И про применение машинного обучения в задачах борьбы с кибер-угрозами. Команда Windows Defender рассказывает, как боролись с новым трояном Emotet (и заодно, как устроена многослойная защита с применением ML-моделей на клиенте и в облаке). https://cloudblogs.microsoft.com/microsoftsecure/2018/02/14/how-artificial-intelligence-stopped-an-emotet-outbreak/ #ai #security #ml

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

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

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

Microsoft запускает новые инструменты для построения моделей машинного обучения

https://tcrn.ch/2Tia9KL

#msbuild #build2020 #build #ML #AI

Как пройти интервью, если ты специалист по машинному обучение

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

#юмор #ML

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

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

Ключевые анонсы связанные с искусственным интеллектом и сервисами машинного обучения, которые были озвучены на Microsoft Build 2021

https://analyticsindiamag.com/top-ml-announcements-from-microsoft-build-2021/

#build #msbuild #ml #ai #azure

Как распознать позу руки на картинке: с нуля и до рабочей модели

Распознавание позы руки — популярная задача в компьютерном зрении, часто используется в проектах, связанных с виртуальной реальностью. В открытом доступе есть сотни пейперов, но базовых вводных туториалов — практически нет. Ольга Черницкая, Senior ML Engineer в SoftServe, решила это исправить.

В этой статье — основы теории для распознавания 2D-позы руки и так далее.

👉 https://dou.ua/goto/3JaB

#ML

Созвон Machine Learning Community

https://devdigest.today/post/1802

#ml #netml

Анализ медицинских документов, связанных с COVID, с помощью машинного сервисов Azure Machine Learning и Text Analytics for health

https://devdigest.today/goto/1830

#covid #ml #nlp #cord