Библиотека для Python разработчика любого уровня и направления. Самая редкая, актуальная и свежая литература, которую нельзя найти в открытом доступе @Python_libr

➡️ Различные модели машинного обучения

Любое задание, которое полагается на набор данных или правил, может быть автоматизировано с помощью машинного обучения, даже такие сложные задачи, как ответ на звонки клиентов и просмотр резюме. В МО применяется четыре основных модели: обучение с учителем, автоматическое обучение, обучение с частичным привлечением учителя и стимулированное обучение (обучение с подкреплением).

Читать дальше

@machinelearning_ru

🔩 Инструмент для визуализации геоданных Вконтакте

Читать

@machinelearning_ru

✅ Заметки по SQL для профессионалов

Прекрасный материал по работе с данными

Смотреть

@sqlhub

🦀 Rust для машинного обучения

Статья

Изучить язык Rust можно на канале: @rust_code

https://t.me/machinelearning_ru

🧠 NNHelper – пакет на языке Go для создания и использования нейронной сети

Данная статья описывает работу пакета nnhelper, предназначенного для создания и использования нейронных сетей в программах на языке Go.

Если Вы уже знакомы с машинным обучением и используете его в своей работе, то эта статья и описанные в ней примеры могут показаться вам слишком простыми. Если Вы в начале пути и хотите познакомиться с этой темой или вам хотелось бы научиться использовать нейроматрицу в ваших программах на языке Go, то вы попали точно по адресу.

Go пакет nnhelper разработан для быстрого создания нейронной сети и использовании ее в приложениях, написанных на языке Go. Для использования nnhelper не потребуется ничего дополнительного, кроме Go. Пакет nnhelper является надстройкой над пакетом gonn. И это единственная внешняя зависимость.

Статья

Код

@Golang_google

📓 Шпаргалка по Docker

Шпаргалка

Сохраняй , чтобы не потерять

@machinelearning_ru

🦩 Flamingo: мультимодальная модель от DeepMind

Flamingo – мультимодальная модель DeepMind, генерирующая текстовое описание фото, видео и звуков. Модель превосходит предыдущие state-of-the-art модели в 16 задачах, а ее особенностью является возможность обучаться на нескольких примерах.

https://uproger.com/flamingo-multimodalnaya-model-ot-deepmind/

Код: https://github.com/lucidrains/flamingo-pytorch

@machinelearning_ru

🗣 Преобразование текста в речь

Читать

@machinelearning_ru

Как импортировать наборы данных Kaggle в Google Colab?

Kaggle используется практически всеми, кто занимается наукой о данных. Эта платформа содержит датасеты для всех областей знаний. Вы можете получить набор данных практически для любого случая использования, включая развлечения, медицину, электронную коммерцию и даже астрономию. Пользователи Kaggle могут попрактиковаться на различных наборах, чтобы проверить свои компетенции в науке о данных и машинном обучении.

В этой статье будет показано, как импортировать наборы данных из Kaggle непосредственно в блокноты Google Colab.

Читать дальше

@machinelearning_ru

https://t.me/itchannels_telegram - подборка каналов для мл специалистов

🦉 OWL-ViT: Обнаружение объектов в открытом мире с Vision Transformers

Описание: https://zen.yandex.ru/media/machinelearning/-owlvit-obnarujenie-obektov-v-otkrytom-mire-s-vision-transformers-627f5f8d5b0eb339ea12b4af

Код: https://github.com/google-research/scenic/tree/main/scenic/projects/owl_vit

Статья: https://arxiv.org/abs/2205.06230

Colab: https://colab.research.google.com/github/google-research/scenic/blob/main/scenic/projects/owl_vit/notebooks/OWL_ViT_minimal_example.ipynb

Датасет: https://paperswithcode.com/dataset/objects365


@machinelearning_ru

Газпромбанк приглашает тебя на онлайн-лекцию о Data Science и NLP!

19 мая в 18:00 (по МСК) Мила Рванова, ведущий аналитик-исследователь Газпромбанка, поделится инсайтами о жизни NLP-специалиста и навыках для работы за рамками fit predict.

Что тебя ждет:

• лекция о Natural Language Processing, его использовании и построении карьеры в этой сфере;
• возможность задать вопросы лектору и завести полезные знакомства;
• мерч и сертификат об участии!

Лекция пройдет в Zoom – регистрируйся: https://vk.cc/cdvDeD

https://t.me/itchannels_telegram - подборка лучших ит-каналов по js и не только

🗾 Модель обнаружение ключевых точек на геолокациях

Описание

Код: https://github.com/AggMan96/RK-Net

Статья: https://zhunzhong.site/paper/RK_Net.pdf

Датасет: https://paperswithcode.com/dataset/university-1652

@machinelearning_ru