Machinelearning. Страница 23

Сколько нужно ждать, чтобы получить действительно стоящий оффер? Ждать не придётся — всё происходит за один день: интервью, этап отбора, предложение о работе. Если это One Day Offer от Сбера🏃 Команда по работе с данными Сбера в поиске Data Scientists. Заявите о себе на фаст-интервью и получите работу в крупнейшем банке страны, если вы: • Data Scientist, Data Analyst или Data Engineer c опытом работы от 1 года (рассмотрят все кандидатуры — от уровня Junior до руководителей подразделений); • готовы к решению масштабных задач на основе данных, аналитики, машинного обучения и искусственного интеллекта. Чем предстоит заниматься? Создавать информационные продукты для принятия решений во всех подразделениях Сбера. Когда: 22 октября. Где: онлайн. Узнайте больше и заполните заявку ✅

Как дорасти до CDO, запустить стартап на основе ML и не свихнуться? Директор центра Big Data МТС Виктор Кантор обсудит с гостями подкаста «Техток». Среди участников — успешные ИТ-специалисты из разных сфер: сооснователь data-стартапа Rubbles Александр Фонарев, CTO Ozon Антон Степаненко, R&D Project Manager в Skyeng Владислав Корнышев и многие другие. Честно поговорили о поиске себя, факапах, успехах и перспективах отрасли. Ищите «Техток» на всех подкаст-площадках.

🔩 ExtEnD: Extractive Entity Disambiguation ⚙️ Github ➡️ Demo 📋 Paper 📌 Dataset @ai_machinelearning_big_data

Как автоматизировать работу с ML-моделями в облаке? Узнайте на вебинаре! ⏰ Когда: 18 октября, 17:00 (мск) 📍 Регистрация На вебинаре «Доступный AutoML: как оптимизировать работу с ML-моделями с помощью VK Cloud и FEDOT» вы узнаете, как автоматизировать процесс работы с ML-моделями в облаке, используя преднастроенные сервисы с платой за использованные ресурсы. Познакомитесь с Cloud ML Platform, облачной платформой, которая содержит инструменты для работы с данными и моделями — JupyterHub и MLflow, а также с AutoML-фреймворком FEDOT. Спикеры: - Александр Волынский, технический менеджер продукта, VK Cloud - Николай Никитин, руководитель направления AutoML, NSS Lab, ИТМО В программе: - Введение в AutoML: для каких задач, как и когда использовать - Машинное обучение в облаке: инструменты и инфраструктура для быстрого запуска проектов и экономии затрат - AutoML на базе Open Source: разбираем на примере фреймворка FEDOT от ИТМО - Сессия ответов на вопросы

❓Хотите с пользой для проекта использовать технологии компьютерного зрения? 13 октября в 20:00 мск Антон Витвицкий, директор CV в компании Arria NLG, проведет открытый урок «Компьютерное зрение в спортивной видеоаналитике» в OTUS. 📚За 1,5 часа вместе с экспертом мы: - Рассмотрим типовые задачи, которые ставит бизнес в сфере спортивной видеоаналитики - Узнаем об основных подходах и моделях для решения подобных задач - Поговорим о трекинге и идентификации игроков, оценке геометрии игровой площадки, распознавании игровых событий и активности игроков на основе видео. 💬 Занятие пройдет в рамках онлайн-курса «Компьютерное зрение» и рассчитано на специалистов, которые уже знакомы с базовыми принципами нейросетей. Для регистрации пройдите вступительный тест.

Площадка поможет обеспечить качество и скорость размеченных данных для моделей ML, а еще и по привлекательной стоимости 🤝 Полноценная платформа Elementary соединяет заказчиков и разметчиков, при этом у первых есть возможность заводить своих сотрудников и давать задания только им, если есть в этом необходимость. Важно! ✅ Заказчики платят только за качественный результат ✅ Наличие техподдержки 24/7 ✅ Возможность персональной кастомизации заданий ✅ Конфиденциальность данных Экономия времени с гарантией качества - отличное решение для высокопроизводительных моделей ML. Узнать больше на сайте

📎 Diffusion Posterior Sampling for General Noisy Inverse Problems git clone https://github.com/DPS2022/diffusion-posterior-sampling cd diffusion-posterior-sampling ⚙️ Github 📋 Paper 📌 Dataset @ai_machinelearning_big_data

Справиться с дефицитом IT-инфраструктуры и снизить расходы на приобретение нового оборудования помогут облачные сервисы. Ваши данные будут надежно защищены в отказоустойчивом ЦОД TIER III в Москве. ☁️Облако за 990 руб. в месяц! Держим цены 2021 года - убедитесь сами с помощью калькулятора. Мы предлагаем облачные сервисы для бизнеса: • Вычислительные ресурсы по моделям IaaS/PaaS • Корпоративная почта • 1С в облаке • Хранение и резервное копирование данных • Платформа для совместной работы с документами • Информационная безопасность Оформите бесплатный тестовый доступ на нашем сайте. Приглашаем к сотрудничеству в рамках партнерской программы. 📞Тел: +7 495 260-10-82 🌏Сайт: https://nubes.ru/

🎓 YATO: Yet Another deep learning based Text analysis Open toolkit pip install ylab-yato ⚙️ Github 📋 Paper 📌 Dataset @ai_machinelearning_big_data

Решение задач из области компьютерного зрения — одно из самых популярных направлений ML-разработки. А платформа ML Space — отличный инструмент для работы дата-инженеров и дата-сайентистов. Однако для хорошей работы модели нужны качественно размеченные данные. Поэтому команда Cloud запускает бесплатный вебинар, чтобы вы узнали: ✅ как собрать и качественно разметить большие объемы данных для задач компьютерного зрения на примере датасета жестов HaGRID, который размещен в DataHub ML Space и доступен в пару кликов для обучения модели. ✅ спикеры поделятся лайфхаками по работе с краудсорсинговыми платформами и пайплайном обучения классификаторов. ✅ как можно применять датасет HaGRID: от лайков к онлайн-выступлению до управления автомобилем. Вебинар будет полезен: дата-инженерам, дата-сайентистам и всем, кто неравнодушен к машинному обучению. Регистрируйтесь на вебинар на нашем сайте

📎 Dilated Neighborhood Attention Transformer natural, flexible and efficient extension to NA that can capture more global context and expand receptive fields exponentially at no additional cost. ⚙️ Github 🗒 Model 📋 Paper 📌 Dataset @ai_machinelearning_big_data

🔲 TensorStore Novel open-source C++ / #Python library for storage/manipulation of high-dim data ⚙️ Github 🗒 Tutorial 📌 Google AI 🦾 Docs @ai_machinelearning_big_data

Хотите научиться решать действительно важные для бизнеса задачи и проектировать всю необходимую ML-инфраструктуру? Валерий Бабушкин (Head of Data Science в Blockchainꓸcom, ранее работал в Facebook, Alibaba, X5 Group, Яндекс) со своими друзьями — руководителями Data Science направлений в крупнейших компаниях — записал свой авторский курс по хардкорному ML. Вы научитесь самостоятельно собирать и размечать данные, строить пайплайны их поставки, деплоить приложения, настраивать мониторинги и оценивать эффективность алгоритмов. Сразу предупреждаем — придется интенсивно поработать. Но оно определённо того стоит, ведь знания прикладные: каждый модуль заканчивается разработкой ML-сервиса, который будет не стыдно показать будущему работодателю или адептам ODS. Переходите по ссылке и записывайтесь на курс до 3 октября — по промокоду AIML20 вы получите скидку 10% на полную оплату курса. А чтобы вы могли посмотреть, как обучение выглядит изнутри, мы подготовили бесплатную демоверсию.

🤗 SetFit - Efficient Few-shot Learning with Sentence Transformers An efficient and prompt-free framework for few-shot fine-tuning of Sentence Transformers (ST). python -m pip install setfit ⚙️ Github 🗒 Paper 📌 Blog 🦾 Model and Dataset @ai_machinelearning_big_data

🔄 VToonify: Controllable High-Resolution Portrait Video Style Transfer git clone https://github.com/williamyang1991/VToonify.git cd VToonify ⚙️ Github 💡 Colab 💻 Project 🗒 Paper 🦾 Dataset 🎞 Video @ai_machinelearning_big_data

Курс «Английский для разработчиков» от Яндекс Практикума Для специалистов, которые хотят изменить свою профессиональную жизнь и работать в международной команде. Обучение построено вокруг рабочих ситуаций и полезных для карьеры навыков: • Самопрезентация. Рассказ о своей роли, задачах, сфере ответственности на поведенческом интервью и в неформальной беседе. • Работа в команде. Стендапы, планирование спринтов, демонстрация навыков командной работы на собеседовании. • Общение в процессе работ над кодом. Код-ревью, парное программирование, комментирование алгоритмических задач на собеседовании. • Общение с заказчиками. Уточнение технического задания, решение спорных ситуаций. • Нетворкинг. Выступление на митапах, неформальное общение с коллегами из отрасли. • Рефлексия и самоанализ. Ретроспектива, ревью, ответы на сложные вопросы. Запишитесь на бесплатную консультацию. Определим ваш уровень языка, расскажем про обучение и ответим на все вопросы.

🗣 Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision Whisper is a general-purpose speech recognition model by Open AI. pip install git+https://github.com/openai/whisper.git ⚙️ Github 💡 Colab 💻 Model 🗒 Paper 🦾 Dataset ✴️ HABR @ai_machinelearning_big_data

⚡️ Конец набора на курс Machine Learning. Professional — для людей со знанием высшей математики и знакомых с Python. ⚠️ Вам предстоит справляться с «грязными» данными, просчитывать свои действия наперед, экспериментировать с решениями и готовить модели в продакшн. 📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА: Серьезное портфолио с проектами и возможность претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist За 5 месяцев вы освоите современные инструменты анализа данных и научитесь выстраивать полный пайплайн работы с данными 👉 Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе - «Machine Learning. Professional» от OTUS и его партнера — Сбера. https://otus.pw/vsaA/ Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru