Привет, Друзья!

Вот вам немного хлебушка, сгенеренного с помощью Guided Diffusion.

Нажав на картинку снизу, можно листать. Там четыре булки.

Теоретический минимум по Big Data. Все что нужно знать о больших данных

Автор: Анналин Ын, Кеннет Су
Год: 2019

#books #ml #bd #russian

Код из видео:
https://youtu.be/qRCiZPiBgaE

💾 Github

💾 Telegram 👇

​Igraph — это набор инструментов сетевого анализа на языке «С»
с упором на эффективность, портативность и простоту использования,

Он предназначен для обеспечения быстрой работы с большими графами. Igraph также можно использовать из:
R; Python; Mathematica.

GitHub | #C #R #Python #Mathematica #Analysing

​👀 Big data, дополненная реальность и компьютерное зрение — [02:09:00]

В этом видосе Data Scientist из компании Banuba поделился своим опытом с новичками и дал парочку полезных советов.

Вы узнаете про разницу Data analysis и Data Science, что такое Data mining, какие есть виды машинного обучения и поймёте всё (почти всё), что связанно с этой профессией.

Перейти к просмотру

#видео #профессия

​glitch-this – Инструмент командной строки + python-библиотека для создания эффекта glitch на изображении и возможностью создавать gif-нимации этого эффекта.

Алгоритм, используемый для создания glitch изображений, является изменённой версией алгоритма довольно популярного инструмента ImageGlitcher, поэтому glitch-изображения будут выглядеть действительно качественно!

¡ Лучше всего работает с изображениями RGB/RGBA

Веб-демо в режиме реального времени - Github pages.

GitHub | #Python #Gif

NPBG++: Accelerating Neural Point-Based Graphics
Статья из Сколтеча!

Это альтернатива мейнстримному нейронному рендерингу, где учится неявная репрезентация плотности либо поверхность. В этом методе новые картинки рендерятся из облака точек.

Авторы прокачали предыдующую статью, где дескрипторы точек учились для каждой сцены отдельно. Тут дескрипторы для каждой точки в облаке предсказываются нейронкой за один прогон, то есть одна и таже нейронка может работать на многих сценах.

Метод коротко: запускаем COLMAP, получаем облако точек + позиции камер, далее прогоняем входные картинки через CNN, получаем дескрипторы для каждой точки в облаке. Затем мы растеризуем 3D точки вместе с их дескрипторами и прогоняем это все через U-Net, который рендерит итоговую картинку.


>> Сайт проекта >> АрХив

Примерно вот так выглядит пайплайн NPBG++.

​Neural-Doodle – нейронка, которая дорисовывает красивую картинку на основе вашего эскиза

Сценарий doodle.py генерирует новое изображение, используя одно, два, три или четыре изображения в качестве входных данных в зависимости от того, что вы пытаетесь сделать: оригинальный стиль и его аннотация, а также изображение целевого контента (необязательно) с его аннотацией (он же ваш рисунок)

GitHub | #Python #AI #Interesting

🔥 Полезные библиотеки Python

Хороший поисковик должен находить совпадения по минимальному запросу.

showballstemmer - лёгкий модуль позволяющий определять основу слова на разных языках. Будет весьма полезен при машинном обучении.

$ pip install showballstemmer

⚙️ GitHub/Инструкция

#python

​📊 ТОП-30 ресурсов с данными для машинного обучения

Сбор данных (Data collection) является техникой профессионалов, а готовые данные в интернете часто ограничены авторскими правами. В этом материале мы расскажем о некоторых ресурсах с предобработанной «датой», которую вы можете использовать в своей работе.

https://proglib.io/sh/ZJ7U3xzMwT

Российские власти выделят более 2,4 млрд рублей на исследования в области ИИ

Средства пойдут на расширение вычислительного потенциала суперкомпьютера "Ломоносов-1", который функционирует на базе МГУ и используется для изучения возможностей искусственного интеллекта.