Machinelearning. Страница 26

✅ Awesome-Dataset-Distillation Github: github.com/Guang00…illation Awesome Computer Vision: github.com/jbhuang…r-vision Paper: https://arxiv.org/abs/2208.11311v1 Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/cifar-10 @ai_machinelearning_big_data

🔥 Image as a Foreign Language: BEiT Pretraining for All Vision and Vision-Language Tasks Masked "language" modeling on images (Imglish), texts (English), and image-text pairs ("parallel sentences") in a unified manner. Github: github.com/microso…ter/beit Paper: https://arxiv.org/abs/2208.10442v1 Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/visual-genome @ai_machinelearning_big_data

Надоело прыгать от инструмента к инструменту в процессе работы над машинным обучением? ☑️ 31 августа Cloud проводит бесплатный вебинар для дата-сайентистов, дата-инженеров и всех, кто сейчас в поиске удобного инструмента для полного цикла ML-разработки. У каждого будет шанс: ▪️ вместе с экспертом пройти полный путь от загрузки данных на платформу ML Space до вывода модели в production; ▪️ узнать, что помогает сделать обучение моделей более прозрачным; ▪️ увидеть, как наша платформа ускоряет время разработки внутри команды Data Science; ▪️ разобрать практический кейс применения ML-решения; ▪️ узнать, как получить грант на тестирование платформы и убедиться в преимуществах самостоятельно. Регистрируйтесь по ссылке и запускайте AI продукты до 30% быстрее!

⚙️ Cold Diffusion: Inverting Arbitrary Image Transforms Without Noise Github: github.com/arpitba…n-models Paper: https://arxiv.org/abs/2208.09392v1 Cold-Diffusion: https://arxiv.org/abs/2208.09392 Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/celeba @ai_machinelearning_big_data

🎆 Unifying Visual Perception by Dispersible Points Learning Conceptually simple, flexible, and universal visual perception head for variant visual task Github: https://github.com/sense-x/unihead Paper: https://arxiv.org/abs/2208.08630v1 Model: drive.google.com/file/d/…R3x/view Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet @ai_machinelearning_big_data

Новые быстрые IT-курсы от Практикума Освоить новую профессию теперь можно на буткемпах — новых программах длительностью от 2 до 5 месяцев. Курсы подойдут тем, у кого нет опыта в программировании или анализе данных, но есть желание и время, чтобы интенсивно учиться. На буткемпах от Практикума можно стать аналитиком данных, фронтенд-разработчиком, специалистом по Data Science или инженером по тестированию. Особенности коротких программ: - Еженедельное планирование с наставником. Распределите нагрузку и поймёте, на чём нужно сфокусироваться. - Наставник на связи весь день. В течение ~8 учебных часов можете писать наставнику любые вопросы по заданиям. - Вебинары каждую неделю. Разберёте сложные темы, получите помощь с проектами и ответы на вопросы. - Каникулы в середине курса. Отдохнёте неделю — и закончите учёбу с новыми силами. - Помощь с трудоустройством. Научитесь писать резюме, составлять портфолио и искать вакансии. Начните учиться бесплатно сейчас. И регистрируйтесь на ближайший поток: — для аналитиков данных и специалистов по Data Science — 8 сентября; — для инженеров по тестированию и фронтенд-разработчиков — 1 сентября.

🧔 StyleFaceV - Official PyTorch Implementation StyleFaceV produces high-fidelity identity-preserving face videos with vivid movements Github: https://github.com/arthur-qiu/stylefacev Project: http://haonanqiu.com/projects/StyleFaceV.html Video: https://youtu.be/BZNLcD04-Fc Paper: https://arxiv.org/abs/2208.07862v1 Dataset: paperswithcode.com/dataset…ensics-1 @ai_machinelearning_big_data

⚡️ Старт набора на углубленный курс<b> Machine Learning. Professional Научитесь использовать методы машинного обучения и решайте бизнес-задачи! Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе - «Machine Learning. Professional» от OTUS и его партнера — Сбера. Вам предстоит справляться с «грязными» данными, просчитывать свои действия наперед, экспериментировать с решениями и готовить модели в продакшн. За 5 месяцев вы освоите современные инструменты анализа данных и научитесь выстраивать полный пайплайн работы с данными. 📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА: Серьезное портфолио с проектами и возможность претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist 💻 Открытый урок — NLP сегодня: от истоков до трансформеров, 5 сентября в 18:00 https://otus.pw/gfaE/ 💻 Открытый урок —Out liar! Методы детекции аномалий в данных, 19 сентября в 18:00 https://otus.pw/FjRh/ Время прохождения теста ограниченно 20 минут 👉 ПРОЙТИ ТЕСТ https://otus.pw/tx6T/

✅ The Complete Collection of Data Science Projects @ai_machinelearning_big_data

🗣 Speech Enhancement and Dereverberation with Diffusion-based Generative Models Github: https://github.com/sp-uhh/sgmse Paper: https://arxiv.org/abs/2208.05830v1 Pretrained checkpoints: drive.google.com/drive/f…LuwDaLbe @ai_machinelearning_big_data

Осталась всего неделя до окончания приема документов в НИУ ВШЭ на очную онлайн-магистратуру Master of Computer Vision Программа разработана учеными Вышки и ведущими экспертами Huawei, Itseez3D, Intel, Harman, Xperience ai, участвующими в передовых исследованиях в области компьютерного зрения. Методика преподавания такая же, как в офлайне, но с адаптацией к онлайн-формату, программы практикоориентированные и разрабатываются в тесной связке с ведущими компаниями на рынке. Вас ждёт много практики, которая реально поможет стать крутым мл-специалистом, а также: - участие в проектах компаний, 16 кейсов в своем портфолио; - высокая степень адаптации к новой профессиональной среде; - владение разделами компьютерных наук: анализа данных и машинного обучения, включая глубинное обучение; современными методами обработки, анализа и синтеза изображений и видео; - умение работать над сложными задачами СV. Возможно получение скидки на обучение до 70%. Подробнее про онлайн-программы НИУ ВШЭ

🎼 ROC: A New Paradigm for Lyric-to-Melody Generation Muzic is a research project on AI music that empowers music understanding and generation with deep learning and artificial intelligence. Github: https://github.com/microsoft/muzic Paper: https://arxiv.org/abs/2208.05697v1 Project: www.microsoft.com/en-us/r…ai-music @ai_machinelearning_big_data

16-18 сентября пройдет третий онлайн-хакатон от АО «Россельхозбанк» — AgroCode Hack 2022 🌳   Командам предстоить решить одну из трех технологичных задачи агроиндустрии: 🚜 Разработать алгоритм по определению границ кузова транспорта для комбайна при сборе урожая  в задаче от «Ростсельмаш»; 🐮 Выявить закономерности заболеваний у коров и определить наименее эффективные протоколы по их лечению в рамках задачи от «Агроинтеллект»; 🍇 И создать сервис по поиску перспективных земель для выращивания винограда в Краснодарском крае в задаче от Terroir Concept.   Команды-победители смогут разделить призовой фонд в 1 400 000 рублей!💰 Регистрация и все подробности по ссылке

📲LAMDA-SSL: Semi-Supervised Learning in Python Github: https://github.com/ygzwqzd/lamda-ssl Paper: https://arxiv.org/pdf/2208.04610.pdf Docs: https://ygzwqzd.github.io/LAMDA-SSL @ai_machinelearning_big_data

⚡️ R — один из самых мощных языков для анализа данных.⚡️ В сочетании с удобством и быстродействием SQL Server получается мощная аналитическая платформа с привычной структурой БД и удобством анализа в R. Как использовать MS SQL Server для аналитики данных с помощью мощного языка R? 🚀 Узнайте на открытом уроке в OTUS 16 августа в 20:00 мск. На занятии мы разберем примеры аналитики данных и библиотек машинного обучения встроенных в SQL Server. Занятие пройдет в рамках онлайн-курса «MS SQL Server Developer» и позволит познакомиться с экспертом. 👉🏼 Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/5rvH/

🐚 Deep Occlusion-Aware Instance Segmentation with Overlapping BiLayers Github: https://github.com/lkeab/BCNet Paper: https://arxiv.org/abs/2208.04438v1 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/bdd100k Video: https://www.youtube.com/watch?v=iHlGJppJGiQ @ai_machinelearning_big_data

Как стать магистром в области цифровых решений для юриспруденции? Приходите в совместную магистратуру ВШЭ и Нетологии «LegalTech: автоматизация юридических процессов». Вы освоите весь процесс автоматизации юридической функции: от анализа текущего состояния до релиза высокотехнологичного продукта в компании. Плюсы программы: - Онлайн-обучение с преимуществами очного ― вы будете полноценным студентом ВШЭ, при этом сможете учиться в удобное время. - Получите специализацию на выбор ― LegalOps или Legal Engineer. - Пройдёте стажировку у партнёров из Мегафона, Райффайзенбанка, Крока и других. Изучите программирование и анализ данных, познакомитесь с ведущими LegalTech-решениями и создадите свой проект. Подать документы на программу можно до 19 августа. Изучить программу подробнее: https://netolo.gy/i3S

🧠 Free AI for Beginners Course Artificial Intelligence for Beginners MindMap Description @ai_machinelearning_big_data