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://t.me/s/fxnotez/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/

Итоги года от команды Microsoft Research: релиз модели MT-DNN, релиз SEAL для .NET, множество награждений исследователей из Microsoft Research, участие в конференции ACM FAT в Атланте, и многое другое

https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/microsoft-research-2019-reflection-a-year-of-progress-on-technologys-toughest-challenges

#DNN, #SEAL, #Microsoft_Research

Инновации с помощью AI/ML на AWS
 
19 февраля 2020 пройдет онлайн конференция AWS Innovate – AI/ML - бесплатное мероприятие на английском языке, которое поможет вам ускорить инновации, облегчить масштабирование вашего бизнеса и создавать новые возможность в будущем.  

Зачем участвовать? Узнайте о последних разработках в AI и ML, повысьте свой уровень знаний, а также ознакомьтесь с практическими решениям в этой области. Примите участие, чтобы задать интересующие вас вопросы и получить сертификат участия после мероприятия.

Кому будет интересно? Независимо от того, являетесь ли вы новичком в машинном обучении или продвинутым пользователем, вы найдете сессию для вашего уровня знаний или должности. 


https://aws.amazon.com/events/aws-innovate/machine-learning/

Очень рекомендуем пойти и послушать Олю Гавриш 👍🏻

Если ты хочешь оказаться среди тех, кого считают профессионалом в сфере .NET разработки, нужно всегда развиваться.

❗️Поэтому приглашаем тебя на самую масштабную техническую конференцию .NET fwdays’20, где ты сможешь улучшить свои знания и навыки в C # и .NET. Ведь рынок труда активно развивается и программисты, которые хорошо знают эту сферу, пользуются большим спросом 😱

⏰Когда? 11 апреля 2020 года
🏠Где? Конгресс-холл “Mercure”, г.Киев

Среди первых спикеров:
☝️Dylan Beattie (SkillsMatter) — CTO у SkillsMatter, разработчик, гитарист, Microsoft MVP;
☝️ Matt Ellis (JetBrains) — developer Advocate у JetBrains, работал над R# и Rider;
☝️Alex Thissen (Xpirit) — lead Consultant в компании Xpirit, получил награду Microsoft MVP для Visual Studio та Development Technologies 13 раз;
☝️Оля Гавриш (Microsoft) — программ-менеджер команды .NET в Microsoft. Ранее работала в области машинного обучения и занималась созданием фреймворка ML.NET. В данный момент занимается .NET Core и .NET 5. Родилась в Украине, но сейчас живет и работает в штате Вашингтон, США;
☝️ Mark Rendle (Visual Recode) — основатель и CEO RendleLabs, больше 30 лет в software design and development, любимый мова — C#
☝️ Сергей Калинец (Playtika) — system Architect в Playtika, тренер по инженерным практикам, активный докладчик на конференциях и юзергруппах и много других спикеров.

В стоимость билета входит: обед, вкусные кофе-брейки, доступ к видео докладов, посещение Afterparty🎉

Покупай билет на .NET fwdays’20 со скидкой 10% по промо коду 390F1B7A74
Билеты: http://bit.ly/2s006Qs

P.S. а для студентов дневной формы обучения у Fwdays всегда действуют скидки 50%😉

Титаник — известная задача на Kaggle, ориентированная в большей мере на начинающих в машинном обучении. Датасет Титаник содержит данные пассажиров корабля. Цель задачи — построить модель, которая лучшим образом сможет предсказать, остался ли произвольный пассажир в живых или нет.

Первое видео из серии от Влада Илиеску о решении это задачи.

https://devdigest.today/post/1114

#Titanic #Kaggle

Второе видео

https://devdigest.today/post/1115

#Titanic #Kaggle

Практические упражнения и примеры кода на Python в бесплатной книге "Thoughtful Machine Learning with Python: A Test-Driven Approach" от издтаельства O’Reilly

https://azure.microsoft.com/en-us/resources/thoughtful-machine-learning-with-python/

#python #ML #книга #OReilly

Facebook в своем блоге поделились информацией о том, как они используют нейронные сети для решения сложных математических уравнений

https://ai.facebook.com/blog/using-neural-networks-to-solve-advanced-mathematics-equations/

#Facebook, #math

23 идеи для глубокого обучения

https://data-flair.training/blogs/deep-learning-project-ideas

#deeplearning, #deep-learning

#вакансия #киев #job 👇

Ищу к себе в команду человека, который знает, что такое NER и хорошо разбирается в этом. Плюсом будет опыт работы с ElasticSearch и умение оптимизации поисковых запросов. Также желательно знание одного из языков программирования: C#, или Python.

Команда небольшая, офис в центре Киева, рядом с ЦУМом.

Проект – система контекстной рекомендации видео (как часть ad tech платформы, однако проект полностью отдельный от ad tech части). Проект построен на базе микросервисной архитектуры.

Технологии, которые любим и используем: .NET Core, ElasticSearch, Kubernetes, AWS.

Возможно кто-то был на пятилетии сообщества IT KPI, я там немного рассказывал про проект: https://www.slideshare.net/andrewgubskiy/net-core-138861528

Резюме скидывайте в личку @ernado