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, –...
Forwarded from DevRain
15.12.2021. Introduction to Azure Cognitive Services (free webinar)
During the presentation you will learn about:
- Cognitive services such as Language, Vision, Decision, Speech services;
- Azure Applied AI services;
- Translator and Custom Translator.
During the presentation you will learn about REST APIs, Custom services and deep dive into Translator service.
Speaker:
Oleksandr Krakovetskyi
Co-founder and CEO of DevRain, a software development company with a specialization in web, cloud, mobile and artificial intelligence solutions development. His daily job is to help companies with Azure, Power Platform, Microsoft 365, applied AI and machine learning as a solution architect and consulter. Microsoft Regional Director, Microsoft Artificial Intelligence MVP, Microsoft Certified Trainer and Ph.D.in Computer Science.
Register:
https://mktoevents.com/Microsoft+Event/312778/157-GQE-382
During the presentation you will learn about:
- Cognitive services such as Language, Vision, Decision, Speech services;
- Azure Applied AI services;
- Translator and Custom Translator.
During the presentation you will learn about REST APIs, Custom services and deep dive into Translator service.
Speaker:
Oleksandr Krakovetskyi
Co-founder and CEO of DevRain, a software development company with a specialization in web, cloud, mobile and artificial intelligence solutions development. His daily job is to help companies with Azure, Power Platform, Microsoft 365, applied AI and machine learning as a solution architect and consulter. Microsoft Regional Director, Microsoft Artificial Intelligence MVP, Microsoft Certified Trainer and Ph.D.in Computer Science.
Register:
https://mktoevents.com/Microsoft+Event/312778/157-GQE-382