Вслед за Azure, компания Amazon запустила сервис квантовых вычислений.

https://www.theverge.com/2019/12/2/20992602/amazon-is-now-offering-quantum-computing-as-a-service

PeopleBlending: создаём Science Art с помощью когнитивных сервисов и небольшого количества креативности.

Наш коллега Дима Сошников верит в то, что не только красота спасёт мир, но ещё и междисциплинарность. Поскольку его дочь любит искусство, а он любит программировать — он часто присматривается к пересечению этих областей, которое можно назвать генеративным искусством (generative art), и которое является частью Science Art. В этой статье он делится результатами одного креативного эксперимента по рисованию портрета, из которого родилась техника Cognitive People Blending.

Подробности: http://msft.it/6274TVP0I

Теперь у вас есть возможность обсудить новости канала devdigest // data science 🙈

Google про улучшение результатов поиска при использовании модели BERT

https://www.blog.google/products/search/search-language-understanding-bert/

Изучение Azure Cognitive Services.

Начинайте или развивайте разработку решений на базе искусственного интеллекта с помощью инструкций по интеграции и объединению интеллектуальных API-интерфейсов, доступных в Azure Cognitive Services.

Присоединяйтесь: http://msft.it/6274TnEsq

Все, что вы хотели знать про TensorFlow 2.0

https://medium.com/hackernoon/tensorflow-is-dead-long-live-tensorflow-49d3e975cf04

​Помните нейронку которая генерировала реалистично лица и другие предметы?

На днях вышла вторая версия этой нейронки, которая генерирует что угодно намного лучше.

Feel old yet?

Видео с другими возможностями, StyleGAN 2 выглядит правда офигенно:
https://youtu.be/c-NJtV9Jvp0

MLOps или DevOps для машинного обучения.

В течение прошедшего года наш коллега проводил много времени в мире машинного обучения и data science. Но не в качестве специалиста по данным. Он изучал применение DevOps в ML. И в этой статье он делится тем, что удалось наработать.

Подробнее: http://msft.it/6274TnRso

Apple объявила, что будет спонсором и участником конференции NeurIPS , которая посвящена машинному обучению. Конференция будет проходить с 8 по 14 декабря.

https://appleinsider.com/articles/19/12/05/apple-attending-presenting-at-neurips-machine-learning-conference

Очень крутая подборка: 74 кратких обзора ряда различных исследовательских работ, опубликованных в области машинного обучения и обработки естественного языка за последние пару лет

http://www.marekrei.com/blog/74-summaries-of-machine-learning-and-nlp-research
#NLP, #BERT

Небольшой анонс относительно канала @d_science и чата @itkpi_ds

Так вышло, что долгое время у канала @d_science не было отдельного чата для обсуждения новостей, а чат созданный ребятами из Киевского политеха существовал сам по себе, без канала, где можно было бы фиксировать полезную информацию.

Сегодня, вместе с @maksim36ua, мы решили это исправить и связали чат и канал (если вдруг кто-то все еще не знает про такую возможность в телеграм, то она есть: https://teleg.eu/s/forexzig/privacy-discussions-web-bots#broadcasts-meet-group-chats).

Надеюсь, что это пойдет на пользу как каналу, так и чату.

Отдельно хочу отметить, что мне очень приятно, что подобная интеграция произошла именно с чатом, который был создан ребятами из КПИ, так как я сам заканчивал КПИ и до сих пор, во многом, моя деятельность связанна с этим университетом.

PS. Если есть желающие публиковать полезный материал на канал - пишите.

Девять советов для тех, кто начинает работать над проектом, в котором планируется использование машинное обучение.

https://medium.com/microsoftazure/9-advanced-tips-for-production-machine-learning-6bbdebf49a6f

#ML, #AI, #Machine_Learning, #Cloud_Computing

14 человек, на которых вам стоит подписаться в Twitter

https://techbeacon.com/enterprise-it/14-data-scientists-you-should-follow-twitter

#twitter, #ds

почему теорвер кривой
(интересная статья)

https://medium.com/@sergey_57776/300-%D0%BB%D0%B5%D1%82-%D0%B2-%D0%B8%D1%81%D0%BA%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B9-%D1%80%D0%B5%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8-80d15ea8c6b5

If you’re new to all this deep learning stuff, then don’t worry—we’ll take you through it all step by step.

https://course.fast.ai/

Классификация изображений с использованием ONNX модели и ML.NET

https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/machine-learning/tutorials/object-detection-onnx

#ONNX, #ML_NET, #Object_Detection

Гайд: введение в DataFrame.

В прошлом месяце мы объявили о поддержке .NET Jupyter Notebooks и показали, как их использовать для работы с .NET для Apache Spark и ML.NET. И теперь рады объявить о Preview-поддержке типа DataFrame для .NET. Если вы использовали Python для манипулирования данными в Jupiter, вы уже знакомы с концепцией DataFrame. Верхнеуровнево, это представление структурированных данных в памяти. В этой статье наш коллега сделал обзор этого нового типа и того, как можно использовать его в Jupyter Notebooks.

Подробности: http://msft.it/6273TXXg5

И для самых маленьких:

https://habr.com/en/company/jugru/blog/470399/