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

https://devdigest.today
Download Telegram
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
Forwarded from addmeto (Grigory Bakunov)
Фейсбук анонсировал новый ИИ, который сможет напрямую переводить end-to-end более 100 языков. Фокус в том, что раньше такие переводы делались цепочками (турецкий->английский->русский-украинский например, вместо прямого турецко-украинского перевода), а это прямой перевод с языка на язык со сравнимым качеством.

А ведь если подумать, этот датасет и эту сетку можно будет использовать для ответа на главный вопрос - был ли единый прото-мета-язык или мы не можем его проследить https://www.engadget.com/facebooks-ai-can-translate-languages-directly-into-one-another-150029679.html
Исследователи из Microsoft создали систему искусственного интеллекта, способную генерировать подписи к изображениям, которые во многих случаях оказываются более точными, чем описания, сделанные людьми. Этот прорыв стал важной вехой в стремлении Microsoft сделать свои продукты и услуги инклюзивными и доступными для всех пользователей.

https://habr.com/en/company/microsoft/blog/523966/

#Microsoft #Azure #AI
Просто нет слов насколько качественно и доступно в этом блоге написаны посты)
https://lilianweng.github.io/lil-log/
Python — один из самых популярных языков для ML/AI.
В связи с этим хотим поделиться прекрасной новостью — создатель Python Гвидо ван Россум перешёл на работу в Microsoft!
Forwarded from [NOT SUPPORTED]
ML.NET - это кроссплатформенная среда машинного обучения с открытым исходным кодом. Она позволяет интегрировать машинное обучение в .NET-приложения. ML.NET предоставляет инструменты (пользовательский интерфейс построителя моделей в Visual Studio и кроссплатформенный интерфейс командной строки ML.NET), который автоматически обучает пользовательские модели машинного обучения на основе сценария и данных. Этот выпуск ML.NET Model Builder содержит множество исправлений ошибок и улучшений, а также новые функции, включая расширенные параметры загрузки данных и потоковую передачу данных обучения из SQL.

https://devblogs.microsoft.com/dotnet/ml-net-model-builder-november-updates/

#MLNET #ML #ModelBuilder
Три года назад, во время конференции Ignite 26 сентября 2017, Microsoft анонсировала релиз нового языка программирования, направленного на квантовые технологии. 11 декабря язык был представлен официально в составе Quantum Development Kit. Сегодня компания подводит итоги прошедших трех лет и анализирует, что было сделано за это время.

https://habr.com/en/company/microsoft/blog/532720/

#QSharp #quantum
The Benefits of Using a YT Audio to MP3 Converter