Новые возможности ML.NET: поддержка ARM (в том числе процессора Apple M1), обновление Model Builder и AutoML
https://devblogs.microsoft.com/dotnet/ml-net-june-updates-model-builder/
#MLNET #AutoML #M1 #ModelBuilder
https://devblogs.microsoft.com/dotnet/ml-net-june-updates-model-builder/
#MLNET #AutoML #M1 #ModelBuilder
Microsoft News
ML.NET June Updates
Check out what's new in ML.NET and Model Builder.
Forwarded from Хабр Разработка
Машинное обучение в технической поддержке True Engineering http://amp.gs/jjN89
Хабр
Машинное обучение в технической поддержке True Engineering
Уже около года команда поддержки одного из наших высоконагруженных продуктов использует ML-систему нашей собственной разработки – Problem Detection Platform (PDP). Этот сервис умеет анализировать...
Forwarded from devdigest // events
Big Data Camp
We welcome students who know the basics of one of the programming languages (Python, Scala, C#, Java, C++) and have a basic knowledge of relational database theory and SQL. Your English should be Intermediate + level.
The training program is free and is designed for 5-8 hours of theoretical and practical classes per week. Upon completion of the internship, you will gain an understanding of the basics of the field of Data Engineering and a wide range of skills in working with Big Data.
In the practical classes you will gain hands-on experience working with key Big Data technologies, Azure, relational and NoSQL databases, deepen your knowledge of Python programming language, work with Kubernetes and Docker, as well as consolidate all theoretical topics and gain experience for further work.
The best graduates of the Data Engineering camp will receive a job offer!
https://www.facebook.com/events/359732215675128
We welcome students who know the basics of one of the programming languages (Python, Scala, C#, Java, C++) and have a basic knowledge of relational database theory and SQL. Your English should be Intermediate + level.
The training program is free and is designed for 5-8 hours of theoretical and practical classes per week. Upon completion of the internship, you will gain an understanding of the basics of the field of Data Engineering and a wide range of skills in working with Big Data.
In the practical classes you will gain hands-on experience working with key Big Data technologies, Azure, relational and NoSQL databases, deepen your knowledge of Python programming language, work with Kubernetes and Docker, as well as consolidate all theoretical topics and gain experience for further work.
The best graduates of the Data Engineering camp will receive a job offer!
https://www.facebook.com/events/359732215675128
Forwarded from DOU #tech
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
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
Особенности работы ML.NET на процессорах Apple M1.
ML.NET – кросс-платформенная система машинного обучения для разработчиков, которая позволяет использовать возможности машинного обучения в автономном и подключенном режимах.
Apple M1 — новый процессор на базе ARM-архитектуры от компании Apple из серии Apple Silicon.
https://visualstudiomagazine.com/articles/2021/06/29/mlnet-jun21.aspx
#mlnet #apple #m1 #arm
ML.NET – кросс-платформенная система машинного обучения для разработчиков, которая позволяет использовать возможности машинного обучения в автономном и подключенном режимах.
Apple M1 — новый процессор на базе ARM-архитектуры от компании Apple из серии Apple Silicon.
https://visualstudiomagazine.com/articles/2021/06/29/mlnet-jun21.aspx
#mlnet #apple #m1 #arm
Visual Studio Magazine
ML.NET Now Works on ARM Devices and Blazor WebAssembly -- Visual Studio Magazine
ML.NET -- an open source, cross-platform machine learning framework for .NET devs -- now works on ARM64 and Apple M1 devices, and on Blazor WebAssembly, with some limitations for each.
Forwarded from devdigest // events
Бесплатный онлайн митап по Big Data и Java.
На «IT_One Meet Up: Java and Big Data» эксперты будут говорить о технологиях, инструментах, методах и многом другом, чем живут дата-специалисты.
В программе:
— Максим Стаценко, «Обзор технологий хранения больших данных. Плюсы, минусы, кому подойдет»;
— Вадим Опольский, «Apache Flink vs Свой Java Код. Для приземления данных из Kafka»;
— Круглый стол c Максимом Юнусовым, Вадимом Опольским и Максимом Стаценко, на котором спикеры обсудят системы хранения данных, архитектуры и разные подходы к работе с Big Data.
А еще вас будет ждать дискуссионная зона и розыгрыш подарков среди участников 🎁
✅ Участие бесплатное, нужно только зарегистрироваться.
На «IT_One Meet Up: Java and Big Data» эксперты будут говорить о технологиях, инструментах, методах и многом другом, чем живут дата-специалисты.
В программе:
— Максим Стаценко, «Обзор технологий хранения больших данных. Плюсы, минусы, кому подойдет»;
— Вадим Опольский, «Apache Flink vs Свой Java Код. Для приземления данных из Kafka»;
— Круглый стол c Максимом Юнусовым, Вадимом Опольским и Максимом Стаценко, на котором спикеры обсудят системы хранения данных, архитектуры и разные подходы к работе с Big Data.
А еще вас будет ждать дискуссионная зона и розыгрыш подарков среди участников 🎁
✅ Участие бесплатное, нужно только зарегистрироваться.
Новый выпуск Azure Friday, в котором вы узнаете, как квантовые алгоритмы имитируют квантовую физику для решения сложных задач оптимизации. Квантовая оптимизация (QIO) использует самые современные алгоритмические методы из квантовой физики и делает эти возможности доступными в Azure на обычном оборудовании
https://devdigest.today/post/1753
#AzureFriday #Quantum #AzureQuantum
https://devdigest.today/post/1753
#AzureFriday #Quantum #AzureQuantum
Developers Digest
Quantum-inspired algorithms and the Azure Quantum optimization service | Azure Friday
Delbert Murphy joins Scott Hanselman to show how quantum-inspired algorithms mimic quantum physics to solve difficult optimization problems. Quantum-Inspired...
Команда Windows ML подготовила руководство «Анализ данных с помощью Pytorch и машинного обучения Windows»
https://docs.microsoft.com/en-us/windows/ai/windows-ml/tutorials/pytorch-analysis-intro
#pytorch #WindowsML
https://docs.microsoft.com/en-us/windows/ai/windows-ml/tutorials/pytorch-analysis-intro
#pytorch #WindowsML
Docs
Data analysis with PyTorch and Windows ML
Learn the steps to create a ML data analysis model using PyTorch, export it to ONNX, and deploy it in a local app
Forwarded from Хабр Разработка
Выбор предварительно обученной NLP-модели для классификации текста http://amp.gs/jTJtI
Хабр
Выбор предварительно обученной NLP-модели для классификации текста
Disclaimer: этот пост не является исчерпывающим руководством по выбору предварительно обученной NLP-модели, а только призван сэкономить немного времени при этом выборе, разбирает один узкий...
Visual Studio Code – инструмент без которого сегодня не обойтись современному программисту. Теперь VS Code умет определять язык программирования используемый в открытом файле с помощью машинного обучения.
https://visualstudiomagazine.com/articles/2021/09/07/vs-code-aug21.aspx
#vscode #visual #studio #code
https://visualstudiomagazine.com/articles/2021/09/07/vs-code-aug21.aspx
#vscode #visual #studio #code
Visual Studio Magazine
VS Code Uses ML to Detect Programming Language, Set Mode -- Visual Studio Magazine
Visual Studio Code is now using machine learning to detect what programming language is being used in a pasted-in file and then automatically set the appropriate mode.
Forwarded from Хабр Разработка
Новый запуск курса Natural Language Processing http://amp.gs/jzmme
Хабр
Новый запуск курса Natural Language Processing
TL;DR: Этой осенью сообщество Open Data Science и компания Huawei делают новый запуск курса. Регистрироваться на сайте ODS.aiSpeech and SemanticsВсем привет! Мы делаем новый запуск курса Natural...
Forwarded from devdigest // events
Программа конференции для дата-инженеров SmartData 2021 готова!
И не просто готова — в ней полно крутейших спикеров со всего мира. Например:
✔ Andy Pavlo, профессор компьютерных наук в университете Carnegie Mellon, эксперт по базам данных;
✔ Ash Berlin-Taylor, опытный контрибьютор в Airflow, член core-команды этого проекта, Director of Airflow Engineering в Astronomer.io;
✔ Jacek Laskowski, опытный эксперт по Spark, Kafka и Kafka Streams, автор нескольких книг по дата-инжинирингу и по совместительству Java Champion;
✔ Tejas Chopra, senior-разработчик в Netflix, работает с хранилищем данных.
И это только маленькая часть программы — в ней еще много крутых спикеров. Посмотреть всю программу, список спикеров и купить билет можно на сайте.
А по промокоду
До встречи на SmartData👋
И не просто готова — в ней полно крутейших спикеров со всего мира. Например:
✔ Andy Pavlo, профессор компьютерных наук в университете Carnegie Mellon, эксперт по базам данных;
✔ Ash Berlin-Taylor, опытный контрибьютор в Airflow, член core-команды этого проекта, Director of Airflow Engineering в Astronomer.io;
✔ Jacek Laskowski, опытный эксперт по Spark, Kafka и Kafka Streams, автор нескольких книг по дата-инжинирингу и по совместительству Java Champion;
✔ Tejas Chopra, senior-разработчик в Netflix, работает с хранилищем данных.
И это только маленькая часть программы — в ней еще много крутых спикеров. Посмотреть всю программу, список спикеров и купить билет можно на сайте.
А по промокоду
devdigestds2021JRGpc
еще можно успеть купить Personal Standard билет со скидкой.До встречи на SmartData👋
Forwarded from A.G.
Как многие знают, в video intelligence мы создаем систему для контекстной рекомендации видео.
В двух словах это работает следующим образом: вы заходите на страницу с рецензией последнего фильма про Джеймса Бонда, а мы на этой странице показываем вам видео о том, как снимали один из трюков в фильме, или интервью с Дэниелом Крейгом, или обзор Aston Martin DB5. В общем показываем то, что будет наиболее органично дополнять контент страницы, которую вы открыли в данный момент.
Для улучшения и повышения точности подбора видео мы используем множество разнообразных технологий, одна из которых – NER (Named-entity recognition). Это технология, которая позволяет выделять из текста определенные ключевые слова. Например, во фразе "Пожалуй, ни один автомобиль не получил такой известности в кинематографе, как Aston Martin. Да, именно эту легендарную марку предпочитает агент 007 – Джеймс Бонд." система реализующая NER выделит "агент", "автомобиль", "Aston Martin" и "Джеймс Бонд".
Очевидно, что для реализации хайлоад проекта такого уровня была выбрана платформа .NET, а большинство сервисов у нас написано на C#. Есть небольшая часть проекта (которая касается сервисов машинного обучения), написанная на Python, но при этом, довольно давно в планах есть перевод некоторых из этих сервисов на .NET с применением библиотеки ML.NET – несмотря на то, что это довольно молодая библиотека, развивается она очень активно.
А теперь собственно к новости, которая стала поводом для этого поста – не так давно, команда разработчиков ML.NET обновила свой роадмап, включив в него поддержку NER. (кстати говоря это была была одной из самых затребованных возможностей, запрос на которую появился еще в 2018 году).
Так что, я надеюсь, в скором времени мы сможем сделать нашу платформу еще лучше. А пока ждем первых релизов ML.NET с поддержкой NER
Обновленный роадмап: https://github.com/dotnet/machinelearning/blob/main/ROADMAP.md#named-entity-recognition-ner
Обсуждение NER:
https://github.com/dotnet/machinelearning/issues/630
Ну и про саму технологию: https://en.wikipedia.org/wiki/Named-entity_recognition
В двух словах это работает следующим образом: вы заходите на страницу с рецензией последнего фильма про Джеймса Бонда, а мы на этой странице показываем вам видео о том, как снимали один из трюков в фильме, или интервью с Дэниелом Крейгом, или обзор Aston Martin DB5. В общем показываем то, что будет наиболее органично дополнять контент страницы, которую вы открыли в данный момент.
Для улучшения и повышения точности подбора видео мы используем множество разнообразных технологий, одна из которых – NER (Named-entity recognition). Это технология, которая позволяет выделять из текста определенные ключевые слова. Например, во фразе "Пожалуй, ни один автомобиль не получил такой известности в кинематографе, как Aston Martin. Да, именно эту легендарную марку предпочитает агент 007 – Джеймс Бонд." система реализующая NER выделит "агент", "автомобиль", "Aston Martin" и "Джеймс Бонд".
Очевидно, что для реализации хайлоад проекта такого уровня была выбрана платформа .NET, а большинство сервисов у нас написано на C#. Есть небольшая часть проекта (которая касается сервисов машинного обучения), написанная на Python, но при этом, довольно давно в планах есть перевод некоторых из этих сервисов на .NET с применением библиотеки ML.NET – несмотря на то, что это довольно молодая библиотека, развивается она очень активно.
А теперь собственно к новости, которая стала поводом для этого поста – не так давно, команда разработчиков ML.NET обновила свой роадмап, включив в него поддержку NER. (кстати говоря это была была одной из самых затребованных возможностей, запрос на которую появился еще в 2018 году).
Так что, я надеюсь, в скором времени мы сможем сделать нашу платформу еще лучше. А пока ждем первых релизов ML.NET с поддержкой NER
Обновленный роадмап: https://github.com/dotnet/machinelearning/blob/main/ROADMAP.md#named-entity-recognition-ner
Обсуждение NER:
https://github.com/dotnet/machinelearning/issues/630
Ну и про саму технологию: https://en.wikipedia.org/wiki/Named-entity_recognition
GitHub
machinelearning/ROADMAP.md at main · dotnet/machinelearning
ML.NET is an open source and cross-platform machine learning framework for .NET. - dotnet/machinelearning
Forwarded from Хабр Разработка
Крутые GitHub репозитории в области машинного обучения http://amp.gs/j1nPY
Хабр
Крутые GitHub репозитории в области машинного обучения
GitHub - это прекрасное место для того чтобы узнать что-то новое, найти что-то полезное для нынешних и вдохновиться для будущих проектов. Этот список крутых проектов является всего лишь маленькой...
Forwarded from Хабр Разработка
Сравнение различных видов ML классификаторов в задаче распознавания сигналов http://amp.gs/j1KqW
Хабр
Сравнение различных видов ML классификаторов в задаче распознавания сигналов
Задача состоит в классификации гидроакустических сигналов. Сонары (гидролокаторы) посылают звук высокой частоты в определенном направлении и получают отраженную звуковую волну. По характеристике этой...
Forwarded from devdigest // azure
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
https://devdigest.today/goto/1830
#covid #ml #nlp #cord
Medium
Analyzing COVID Medical Papers with Azure Machine Learning and Text Analytics for Health
In this post I will show how different building blocks from the Azure cloud can come together to automatically extract insights from texts.
Forwarded from Хабр Разработка
Внедрение Q# в ваши любимые языки и платформы (Python, .NET, ASP.NET, Julia, Lua, PowerShell) http://amp.gs/jYUVC
Хабр
Внедрение Q# в ваши любимые языки и платформы (Python, .NET, ASP.NET, Julia, Lua, PowerShell)
Не секрет, что Q# и Quantum Development Kit позволяют легко писать квантовые программы и запускать их на симуляторах и на оборудовании через службу Azure Quantum, с использованием Python, .NET или...
Forwarded from devdigest // events
14 декабря не пропустите Data Meetup от AWS User Group Ukraine!
Чего ожидать?
🔸Virginie Mathivet ─ AWS ML Hero & DataSquad Team Leader в TeamWork
расскажет как step-by-step создавать Datalab и какие сервисы AWS использовать.
🔸Ростислав Фединишин ─ Lead Big Data Engineer в N-iX
детально рассмотрит сервис AWS Data Pipeline и его возможности.
🔸Игорь Тимчук ─ Head of Data Unit, Delivery Director в N-iX
поделится инсайдами о навыках, благодаря которым Data Engineers становятся high-level специалистами.
Задавать атмосферу митапа будет модератор – Дмитрий Овчаренко, Director of Technology Office в N-iX.
Присоединяйтесь онлайн: https://bit.ly/3pbdgUc
Чего ожидать?
🔸Virginie Mathivet ─ AWS ML Hero & DataSquad Team Leader в TeamWork
расскажет как step-by-step создавать Datalab и какие сервисы AWS использовать.
🔸Ростислав Фединишин ─ Lead Big Data Engineer в N-iX
детально рассмотрит сервис AWS Data Pipeline и его возможности.
🔸Игорь Тимчук ─ Head of Data Unit, Delivery Director в N-iX
поделится инсайдами о навыках, благодаря которым Data Engineers становятся high-level специалистами.
Задавать атмосферу митапа будет модератор – Дмитрий Овчаренко, Director of Technology Office в N-iX.
Присоединяйтесь онлайн: https://bit.ly/3pbdgUc
Forwarded from Хабр Разработка
Как мы прогнозируем цены на наши продукты с помощью Machine Learning http://amp.gs/jYo97
Хабр
Как мы прогнозируем цены на наши продукты с помощью Machine Learning
Привет, Хабр! Меня зовут Александр Крот, я руководитель по разработке аналитических продуктов в СИБУР Диджитал. Сегодня я расскажу о проекте, связанном с цифровизацией процесса ценообразования, –...