Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Тестирование (Обеспечение качества, Quality Assurance) - это работа, которую можно выполнять где угодно. Она остается одной из самых идеальных профессий, не требующих технического образования или навыков. QA-тестеры проходят весь путь в качестве посетителей сайта или пользователей приложения, они проверяют правильность работы каждой кнопки, каждого поля ввода и правильного расположения текста, а затем находят и сообщают о каждой ошибке разработчикам. Как видите, нет ничего сложного в данной работе.

Присоединяйтесь к нашему бесплатному вебинару, чтобы узнать о возможностях карьеры в QA!

На вебинаре вы узнаете:
- Что такое QA?
- Подходит ли QA именно Вам
- Как получить работу за $70K+ в IT

Вы также узнаете о текущем спросе на рынке труда в этой сфере QA.

Всех участников ве...

View original post

 Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Train and serve a TensorFlow model with TensorFlow Serving

https://www.tensorflow.org/tfx/tutorials/serving/rest..

Code: https://github.com/tensorflow/tfx/blob/master/docs/tu..

Dataset: https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist

Наш телеграм канал - https://t.me/ai_machinelearning_big_data

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

SEER: self-supervised нейросеть с миллиардом параметров от FAIR

 Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Spatially Consistent Representation Learning

https://arxiv.org/abs/2103.06122

 Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Хорошие новости, друзья!

16 марта NewProLab - ведущий провайдер курсов в сфере data science - запускает 12-недельный курс "Специалист по большим данным".

Эту программу уже прошли более 300 дата аналитиков и разработчиков, в их числе CDO ведущих компаний.
Успейте подать заявку: https://clck.ru/TayXo

Без преувеличения - это самая хардкорная и глубокая программа на рынке Big Data. Вас ждет 36 практических занятий, 10 лаб, подготовка 2 собственных проектов и всё это на реальных дата-сетах и живых кейсах от команды преподавателей-практиков.

Вы научитесь строить модели машинного обучения, писать MapReduce-джобы, используя Hadoop Streaming и Python, готовить SQL-like запросы в Hive, работать с данными на HDFS, проводить анализ при помощи Apache Spark, а также строить алгоритмы рекомендательных систем.

P.S. Нужно подтянуть отдельный модуль? Программу можно пройти частями. Оставляйте заявку.

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Fred Nwanganga, Mike Chapple - Practical Machine Learning in R

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

It’s a match: финские ученые создают идеально привлекательные лица, учитывая личные предпочтения мозга

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Новые возможности анализа табличных данных с алгоритмами машинного обучения в Elastic

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Взлом reCAPTCHA v2

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Avito Analytics meetup: продуктовая разработка, поиск точек роста и быстрые настройки

 DeepLearning (Глубокие нейронные сети) (VK)

Невероятная оптическая иллюзия, которая способна обмануть самых внимательных! Вы думаете, что на фотографии iPod? Присмотритесь повнимательнее - на самом деле это яблоко. И если вы сразу заметили неладное, то нейросети, как оказалось, куда более доверчивы.

Исследователи из OpenAI продемонстрировали, как с помощью листка бумаги и ручки можно обмануть из нейросеть для распознания объектов. Похожую атаку на компьютерное зрение можно проводить и в цифровом виде: например, добавив в редакторе знаки доллара на фотографию пуделя, удаётся убедить нейросеть в том, что перед ней свинья-копилка.

Компания выпустила большой материал о том, почему нейросеть становится так легко обмануть, каким наш мир «видят» машины и что можно сделать для того, чтобы повысить точность рас...

View original post

 Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Facebook нашел новый способ обучения своей технологии искусственного интеллекта с минимальным вмешательством человека и может в конечном итоге использовать его для точного считывания медицинских изображений.

https://proglib.io/w/e3961097

 DeepLearning (Глубокие нейронные сети) (VK)

Parser-Free Virtual Try-on via Distilling Appearance Flows

Image virtual try-on aims to fit a garment image (target clothes) to a person image. Prior methods are heavily based on human parsing. However, slightly-wrong segmentation results would lead to unrealistic try-on images with large artifacts. Inaccurate parsing misleads parser-based methods to produce visually unrealistic results where artifacts usually occur. A recent pioneering work employed knowledge distillation to reduce the dependency of human parsing, where the try-on images produced by a parser-based method are used as supervisions to train a "student" network without relying on segmentation, making the student mimic the try-on ability of the parser-based model. However, the image quality of the student is b...

View original post

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Fusion Project: Teraki, Airbiquity, Cloudera, NXP и Wind River объединяют усилия, чтобы обучать ИИ в облаке

 Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Выпуск PyTorch 1.8, обновления компилятора и распределенного обучения, а также новые туториалы.

https://proglib.io/w/896f7b37

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Alleviating Gradient Issues

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Insight into a few basic deep learning algorithms