NeuroHive - Нейронные сети. Страница 20

​​IntelliCode Compose — это инструмент для мультиязычного дополнения кода от Microsoft. Система предсказывает синтаксически корректную последовательность токенов кода по контексту предыдущих строчек. На данный момент IntelliCode Compose работает для кода на Python, C#, JavaScript и TypeScript. Инструмент доступен в виде облачного веб-сервиса для Visual Studio Code IDE и Azure Notebook.

​​Профессиональный курс "Python QA Engineer" от OTUS
Знакомьтесь с программой, проходите тестирование и присоединяйтесь к новой группе: https://otus.pw/wnq5/

Для кого подойдет курс? Для QA-специалистов с опытом работы от 1 года, стремящихся активно прокачаться и углубиться в автоматизацию на Python.

За 4 месяца обучения Вы научитесь уверенно решать задачи в тестировании веб-приложений: от тестирования и поиска неисправностей в бекенде до проверки работоспособности фронтенда с помощью драйвера браузера Selenium и тестирования REST API, а также запуска тестов в системах непрерывной интеграции.

Особенности курса:
— повышение технической грамотности функционального тестировщика до уровня разработчика и девопс-инженера, чтобы общаться на равных и влиять на архитектуру продукта;
— гибкий и простой в использовании инструмент для написания автотестов Python, который вытесняет привычный всем язык Java с рынка автоматизаторов в тестировании и позволяет запускать процесс автоматизированного тестирования в сжатые сроки на проекте любой сложности;
— изучение инструментов и практик DevOps, чтобы знать, как и где запустить тесты с пользой для проекта.

​​Facebook опубликовали среду для обучения RL-агентов на основе игры NetHack. NetHack — это игра в терминале, которая схожа с Minecraft, в которой необходимо бороться с монстрами и исследовать башню. Среда NetHack Learning Environment (NLE) использует версию 3.6.6 игры.

​​Исследователи из DeepMind обучили генеративную модель, которая сегментирует действия на видеозаписи. Модель обучается распознавать действия без реальной разметки действий на видеозаписи. В качестве архитектуры исследователи выбрали полумарковскую модель. Алгоритм выдает сравнимые с state-of-the-art результаты.

​​Предыдущие методы для детализированной оценки глубины человека по видеозаписи часто требуют размеченные тренировочные данные. Исследователи представляют self-supervised метод, который обучается на YouTube без разметки глубины. Это упрощает процесс сбора данных для обучения и улучшает обобщающую способность сети.

​​В AllenAI предложили новую задачу по автоматической генерации кратких выдержек из научных статей. Чтобы облегчить исследования на эту тему, исследователи опубликовали датасет SCITLDR. Датасет содержит 3.9 тысячи краткие выдержки. Для каждой научной статьи в выборке присутствуют несколько выдержек: одна написана авторами статей, а другие вручную переписаны из комментариев рецензентов.

​​18 мая приглашаем на онлайн-лекцию об использовании машинного обучения и Big Data в бизнесе.

Руководитель проектов по аналитике данных МегаФона Павел Гусятников объяснит, для чего вообще используют Big Data в телекоме и расскажет, как МегаФон меняет внутренние процессы с помощью больших данных.

Подробности и регистрация 👉 https://clc.to/Big_Data_for_business

​​Исследователи из CMU предложили новый метод обучения ML-классификаторов, который схож с тем, как родители обучают детей. Модель сначала учится различать более общие классы объектов. Например, кошек от собак. Затем дообучается классифицировать подклассы в каждом из общих классов.

​​Mapillary Street-level Sequences Dataset (MSLS) — это самый крупный датасет с изображениями для предсказания мест. Датасет содержит 1.6 миллионов изображений, для каждого из которых доступны метаданные местности. Данные покрывают места из 30 городов на 6 континентах, разные погодные условия, освещение, типы движущихся объектов и типы камер.

​​13 мая в 20:00 мск OTUS приглашает на бесплатный вебинар онлайн-курса «Machine learning» - «Моделирование COVID-19 с помощью анализа графов и парсинга открытых данных» для аналитиков и разработчиков. Для регистрации пройдите тест (необходимо знание Python и математики): https://otus.pw/euW7/

— На вебинаре вы с преподавателем-практиком Дмитрием Сергеевым (Senior Data Scientist, опыт в отрасли 8 лет) подробно научитесь парсить информацию с сайтов при помощи питона, предобрабатывать грязные данные, заполнять в них пропуски и объединять разрозненные источники в удобные датасеты. Узнаем, как создавать графы и как работать с ними в библиотеке NetworkX, а также моделировать распространение инфекции по сети мировых аэропортов. Не упустите возможность задать ему все интересующие вопросы!

Чтобы попасть на курс с скидкой -30% прямо сейчас, пройдите вступительный тест: https://otus.pw/L49p/

​​Исследователи из Virginia Tech и Facebook разработали нейросеть, которая предсказывает глубину сцены на видеозаписи. Одним из применений является использование предсказаний нейросети для добавления спецэффектов к видеозаписи. По результатам экспериментов, предложенный подход предсказывает глубину более точно, чем state-of-the-art методы. При этом предсказания нейросети более стабильны.

​​TAPAS — это инструмент для поиска ответа на вопрос в табличных данных. В основе системы лежит архитектура BERT. Модель кодирует вопрос на естественном языке совместно с структурой табличных данных. На выходе система отдает наиболее релевантные данные из таблицы.

​​Jukebox — это нейросетевая модель от OpenAI, которая генерирует песни. Модель принимает на вход жанр, артиста и текст песни. На выходе нейросеть отдает аудиозапись с сгенерированной песней.

​​В FAIR опубликовали самого крупного чатбота, который поддерживает разговор на любые темы. По результатам опроса, Blender обходит предыдущих опенсорсных чатботов по вовлеченности и человечности. Blender является первым чатботом, которые совмещает в себе такие навыки, как эмпатия, знания и личностные характеристики. Нейросеть в основе чатбота имеет 9.4 миллиарда параметров. Это в 3.6 раз больше, чем предыдущая самая крупная диалоговая система.

​​На бесплатном уроке от OTUS рассмотрим класс MPP-баз на примере базы Greenplum и построим небольшое хранилища данных на основе этой базы. На занятии:
- обсудим, что такое аналитические базы и для чего они нужны
- рассмотрим, чем DWH отличается от просто большой базы
- узнаем, что такое Greenplum
- построим несколько слоев обработки данных с использованием Greenplum

Пройдите вступительный тест и записывайтесь по ссылке: https://otus.pw/bOCT/
Успейте присоединиться к группе пока действует максимальная скидка!

​​Panacea — это система, которая использует NLP модели для защиты почтовых ящиков от атак злоумышленников. Если система классифицирует сообщение как злонамеренное, она отвечает на него с помощью модуля диалоговой системы. Взаимодействие с потенциальным злоумышленником необходимо для сбора дополнительных доказательств злонамеренности и отвлечения внимания.

​​MONAI — это опенсорсный фреймворк для обучения моделей для задач в области здравоохранения. Разработкой фреймворка занимались NVIDIA и King’s College London. MONAI базируется на существующих инструментах: NVIDIA Clara, NiftyNet, DLTK и DeepNeuro.

​​Yoga-82 — это датасет для классификации позы человека на изображении. Данные состоят из изображений с людьми, которые занимаются йогой. Всего в датасете 82 класса, которые отражают позы из йоги. На каждый класс в среднем приходится 347 изображений.