Полная дорожная карта в области науки о данных

В этой статье будет описано, что вам нужно сделать, чтобы стать специалистом по данным.
https://shly.link/H2fd3

Развертывание модели машинного обучения в качестве API

Полное руководство по развертыванию модели в качестве API
https://shly.link/5WMEW

Этот БЕСПЛАТНЫЙ 280-страничный отчет в формате PDF
предоставляет отличную основу для #MachineLearning #AI и #BigData #DataScience, включая обзор типов альтернативных данных и блестящий учебник по методам #ML для анализа данных
https://shly.link/viynA

Бесплатно загрузите 648-страничный PDF-файл этой всеобъемлющей книги «Кластеризация данных: алгоритмы и приложения»

https://shly.link/gaeLu

Как организовать потоковую обработку данных. Часть 2!

В первой части Евгений Ненахов из центра Big Data МТС Digital рассказал об основных компонентах методологии, а сейчас — о том, как ими пользоваться.

Из новой статьи вы узнаете:

➖ где хранить конфигурации
➖ как настроить Kafka и Spark Streaming
➖ как снизить нагрузку на GC и многое другое

О том, как создать универсальный инструмент потоковой обработки данных и построить с его помощью мощную систему стриминга, способную обрабатывать 7 млн событий в пике, читайте в блоге МТС на Хабре.

LAION-AESTHETICS

Мы представляем LAION-Aesthetics, несколько коллекций подмножеств от LAION 5B с высоким визуальным качеством. Для создания LAION-Aesthetics мы обучили несколько облегченных моделей, которые предсказывают оценку, которую люди давали, когда их спрашивали: «Насколько вам нравится это изображение по шкале от 1 до 10?» .
https://shly.link/CPsvd

Машинное обучение в компании - это 10% Data Science и 90% других задач.

Это ОЧЕНЬ сложно. Все, что написано в этом руководстве, - это то, что вы не узнаете из книг по ML.

"Лучшие практики разработки ML"

https://martin.zinkevich.org/rules_of_ml/rules_of_ml.pdf

Бесплатный курс Python для науки о данных

Готовы узнать, как использовать Python для науки о данных? Этот бесплатный курс поможет вам

https://shly.link/LgNzf

6 уроков от Data Scientist в банковской сфере

Почему моя первая работа в области науки о данных оказалась не такой, как я ожидал

https://shly.link/TkVN4

Семь убийственных методов оптимизации памяти, которые должен знать каждый пользователь Pandas

Простые советы по оптимизации использования памяти в Pandas

https://shly.link/mdmXLBs

Внимание и расширенные рекуррентные нейронные сети

Рекуррентные нейронные сети — один из основных элементов глубокого обучения, позволяющий нейронным сетям работать с последовательностями данных, такими как текст, аудио и видео. Их можно использовать для сведения последовательности к более высокому уровню понимания, для аннотирования последовательностей и даже для создания новых последовательностей с нуля!
https://shly.link/nkEdz

📚6 ошибок Pandas, которые говорят о том, что вы новичок

Нет сообщений об ошибках — вот что делает их незаметными
https://shly.link/0d1wD

📚Recommend API

Единая сквозная инфраструктура машинного обучения для выработки рекомендаций
https://shly.link/ihMHJ

📚Unweave — это Heroku для машинного обучения. Это дает вам мгновенную бессерверную инфраструктуру для обучения ваших моделей машинного обучения.
https://shly.link/vwn1V

Это совершенно умопомрачительное преобразованное AI видео + аудио (+ Стабильная Диффузия img2img + EbSynth)

12 бесплатных курсов Coursera по машинному обучению для всех в 2022 году

Ищете бесплатные курсы Coursera по машинному обучению? … Если да, то эта статья для вас. В этой статье вы найдете 12 лучших бесплатных курсов Coursera по машинному обучению . За эти курсы Вам не нужно платить ни доллара . Так что потратьте несколько минут на эту статью и ознакомьтесь с бесплатными курсами Coursera по машинному обучению .

https://shly.link/sZido

MotionDiffuse: генерация движения человека на основе текста с помощью модели диффузии abs:

📄Страница проекта

Слияние искусства с искусственным интеллектом 🖼⁇ 🖼⁇ 🖼

Используя новую возможность Outpainting в DALL-E 2, мы попросили AI помочь нам представить, как мог бы выглядеть пейзаж между известными импрессионистскими картинами Ван Гога, Моне, Мунка .

📚Подборка тематичеких каналов для программистов📚

СИСТЕМНОЕ АДМИНИСТРИРОВАНИЕ

🐧 Новости и информация из мира Linux
https://yangx.top/linux_sup
⚙️ Контейнеры, оркестраторы, мониторинг и др.
https://yangx.top/dev_ops_info
🕸 Сетевая архитектура и администрирование
https://yangx.top/network_arch

ПРОГРАММИРОВАНИЕ

🧑‍💻 Разработка внешнего интерфейса
https://yangx.top/Frontend_now
🎨 Веб дизайн
https://yangx.top/goodw_design
🔺 Все что связано с Angular, Vuejs
https://yangx.top/Angular_Vuejs
⚛️ Все что связано с reactjs
https://yangx.top/react_prog
🐍 Программирование Python
https://yangx.top/Welcome_Python
🐍⌨️Код Python
https://yangx.top/pycodings
☕️ Программирование Java
https://yangx.top/java_sup
📲 Все по мобильной разработке: iOS, Android
https://yangx.top/imobile_dev
🗃 Базы данных SQL/NOSQL
https://yangx.top/database_group
🌥 Облачные сервисы, вычисления и безопасность
https://yangx.top/cloud_comp
🔬 Data Science, Big Data, Machine Learning
https://yangx.top/bigdata_world
🔬📜Проекты Data Science, Big Data, Machine Learning
https://yangx.top/ML_programming
🤯 Программирование для новичков
https://yangx.top/easy_program
🪲 Тестирование программного обеспечения
https://yangx.top/testin_new
🪛 General programming (инструменты и руководства для программистов)
https://yangx.top/generalprog
📚Шпаргалки для айтишников (шпаргалки и руководства для системных администраторов, программистов, специалистов по безопасности и т.п.)
https://yangx.top/itcheat_sheet

НОВОСТНЫЕ РЕСУРСЫ

🚀 Новости HighTech
https://yangx.top/htech_news
🕰 Последнии новости из мира науки
https://yangx.top/gmorning_news

GITHAB

🐍 Python (гитхаб тренды)
https://yangx.top/pythonghub
☕️ Java (гитхаб тренды)
https://yangx.top/javaghub
🟨 Javascript (гитхаб тренды)
https://yangx.top/Jsghub

БУДНИ ПРОГРАММИСТА (ЮМОР) 📌

😁 Daily Dev Jokes
https://yangx.top/dev_jokes

ЗАЩИТА ВЗЛОМ БЕЗОПАСНОСТЬ

🔒 Информационная безопасность
https://yangx.top/crypto_security_lab
👨‍✈️ Новости из мира хакинга
https://yangx.top/Hackme_news

ВИРТУАЛЬНАЯ РЕАЛЬНОСТЬ, РОБОТОТЕХНИКА

👓 Компьютерное зрение, виртуальная реальность
https://yangx.top/AR_VR_vision
🦾 Канал о Робототехнике и автоматизации
https://yangx.top/robotics_scince
🕹 IOT (мир интернета вещей)
https://yangx.top/IoTprog

Простая реставрация лица (лица)

Простой проект восстановления лица на основе fastai
https://shly.link/ghQJ2L

PyTorch переходит в Linux Foundation
https://shly.link/YGq6s

Традиционно реконструкция 3D-сцены в помещении по изображениям в постановке происходит в два этапа: оценка глубины каждого изображения с последующим слиянием глубины и реконструкцией поверхности. Недавно появилось семейство методов, которые выполняют реконструкцию непосредственно в окончательном трехмерном пространстве объемных признаков. Хотя эти методы показали впечатляющие результаты реконструкции, они основаны на дорогостоящих трехмерных сверточных слоях, что ограничивает их применение в средах с ограниченными ресурсами. В этой работе мы вместо этого возвращаемся к традиционному маршруту и показываем, как сосредоточение внимания на высококачественном многоракурсном прогнозировании глубины приводит к высокоточным 3D-реконструкциям с использованием простого стандартного слияния глубины.

https://github.com/nianticlabs/simplerecon

https://nianticlabs.github.io/simplerecon/