Обложка канала

Neural Networks | Нейронные сети. Страница 4

5356 @neuro2learn
Открыть

Нейронные сети в действии! Обучающие материалы и эксперименты.

  • Neural Networks | Нейронные сети

    После изучения способов автоматизировать действия в браузере наткнулся на этот фреймворк: 😻https://playwright.dev/python/docs/intro Задача была такая: учитывая кучу ограничений Google, загрузить видео на YouTube полностью автоматически. Неудачные реализации: 👉🏻Selenium - не позволяет работать с диалогами загрузки и скачивания файла. 👉🏻API YouTube - загрузка файла только для приватного просмотра. 👉🏻Datakund - комбайн, но не позволяет кастомизировать процесс и спотыкается на выборе переключателя.
    Getting started | Playwright Python

    - Installation

    playwright.dev

  • Neural Networks | Нейронные сети

    Продолжение темы NLP. Ещё одна интересная статья про GloVe. A Comprehensive Python Implementation of GloVe. 📚towardsdatascience.com/a-compr…57c2813d Train the full GloVe model on a single machine: 👉🏻Step 0: Preparation 👉🏻Step 1: Counting Cooccurring Pairs 👉🏻Step 2. Training GloVe Model 👉🏻Step 3. Results
    A Comprehensive Python Implementation of GloVe

    Train the full GloVe model on a single machine

    Medium

  • Neural Networks | Нейронные сети

    А вы знали про JsLinux — действительно быструю виртуальную машину x86, которая способна запускать Linux и Windows 2000? В эмуляторе пользователям на выбор предлагается несколько дистрибутивов, в том числе Alpine Linux 3.12.0, Fedora 33, Buildroot и т.д. — все они бесплатны. Некоторые ОС работают быстро, некоторые — чуть медленнее. Больше полезной и интересной информации на канале.
    Just code IT

    Верим в everything-as-code. Обсуждаем, как писать чище, ревьюить объективнее, деплоить быстрее.

    Telegram

  • Реклама

  • Neural Networks | Нейронные сети

    ​​Планируете стать тим-лидом или проджект-менеджером в IT? Научитесь управлять командой через процессы, мотивацию и эффективную коммуникацию по методологиям IT и GameDev компаний. Приглашаем на двухдневный буткемп “Лидерство в IT и GameDev”! - Мы поговорим о том, кто такой лидер и какие качества вам предстоит в себе развить. - Разберём, что отличает сплочённую команду от «соседей по кабинету» и как собрать подходящих людей. - Познакомимся с методологиями управления проектами Agile, Scrum и Kanban и соберём из них набор инструментов, которыми вы будете пользоваться каждый день. - Поговорим о личных приоритетах и том, как мотивировать каждого члена команды на достижение результата. По итогу вы получите понимание процессов системного управления командами в IT индустриях и станете уверенными в своих лидерских качествах и навыках. 23-24 июля 2022 Москва, ArtPlay https://clck.ru/hC6Gk

  • Neural Networks | Нейронные сети

    Новая СУБД от Яндекс! YDB — это распределенная база данных SQL с открытым исходным кодом, которая сочетает в себе высокую доступность и масштабируемость с строгой согласованностью и транзакциями ACID. YDB решает задачи в одной из самых критичных областей — позволяет создавать интерактивные приложения, которые можно быстро масштабировать по нагрузке и по объёму данных. СУБД разрабатывали, исходя из ключевых требований к сервисам Яндекса. Во-первых, это катастрофоустойчивость, то есть возможность продолжить работу без деградации при отключении одного из дата-центров. Во-вторых, это масштабируемость на десятки тысяч серверов на чтение и на запись. В-третьих, это строгая консистентность данных. 📹https://youtu.be/bxZRUtMAlFI 👉🏻https://ydb.tech/ 📚https://habr.com/ru/company/yandex/blog/660271/ 😻https://github.com/ydb-platform/ydb
    YDB in a nutshell

    Short video with main YDB features overview. YDB is an open-source Distributed SQL Database that combines high availability and scalability with strong consistency and ACID transactions. Documentation and links to github repo could be found at https://ydb.tech

    YouTube

  • Neural Networks | Нейронные сети

    Каких трендов ждать в 2022 году на рынке нейротехнологий? Эксперт НТИ по нейротехнологиям Анатолий Бондарь рассказал о них эксклюзивно нашему каналу: 1️⃣Нейротренинги Нейротренинги в том или ином виде существуют уже давно. В настоящее время они приобретают следующие вектора развития: по моему мнению самый важный — работа с DMN (пассивного режима работы мозга) и второе — восстановление концентрации внимания. Всё это может быть как одним из элементов реабилитации, профилактики заболеваний, хронических стрессов. 2️⃣ Слияние нейротехнологий с VR и AR, метавселенные В рамках данной темы я выделю исключительно научно-исследовательское направление, которое мне ближе. Давайте вспомним, через какие трудности проходила виртуальная реальность, прежде чем появиться в доступном рядовому пользователю виде. Сам факт влияния MX реальностей открывает перед исследователями большой спектр исследований, особенно в области нейротехнологий. Это может быть как новый интерфейс ввода информации от пользователя в компьютер, так и средство диагностики за биологической обратной связи. Тут очень советую посмотреть на разработки наших коллег в области BCI, а именно Игорем Лавровым и Александром Лебедевым, НИИ Сколково. За такими разработками будущее. 3️⃣ Нейроуправляемые ортезы и экзоскелеты Данное направление уровня Cyberpank 2077, по моему мнению, одно из самых важных в области травматологии и реабилитации. Кто сделает доступным рынку данную технологию, станет изобретателем нового колеса. Если же говорить про современный уровень готовности технологии, то как по мне прорыв может произойти не в ближайшее время, но относительно в будущем. Я сам стал свидетелем успешных шагов в этом направлении: компания Моторика, Сколково и ДВФУ проводят исследование в этом направлении. 4️⃣ Нейроисследования, в том числе, нейромаркетинг Нейромаркетинг работает и сейчас. Благодаря нему в вас есть контекстная реклама, рекомендации в социальных сетях и многое другое. Данное направление активно развивается и будет расширять свои возможности благодаря заинтересованности коммерческого и государственного сектора. Это один из перспективных инструментов современного рынка.

  • Neural Networks | Нейронные сети

    NLP Model. Intuitive Guide to Understanding GloVe Embeddings. Understanding theory behind GloVe and Keras implementation! 📚towardsdatascience.com/light-o…4f19c010 В этой статье вы узнаете о GloVe, очень мощном методе изучения векторов слов. В этой статье основное внимание будет уделено объяснению того, почему GloVe лучше, мотивация использовать функцию стоимости GloVe, которая является наиболее важной частью алгоритма.
    Intuitive Guide to Understanding GloVe Embeddings

    Understanding theory behind GloVe and Keras implementation!

    Medium

  • Neural Networks | Нейронные сети

    KasperskyOS Easy Offer — твой шанс за один день стать частью дружной команды «Лаборатории Касперского» 😉 Мы ищем: ● С/С++ разработчиков, ● системных аналитиков. Переходи по ссылке и заполняй форму до 25 мая, жди звонка от рекрутера и приходи на знакомство с командами 28 мая. Наши команды: ● Secure Platform Development — отдел по разработке и развитию KasperskyOS; ● KasperskyOS Product Development — отдел по разработке конечных продуктов на базе KasperskyOS и поставки SDK для партнеров. Обещаем интересные задачи, работу с крупнейшими заказчиками, ДМС со стоматологией, спортзалы прямо в офисе и другие приятные бонусы. Успей зарегистрироваться и получить оффер без долгих собеседований!

  • Neural Networks | Нейронные сети

    ​​«Лаборатория Касперского» открывает набор на стажировку SafeBoard. Это отличная возможность для текущих студентов любых вузов и курсов прокачать скиллы и начать карьеру в IT еще до окончания вуза. Коротко о главном: Стажировка проходит в нашем московском офисе и длится год. Программа доступна для студентов вузов Москвы и Санкт-Петербурга. Стажировка оплачивается А также компенсируют расходы на питание, предоставляют бесплатный доступ к спортзалу и ко всем открытым мероприятиям Лаборатории. Удобно совмещать с учебой Гибкий график: от 20 часов в неделю. Можно и больше, если есть желание и возможность. Набор открыт по направлениям: ● Разработка (Bazel, C++, C#, JS) ● Анализ защищенности ● Автоматизированное тестирование (Python, C++) ● Ручное тестирование ● Системное администрирование ● Системный анализ ● DevOps По итогам стажировки лучшие получат приглашение на работу! Узнать больше о стажировке и подать заявку на участие можно по ссылке.

  • Neural Networks | Нейронные сети

    Классификация документов: 7 практических подходов для небольших наборов данных. 📚https://habr.com/ru/post/504744/ О чём прочитаете: 👉🏻Введение в классификацию документов 👉🏻Тестовый набор данных для классификации 👉🏻Подготовка текстовых данных 👉🏻Представление текста 👉🏻Классификация текста 👉🏻Сравнение моделей Рассматриваемые модели: 🎾CountVectorizer 🎾TfidfVectorizer 🎾Word2vec 🎾FastText 🎾GloVe 🎾Elmo, BERT и другие
    Классификация документов: 7 практических подходов для небольших наборов данных

    Классификация документов или текста — это одна из важнейших задач в обработке естественного языка (natural language processing, NLP). У нее есть множество примен...

    Хабр

  • Neural Networks | Нейронные сети

    Обзор четырёх популярных NLP-моделей: 👉🏻Рекуррентная нейросетевая языковая модель (RNNLM) 👉🏻Word2vec 👉🏻GloVe (Global Vectors) 👉🏻fastText 📚proglib.io/p/obzor…20-04-21
    Обзор четырёх популярных NLP-моделей 🙊 💬

    RNNLM, Word2vec, GloVe и fastText. История создания, варианты использования, преимущества и недостатки четырёх моделей обработки естественного языка.

    Библиотека программиста

  • Neural Networks | Нейронные сети

    Manage All Your Model Building Metadata in a Single Place – Neptune.ai 📹https://youtu.be/15p-mAuIMlA 📚docs.neptune.ai/getting…lo-world Neptune — это хранилище метаданных для MLOps, созданное для команд, которые проводят много экспериментов.‌ Это даёт вам единое место для регистрации, хранения, отображения, организации, сравнения и запроса всех ваших метаданных построения модели.
    Manage All Your Model Building Metadata in a Single Place – Neptune.ai

    Log, store, display, organize, compare and query all your MLOps metadata. Experiment tracking and model registry built for research and production teams that run a lot of experiments. 📚 Want to learn more? Check these resources: - What is Neptune: https://buff.ly/3GOBWd2 - Getting started with Neptune: https://buff.ly/3CL7j63 - Try it in a live Notebook (no setup & registration): https://buff.ly/3BP47ol - Explore example project: https://buff.ly/3k6pCey 🔔 Follow us & stay updated: ► Linkedin: https://buff.ly/3BRtxBQ ►Twitter: https://buff.ly/3COqSdD ►Github: https://buff.ly/2YmQ0cu

    YouTube

  • Neural Networks | Нейронные сети

    Стартовал отбор компаний и стартапов для участия в акселераторе "Архипелага 2022"! Акселератор — один из треков проектно-образовательного интенсива "Архипелаг 2022". Он пройдет в онлайн формате с 1 июня по 20 июля. В рамках акселератора участники смогут: ✅получить оценку перспективности своего проекта от экспертов, узнать и прокачать со специалистами по росту бизнеса слабые стороны своего продукта; ✅презентовать проект потенциальным инвесторам и заказчикам; ✅получить финансирование от институтов развития на доработку продукта; ✅подготовить к запуску свой проект и вывести его на рынок. 👉 Проекты, которые получат наибольшее количество положительных оценок от экспертов на первом этапе, пригласят к участию в очных треках "Архипелага 2022" с 5 по 20 июля в Севастополе. Подать заявку на участие в акселераторе можно до 25 мая.
    Архипелаг 2022: #НастоящееБудущее

    Главное мероприятие года по поддержке российских технологических и образовательных проектов для реальной экономики

    a2022.work

  • Neural Networks | Нейронные сети

    Как обработать датафрейм с миллиардами записей за считанные секунды?

    Анализ больших данных в Python переживает эпоху возрождения. Она началась с библиотеки NumPy. Эта библиотека, кстати, является одной из составных частей тех инст...

    Хабр

  • Neural Networks | Нейронные сети

    Динамические и статические вычислительные графы в PyTorch и TensorFlow. 🌐uproger.com/dinamic…nsorflow
    Динамические и статические вычислительные графы в PyTorch и TensorFlow

    Разница между статическими вычислительными графами в TensorFlow и динамическими вычислительными графами в Pytorch Хотя обе библиотеки используют ориентированный ациклический граф (или DAG) для представления своих моделей машинного обучения и глубокого обучения, все же существует большая разница м

    Uproger

  • Реклама

  • Neural Networks | Нейронные сети

    ​​@Finveritas - уникальный канал про ✔️финансовые технологии, ✔️финансовые услуги, ✔️сервисы с использованием «больших данных» (Big Data), ✔️искусственный интеллект и машинное обучение, ✔️роботизация, ✔️блокчейн, ✔️облачные технологии, ✔️биометрия и другие. ✅ Самые актуальные новости о блокчейне и нейросетях!

  • Neural Networks | Нейронные сети

    Опенсорс инструмент по конвертации моделей ONNX в PyTorch. Поддерживаются практически все архитектуры CV нейронок. https://github.com/ENOT-AutoDL/onnx2torch Основные сценарии использования: 1) Модификации обученной модели. Например есть обученная моделька на onnx, у неё на входе 3 канала, а надо 1. Берёшь onnx2torch, конвертишь в PyTorch, на первом слое меняешь каналы (заменяешь слой целиком), дотюниваешь. 2) Возможность доставать сетки из других фреймворков (например обученные бэкбоны).
    GitHub - ENOT-AutoDL/onnx2torch: Convert onnx models to pytorch.

    Convert onnx models to pytorch. Contribute to ENOT-AutoDL/onnx2torch development by creating an account on GitHub.

    GitHub

  • Neural Networks | Нейронные сети

    Бесплатное приложение Lobe — оно позволяет тренировать модели машинного обучения без написания кода. 📚Статья >> vc.ru/ml/1710…iya-koda 🌐https://www.lobe.ai/
    Microsoft выпустила бесплатное приложение Lobe — оно позволяет тренировать модели машинного обучения без написания кода

    Пока сервис поддерживает только классификацию изображений, но в будущем компания добавит другие модели и типы данных, например распознавание объектов и классификацию информации.

    vc.ru