовать свои идеи на международных конференциях.

В рамках поддержки российского научного сообщества Yandex Research предоставляет все условия для исследований: от корпоративного оборудования до доступа к вычислительным кластерам. А студенты МФТИ и ВШЭ смогут засчитать участие в ML Residency в рамках своей магистерской или кандидатской диссертации. Подать заявку можно здесь.