Обзор шаблонов SnapML и их возможностей в Lens Studio
Snapchat представляет новую функцию - SnapML, позволяющую применять собственные модели машинного обучения для создания популярных и продвинутых фильтров дополненной реальности. С новыми возможностями - к новым открытиям!
Система рекомендаций Ютуба, прогнозирование ливневых дождей или загруженности дорог, поиск по похожим фотографиям, распознавание речи, образов и текстов - все это возможно благодаря нейронным сетям.
Хотите узнать как написать и протестировать такую сеть? Тогда присоединяйтесь 25 августа к бесплатному занятию от OTUS в рамках курса "Deep Learning. Basic"
Разберем не конкретные алгоритмы или модели, а общие приемы и распространенные проблемы.
Расскажем: - Какие ошибки часто возникают при реализации нейронной сети? - Как проверить свою нейронную сеть, не тратя много времени (и электричества)? - Какие инструменты для отладки нейронных сетей существуют? - Чем нам может помочь переобучение?
В подробностях рассматриваем два основных способа обхода дерева: поиск в глубину и поиск в ширину в иллюстрированном материале. Анализируем, сравниваем и учимся выбирать наиболее подходящий. Репозиторий с блокнотом Jupyter Notebook вы найдёте в конце статьи.
Идеального датасета для обучения нейронной сети не существует: либо дорабатывать существующие, либо размечать полностью вручную. Чтобы автоматизировать этот процесс стоит воспользоваться готовыми инструментами.
Лаборатория Яндекс.Толоки решает три типа задач: классификация текстов, классификация изображений и распознавание объектов на картинке. Полученные датасеты можно использовать для улучшения алгоритмов нейронных сетей, а так же для модерации контента и других бизнес задач. Например, классификация изображений не только разделяет изображения по критериям — с её помощью можно сравнить несколько вариантов дизайна сайта и понять, какой удобнее. Классификация текстов поможет отсортировать тексты по языкам (например, при обработке массива новостей) или стилистическим особенностям. Распознавание объектов на изображении поможет в дальнейшем обучить свою нейронную сеть по готовой выборке.
Для того, чтобы начать работу с Лабораторией, не обязательно владеть специальными навыками — можно просто описать задачу словами и загрузить данные. Система сама настроит проект и найдёт под него исполнителей.
Лаборатория разметки создана на базе Яндекс.Толоки — краудсорсинговой платформы, на которой ежедневно выполняют 13 миллионов заданий по разметке данных. Создать проект в Лаборатории Яндекс.Толоки можно на сайте. Минимальный объем задачи — 500 элементов для разметки, минимальная стоимость 12 000 рублей.
Основные понятия теории графов простым языком, код алгоритмов поиска в глубину и в ширину внутри графа, визуальные демонстрации работы алгоритмов, пример применения матриц при работе с графами и, наконец, источник задач - ясное введение в теорию графов для новичка.
Настало время отложить в сторону привычные, зачастую трудоемкие решения и использовать возможности Python по максимуму. Откройте для себя 10 свежих оптимальных способов рефакторинга для повышения читаемости и производительности кода.
Как использовать Agile-методологии на благо своего проекта? Онлайн-курс «Agile Project Manager» поможет на практике научиться выстраивать работу по Scrum, Kanban и Waterfall, управлять рисками, работать с командой и стейкхолдерами и закрывать задачи вовремя. Вас ждут 4 месяца интересной практики: - Научитесь выстраивать полный цикл разработки любого IT-продукта от проекта до внедрения - Натренируете софт скиллы: фасилитацию, конфликтологию, обратную связь - Поучаствуете в воркшопе по прохождению собеседования на вакансию Scrum-мастер Оставьте заявку, чтобы узнать о курсе больше и записаться в группу по спец.цене https://otus.pw/vJpU/
Почему мы создали платформу для инженерии машинного обучения, а не науки о данных
Реализация модели как микросервиса только на бумаге может показаться простой задачей. На деле, Smart Compose от Gmail является результатом плотной работы множества инженеров. Но что делать, если вам нужно выполнить аналогичную задачу? На помощь приходит наша платформа Cortex.
Приглашаем к обсуждению на бесплатный вебинар-дискуссию OTUS 26 августа в 19:00 (мск)
🔸Оптимизация кадрового состава – кризисная мера или постоянная необходимость? 🔸Используем кризис как дополнительную возможность и ищем точки роста 🔸На нашем вебинаре мы обсудим, как реализовать комплексный подход к работе с IT-департаментом в быстро меняющихся условиях внешней среды и в условиях кризиса
Кому будет полезно: СТО и тимлиды / Руководители IT-проектов / IT HR
Чему научимся? ✅ принимать решения, способствующие смене вектора развития событий с разрушения на восстановление и дальнейшее развитие ✅ как придать компании гибкость, необходимую для адаптации к быстро меняющимся условиям рынка ✅ решать конфликтные ситуации и обращать их во благо компании
Каждый дизайнер рано или поздно сталкивался с ощущением того, что развивается не так быстро, как хотелось бы. Эти советы и упражнения помогут вам выбраться из застоя и улучшить свои навыки.
Что никогда не будет лишним в программировании, так это дополнительные знания. Особенно если речь идет о таком мощном типе данных в Python, как кортежи. Узнав 5 важных возможностей их использования, вы с удовольствием и пользой будете применять их в своих повседневных проектах.
Чат-боты захватили онлайн-пространство, через них стало привычно заказать еду, вызвать такси, оформить выписку в банке, задать вопрос о продукте и получить консультацию. А значит выросла потребность в тех, кто умеет создавать чат-ботов. Конечно, есть бесплатные простые конструкторы, но их функционал сильно урезан. Зато, если написать бота с помощью C#, то его возможности не ограничены ничем, кроме замысла создателя.
Хотите написать своего первого чат-бота с нуля? Приходите на бесплатный практический онлайн-интенсив «Создание интеллектуальных чат-ботов на C#» образовательной экосистемы GeekBrains от Mail.ruGroup.
За два часа вы узнаете, какое место в современной разработке занимает язык с#, научитесь создавать консольные приложения и использовать основные операторы языка C#, освоите работу с NuGet package manager'ом, Telegram API и библиотекой Telegram.Bot
Сегодня практически любое приложение должно работать в облаке. Однако не у всех есть возможность платить за полноценный AWS сервис, тем более когда часто возникает необходимость в тестировании программы. Но на помощь приходит LocalStack - сервис для имитации облачной инфраструктуры на локальном компьютере.
Порадуйте себя и друзей полезным ПО. Пошаговая разработка блокировщика рекламы для Chromium-браузеров, начиная с настройки и заканчивая интеграцией в браузер.
Получите практические навыки анализа уязвимостей и защиты от кибератак за 4 дня.
На интенсиве вы научитесь: — Настраивать сеть и понимать особенности ее работы — Понимать взаимодействие между виртуальной и физической машиной — Осуществлять ряд сетевых атак и выстраивать защиту от них — Анализировать безопасность ОС
После интенсива вы поймете перспективы развития в профессии и сможете продолжить обучение на основной программе с топовыми преподавателями-практиками.
Интенсив ведет:Ильдар Садыков, действующий руководитель отдела ИБ Федерального бюро МСЭ Министерство труда и социальной защиты РФ. Управляет 2 000 системами в 85 регионах РФ.
Ознакомьтесь с краткой информацией об основных характеристиках шрифтов и полезными советами, которые помогут создать удобный для чтения и визуально гармоничный дизайн.
Как Python удается отслеживать сотни, тысячи объектов и их имен в выполняемых программах? Ответ кроется в пространствах имен, которыми обладают функции Python. Предвидя ваше любопытство, спешим дать подробный отчет обо всех нюансах их использования.