devdigest // data science
795 subscribers
34 photos
1 video
2 files
386 links
Data Science Digest

https://devdigest.today
Download Telegram
Термин «геометрическое глубокое обучение» ввел соучредитель компании Fabula Майкл Бронштей. Им был разработан и запатентован алгоритм, который учится на больших и сложных наборах данных, полученных из социальных сетей.

https://blog.paperspace.com/introduction-to-geometric-deep-learning/

#GDL #DeepLearning
Вчера началась крупнейшая конференция для разработчиков – Build 2020, а это значит, что нас ждет множество интересных новостей и анонсов!

Model Builder - это инструмент Visual Studio, который использует AutoML для обучения и создания пользовательских моделей ML.NET в ваших приложениях. Этот инструмент позволяет использовать ML.NET и Model Builder для создания собственных моделей даже начинающим разработчикам без большого.

https://devblogs.microsoft.com/dotnet/ml-net-model-builder-is-now-a-part-of-visual-studio/

#AutoML #MLNET #VisualStudio #VS #MSBUILD #build #Build2020
Forwarded from Machine Learning World (StatsBot)
Hardcore Data Science in Virtual Reality save the cats!

Production AI Conference - technical and practical conference about implementation data science models in highload projects with limited computational resources and high requirements.

👨‍💻One great week! Every day speeches, 9 speakers! Only technical speeches and high-professional experts.
🤖Virtual Reality Create your VR avatar and meet speakers and colleagues. Join us, to be in the center of AI and ML community, to share experience and chat with professionals.
👨‍💻Technical speeches and 3 Practical Workshops. Try new technology right away on the workshops.
🥳Afterparty! Let’s start event at Preparty
🎉 After the talks, we’ll run a virtual afterparty

Buy tickets with promocode for 10% discount - mlcats And 50% of the price will be spend for animal shelter and help cats🐾 Registration:
https://rebrand.ly/2emnf04
ML.NET претендует на звание самой мощной библиотеки для машинного обучения на платформе .NET. Так ли это на самом деле? На вопрос отвечает Джефф Просайз.

https://devdigest.today/post/1327

#MLNET #JeffProsise
Бесплатная онлайн-конференция об искусственном интеллекте, машинном обучение и методах анализа данных - Data Science fwdays'20 пройдет 8 и 15 августа (2 субботы) 🙌

В этом году предлагаем:

➡️ 11 тщательно отобранных практических докладов.
📌 последние прорывы в NLP;
📌 как 3d-данные можно обрабатывать с помощью моделей глубокого обучения;
📌 построение единого векторного пространства поисковых запросов, тегов и гифок;
📌 как использовать записанные данные для анализа эволюции ML pipeline;
📌 подходы к решению задач по распознаванию сущностей в тексте (NER)
📌 построение современного подхода к исправлению грамматических ошибок и многое другое.

➡️ 3 дискуссии:
1.ML Engineer vs. Applied Research Scientist - кто такие и что делают
2. Проблемы ответственности, интерпретации в ML и связанные с ними ограничения на использование ML в self-driving cars / medicine - в сферах с высокой степенью риска
3. В целом о NLP поговорим

А еще вас будут ждать на виртуальных стендах партнеров. Zoom позволяет общаться с data science командами наших партнеров без помех. Или сразу податься на вакансию 😉

И обязательный атрибут любой конференции - задачи, тесты и подарки участникам от партнеров тоже будут!

Поэтому регистрируйтесь и вы, чтобы окунуться в мир Data Science: https://bit.ly/2PiXyou
Как пройти интервью, если ты специалист по машинному обучение

https://joelgrus.com/2016/05/23/fizz-buzz-in-tensorflow/

#юмор #ML
Supervised Machine Learning — один из способов машинного обучения, в ходе которого система принудительно обучается с помощью примеров «стимул-реакция». Между входами и эталонными выходами может существовать некоторая зависимость, но она неизвестна. Известна только конечная совокупность прецедентов — пар «стимул-реакция», называемая обучающей выборкой. На основе этих данных требуется восстановить зависимость, то есть построить алгоритм, способный для любого объекта выдать достаточно точный ответ.

https://devblogs.microsoft.com/premier-developer/introduction-to-supervised-machine-learning/

#Supervised #Machine #Learning
Новый выпуск ML.NET содержит множество улучшений, включающих возможность обучения моделей обнаружения объектов с помощью Azure ML и Model Builder. Теперь вы можете локально обучать модели классификации изображений с помощью интерфейса командной строки ML.NET.

https://devblogs.microsoft.com/dotnet/ml-net-september-updates/

#ML #Azure #ModelBuilder
How to Make a Poster on Word