Small Data Science for Russian Adventurers pinned «#блог Результаты опроса... https://dyakonov.org/2021/06/21/ds/»
Какие из указанных присвоений позволяют в дата-фрейме поменять местами колонки A и B?
Anonymous Quiz
22%
1, 2, 3
18%
1, 2
9%
1, 3
17%
2, 3
11%
1
5%
2
8%
3
11%
никакое
👍1
image_2021-06-27_18-59-07.png
38.7 KB
#код
Забавный баг (появился относительно недавно): в jupyter lab без выделенных строк ядро умирает при вызове imshow. Весь старый код, в котором есть хотя бы один вызов imshow сейчас не работает...
Забавный баг (появился относительно недавно): в jupyter lab без выделенных строк ядро умирает при вызове imshow. Весь старый код, в котором есть хотя бы один вызов imshow сейчас не работает...
#образование
В OzonMasters состоялся первый выпуск! Это тот редкий случай, когда первый блин не вышел комом: был очень классный набор, любознательные ребята разных возрастов и на разных этапах карьеры, линейка интересных курсов и целых два года напряжённой учёбы. Поздравляем всех выпускников и желаем удачи в жизни и карьере!
В OzonMasters состоялся первый выпуск! Это тот редкий случай, когда первый блин не вышел комом: был очень классный набор, любознательные ребята разных возрастов и на разных этапах карьеры, линейка интересных курсов и целых два года напряжённой учёбы. Поздравляем всех выпускников и желаем удачи в жизни и карьере!
#полезно
Куча ютуб-каналов по программированию и DS:
https://github.com/benthecoder/yt-channels-DS-AI-ML-CS
Куча ютуб-каналов по программированию и DS:
https://github.com/benthecoder/yt-channels-DS-AI-ML-CS
GitHub
GitHub - benthecoder/yt-channels-DS-AI-ML-CS: A comprehensive list of 180+ YouTube Channels for Data Science, Data Engineering…
A comprehensive list of 180+ YouTube Channels for Data Science, Data Engineering, Machine Learning, Deep learning, Computer Science, programming, software engineering, etc. - benthecoder/yt-channe...
#опрос
Приглашаю в комментах поделиться, кто в каком соревновании участвует (лучше дать ссылку) и общие впечатления (насколько интересно, есть ли косяки в организации, какие мощности используете). Я сам ни в чём не участвую, но посмотрев, что сейчас идёт, мне показалось, что всё по-прежнему с косяками и на ноуте уже почти ничего не порешаешь...
Приглашаю в комментах поделиться, кто в каком соревновании участвует (лучше дать ссылку) и общие впечатления (насколько интересно, есть ли косяки в организации, какие мощности используете). Я сам ни в чём не участвую, но посмотрев, что сейчас идёт, мне показалось, что всё по-прежнему с косяками и на ноуте уже почти ничего не порешаешь...
На картинке показан dual softmax layer, а где он применялся?
Anonymous Quiz
14%
в GANе
17%
в вокодере
9%
в VAE
16%
в байесовских сетях
18%
в первых diffusion models
11%
везде среди перечисленных вариантов
15%
нигде не применялся
#полезно
Хороший обзор по adversarial learning. Он не энциклопедический (нет полного перечня возможных атак на сети), он больше практический (есть код и вывод формул в простых случаях).
https://adversarial-ml-tutorial.org
Хороший обзор по adversarial learning. Он не энциклопедический (нет полного перечня возможных атак на сети), он больше практический (есть код и вывод формул в простых случаях).
https://adversarial-ml-tutorial.org
adversarial-ml-tutorial.org
Adversarial Robustness - Theory and Practice
This web page contains materials to accompany the NeurIPS 2018 tutorial, "Adversarial Robustness: Theory and Practice", by Zico Kolter and Aleksander Madry. The notes are in **very early draft form**, and we will be updating them (organizing material more…
#интересно
Есть такой "старый" (18го года) способ представления текстов (text embedding) - Universal Sentence Encoder (USE). Вдруг осознал, что я не совсем правильно представлял себе, как он обучается. Там довольно "богатое" затачивание на несколько задач происходит - Multi-task Learning. Очень хорошо расписано здесь:
https://amitness.com/2020/06/universal-sentence-encoder/
Есть такой "старый" (18го года) способ представления текстов (text embedding) - Universal Sentence Encoder (USE). Вдруг осознал, что я не совсем правильно представлял себе, как он обучается. Там довольно "богатое" затачивание на несколько задач происходит - Multi-task Learning. Очень хорошо расписано здесь:
https://amitness.com/2020/06/universal-sentence-encoder/
Amit Chaudhary
Universal Sentence Encoder Visually Explained
A deep-dive into how Universal Sentence Encoder learns to generate fixed-length sentence embeddings
#видео
Уже давно был инсайд, что эта встреча состоится, и вот оно случилось:
https://youtu.be/_P2N5W-c9rQ
Уже давно был инсайд, что эта встреча состоится, и вот оно случилось:
https://youtu.be/_P2N5W-c9rQ
YouTube
Константин Воронцов — о математике, ИИ, фейковых новостях и демократии
🎯 Поддержать популяризацию математики на Патреоне: https://patreon.com/savvateev
+ «Карфаген должен быть разрушен». Катон Цензор после поездки в Карфаген в конце 150-х годов (по разным сведениям состоявшейся в 153 или 152 году до н. э.) заканчивал этим высказыванием…
+ «Карфаген должен быть разрушен». Катон Цензор после поездки в Карфаген в конце 150-х годов (по разным сведениям состоявшейся в 153 или 152 году до н. э.) заканчивал этим высказыванием…
#видео
И если уж залезать в ютуб, то вот ещё одна «дружественная дуэль», полезна как перечень вопросов для собесов, правда, формат не учебный:
https://youtu.be/F5-TDP7DYUE
И если уж залезать в ютуб, то вот ещё одна «дружественная дуэль», полезна как перечень вопросов для собесов, правда, формат не учебный:
https://youtu.be/F5-TDP7DYUE
YouTube
Собеседование Data Science: Артур Кузин/Sber Devices vs Сергей Колесников/Tinkoff | #Нанято S1E02RU
Заскакивай на телегу: https://t.me/flesspro .
В этом эпизоде насладитесь смесью шуток за 300 из "что было дальше" и турнира по пощечинам - Артур Кузин из Sber Devices и Сергей Колесников из Tinkoff собеседуют друг друга. Тематика по большей части Computer…
В этом эпизоде насладитесь смесью шуток за 300 из "что было дальше" и турнира по пощечинам - Артур Кузин из Sber Devices и Сергей Колесников из Tinkoff собеседуют друг друга. Тематика по большей части Computer…
👍1
#интервью
Несколько дней назад из жизни ушёл академик К.В. Рудаков, многие в канале знают его потому, что учились у него в МФТИ или МГУ. Он научный руководитель Воронцова, один из организаторов кафедры ММП на ВМК и организатор первой кафедры, специализирующейся в машинном обучении, на Физтехе. Ниже последнее большее интервью с ним:
https://stimul.online/articles/science-and-technology/obuchatsya-na-pretsedentakh/
Несколько дней назад из жизни ушёл академик К.В. Рудаков, многие в канале знают его потому, что учились у него в МФТИ или МГУ. Он научный руководитель Воронцова, один из организаторов кафедры ММП на ВМК и организатор первой кафедры, специализирующейся в машинном обучении, на Физтехе. Ниже последнее большее интервью с ним:
https://stimul.online/articles/science-and-technology/obuchatsya-na-pretsedentakh/
stimul.online
Обучаться на прецедентах
Академик Константин Рудаков уверен, что в области искусственного интеллекта Россия находится на вполне конкурентных позициях, прежде всего благодаря сильной математической школе. Нужно только правильно использовать этот задел
👍1
Как называется 3я архитектура на картинке (это из мира чат-ботов)?
Anonymous Quiz
20%
Multiple-encoder
23%
Complex-encoder
13%
Simplex-encoder
28%
Poly-encoder
2%
Mono-encoder
14%
Stereo-encoder
👍1
Forwarded from Sberloga (Alexander C)
🚀 @SBERLOGA начинает серию онлайн докладов посвященных Альфафолд (революционному достижению от Гугл ДипМайнд на стыке датасайнс и биологии)
👨🔬 проф. О. Калинина (Helmholtz Institute), к.б.н А. Залевский (ИБХ РАН): "Предсказание трехмерной пространственной структуры белков: классические подходы и методы глубокого обучения"
⌚️ Пятница 23 июля, 18.00 по Москве
AlphaFold – программа для предсказания пространственной структуры белков с помощью глубоких нейронных сетей, созданная компанией DeepMind, которая уже отметилась значительными успехами в создании программ, играющих в шахматы и го. AlphaFold наделала много шума осенью 2020 года, когда ей удалось с большим отрывом выиграть соревнования по предсказанию трехмерных структур белков CASP. 15 июля этого года была опубликована статья в Nature с описанием метода (https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2) и код на GitHub (https://github.com/deepmind/alphafold). Прежде чем разбираться в деталях реализации нейросети, мы хотим рассказать про классические методы предсказания пространственной структуры и историю CASP. Также мы обсудим особенности локального развертывания AlphaFold и покажем результаты первых бенчмарков на собственных научных задачах.
Подробнее о докладчиках:
Ольга Калинина, профессор drug bioinformatics, Helmholtz Institute for Pharmaceutical Research Saarland and Saarland University (https://www.helmholtz-hips.de/en/research/people/person/prof-dr-olga-kalinina/), Артур Залевский, кандидат биологических наук, младший научный сотрудник, Институт биоорганической химии РАН (http://www.ibch.ru/structure/groups/lbaccb/1510)
PS
Ссылка на зум будет доступна через тг чат https://t.me/sberlogabio ближе к началу доклада.
Видео записи докладов доступны на ютуб канале SBERLOGA https://www.youtube.com/c/sberloga
👨🔬 проф. О. Калинина (Helmholtz Institute), к.б.н А. Залевский (ИБХ РАН): "Предсказание трехмерной пространственной структуры белков: классические подходы и методы глубокого обучения"
⌚️ Пятница 23 июля, 18.00 по Москве
AlphaFold – программа для предсказания пространственной структуры белков с помощью глубоких нейронных сетей, созданная компанией DeepMind, которая уже отметилась значительными успехами в создании программ, играющих в шахматы и го. AlphaFold наделала много шума осенью 2020 года, когда ей удалось с большим отрывом выиграть соревнования по предсказанию трехмерных структур белков CASP. 15 июля этого года была опубликована статья в Nature с описанием метода (https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2) и код на GitHub (https://github.com/deepmind/alphafold). Прежде чем разбираться в деталях реализации нейросети, мы хотим рассказать про классические методы предсказания пространственной структуры и историю CASP. Также мы обсудим особенности локального развертывания AlphaFold и покажем результаты первых бенчмарков на собственных научных задачах.
Подробнее о докладчиках:
Ольга Калинина, профессор drug bioinformatics, Helmholtz Institute for Pharmaceutical Research Saarland and Saarland University (https://www.helmholtz-hips.de/en/research/people/person/prof-dr-olga-kalinina/), Артур Залевский, кандидат биологических наук, младший научный сотрудник, Институт биоорганической химии РАН (http://www.ibch.ru/structure/groups/lbaccb/1510)
PS
Ссылка на зум будет доступна через тг чат https://t.me/sberlogabio ближе к началу доклада.
Видео записи докладов доступны на ютуб канале SBERLOGA https://www.youtube.com/c/sberloga
Nature
Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold
Nature - AlphaFold predicts protein structures with an accuracy competitive with experimental structures in the majority of cases using a novel deep learning architecture.
#забавно
Возможные варианты будущего (из слайдов одной лекции):
Возможные варианты будущего (из слайдов одной лекции):