auditoriya statistikasi Машинное обучение. Книги по программированию

Since the beginning of the war, more than 2000 civilians have been killed by Russian missiles, according to official data. Help us protect Ukrainians from missiles - provide max military assisstance to Ukraine #Ukraine. #StandWithUkraine

Machine Learning Algorithms and Applications in Engineering Автор: Prasenjit Chatterjee Год издания: 2023 #ml #en Скачать книгу

⚡️ Ребята из Авито запускают набор студентов на новый курс в Академии Аналитиков! Для тех, кто ещё об этом не слышал, — это бесплатная программа онлайн-обучения, на которой можно получить необходимые знания и навыки для работы с данными и погрузиться в специфику работы. Прямо сейчас открыто два направления подготовки — аналитик данных и DS-инженер. Курс будет особенно интересен студентам, но ждём все всех желающих научиться чему-то новому или прокачать свои навыки. Потребуются знания мат. статистики, теории вероятностей и умением программировать на любом языке. Старт в сентябре, а приём заявок до середины июня. Так что ныряем за подробностями 👉 по ссылке — изучаем программу и заполняем заявку. Реклама. ООО «Авито Тех». LdtCKXqDf

Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы, Python. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии. 👉 Вам сюда: @devsp А любителям читать статьи в оригинале вот сюда: 👉 @ds_international Добро пожаловать!

🐧 Linux Junior - канал для Linux любителей. Тем кому нравится командная строка и то, какое волшебство можно в ней делать.

 -rf *
man man
touch -m old_file
shutdown now

Эти и другие команды ты можешь выучить у нас в игровой форме. Подписывайся и отвечай на вопросы, решай задачки: @juniorlinux

Random Matrix Methods for Machine Learning Автор: Romain Couillet Год издания: 2022 #ml #en Скачать книгу

⁉️ Начните изучать инструменты MLOps с библиотеки DataFrame API! ⚠️ Приглашаем 15 мая в 20:00 мск на открытый урок «DataFrame API: от Dask к PySpark» в OTUS.

DataFrame API — это библиотека для обработки данных в Python, которая часто используется в задачах машинного обучения. 

✅ На этом занятии мы рассмотрим ситуацию, когда данные уже не помещаются на дисковый массив, а для быстрой обработки требуется большое количество ядер. ⬆️ Покажем на практике как деплоить модели в production

Больше инструментов MLOps ждет вас на курсе. Обратите внимание: возможные способы оплаты обучения.

👉 Готовьте вопросы и записывайтесь на вебинар! https://otus.pw/IfED/

Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

Learn to Code by Solving Problems Автор: Daniel Zingaro Год издания: 2022 #python #en Скачать книгу

Сможете ли вы назвать главных героев интернет-трендов и мемов, опираясь только на исходную информацию? «Газпромбанк» ищет крутых дата-сайентистов в свою команду, пройдите небольшой тест и проверьте свои навыки работы с данными. Докажите, что вы лучший дата-сайентист и мемолог:https://tprg.ru/OtWI

Build A Career in Data Science Автор: Emily Robinson Год издания: 2022 #datascience #en Скачать книгу

А вы заметили, что рекомендации стали слишком точными? 🤔 На самом деле это неслучайно. Бизнес уже давно понял, что чем точнее эти системы, тем больше выручка. Именно поэтому те, кто умеет создавать такие системы, крайне востребованы в IT. Хотите внедрить рекомендательную систему в свое приложение или стать ML-специалистом? Сделайте первые шаги к этому на 👉 открытом уроке «Рекомендательная система на основе контента». Он приурочен к запуску онлайн-курса «Рекомендательные системы» в OTUS. Вебинар пройдет в среду, 26 апреля в 20:00 мск. На занятии мы: 🔸 Узнаем, как быстро сделать рекомендательную систему для текстов. 🔸 Поищем похожие статьи на основе методов LSI, экстрактивной суммаризации и векторизации FastText. 🔸 Поговорим об автоматизированной транскрибации с помощью современных нейросетевых моделей. 🔸 Рассмотрим задачу NER (поиска именованных сущностей) и поиска текстов с теми же действующими лицами. Урок будет полезен разработчикам со знанием Python и опытом в ML. В результате вы узнаете, как переводить звук в текст, как делать текст короче, искать похожие по смыслу и тематике тексты и находить тексты с теми же действующими лицами. Спикером выступит Александр Брут-Бурляко, DS-инженер в СБЕР Neurolab. Продолжить изучать рекомендательные системы с преподавателями-практиками возможно на курсе, доступном в рассрочку. Перед мероприятием нужно пройти вступительный тест 👉 https://otus.pw/LA1x/

Explainable AI for Practitioners Автор: Michael Munn Год издания: 2023 #ai #en Скачать книгу

Хотите самостоятельно и оптимально готовить срезы и витрины данных? 📊 Приходите учиться этому 25 апреля 20:00 мск на открытый урок онлайн-курса «Data Warehouse Analyst» в OTUS. Начинаем обучение с важной темы: «Аналитика ключевых метрик компании с использованием dbt Metrics». На вебинаре вы узнаете: - Что такое семантический слой, и в чем разница между метрикой и витриной данных - О правилах декларативной конфигурации метрик в yaml - Как использовать продвинутые возможности dbt Metrics (derived metrics, secondary calculations) В результате урока вы: - Получите понимание о том, что такое метрики и их динамической природе - Познакомитесь с современными инструментами формирования семантического слоя: dbt Metrics, Cube.js, LookML - На прикладных примерах познакомитесь с процессом формирования набора KPI компании Урок подойдет начинающим и продолжающим специалистам в области аналитики данных и дата-инжиниринга. Продолжить обучение вы сможете уже на курсе. Возможны разные формы оплаты. Спикер: Артемий Козырь, Analytics Engineer в британской компании Wheely. Он имеет 7+ лет опыта в области хранилищ данных, ELT pipelines, анализа данных и визуализации. Руководитель программы курса. Для участия пройдите вступительный тест 👉 https://otus.pw/1Jwr/ Нативная интеграция. Информация о продукте на сайте otus.ru

Канал с книгами по Data Science - DataScienceBooks Там книги по DS в формате pdf и epub. Все книги 2017+ годов. Переходите, подписывайтесь и скачивайте: @dsbooksru

Deep Learning for Natural Language Processing Автор: Palash Goyal Год издания: 2022 #ml #en Скачать книгу

Станьте автором-разработчиком учебного контента на курсе по машинному обучению Яндекс Практикум — это сервис онлайн-образования, где каждый может получить навыки для работы в современных цифровых компаниях. Что нужно делать?

 • 

продумывать содержание курсов и отдельных уроков с методистом и менеджером программы

 • 

придумывать, как улучшить уже существующую теорию и практику

 • 

писать теорию уроков и создавать практические задания разных форматов — тренажёр, оценочные квизы, проекты и т. д. Кого ищут? Авторов, понимающих одну или несколько тем и технологий, которые мы включим в программу. Профессионалов в классическом Machine Learning, которые хотят делиться опытом, объяснять сложное простыми словами и влиять на формирование индустрии. Что предлагают? ◾️ Парт-тайм сотрудничество на удалёнке из любой точки мира ◾️ Дополнительный доход ◾️ Развитие софтскилов и профессиональное комьюнити ◾️ Возможность экспериментировать и принимать самостоятельные решения Ссылка на вакансию

Machine Learning For Absolute Beginners Автор: Oliver Theobald Год издания: 2018 #ml #en Скачать книгу

Efficient Processing of Deep Neural Networks Авторы: Vivienne Sze, Yu-Hsin Chen, Tien-Ju Yang, Joel S. Emer Год издания: 2020 #english Скачать книгу

Principles of Artificial Neural Networks Автор: Daniel Graupe Год издания: 2013 #ml #english Скачать книгу

Компьютерное зрение — технология, которая превращает настоящее в будущее. Уже сейчас ИИ с нами каждый день — направляет роботов-пылесосов и снимает блокировку телефона по FaceID. А в ближайшие 20 лет, по прогнозам экспертов, мы сможем легко купить себе беспилотный автомобиль, прокатиться на поезде без машиниста или получить диагноз от ИИ в районной больнице. Если у вас есть опыт в Data Science — научитесь обучать CV-модели и работайте с передовыми технологиями. Для этого Яндекс Практикум запускает курс «Компьютерное зрение на базе нейронных сетей». В программе — «три кита» компьютерного зрения: классификация, детекция и сегментация. За 3 месяца вы обучите модели, которые умеют: — определять границы и сетку для пазла Судоку, — узнавать настроение человека по фотографии; — выявлять элементы дорожного движения для беспилотного автомобиля. — сегментировать спутниковые снимки, чтобы определять местоположение объекта. Вы освоите полный цикл работы с CV-моделями с нуля до релиза. А ещё — будете учиться у наставников — экспертов в области компьютерного зрения. Записывайтесь в первый поток и работайте над технологиями, о которых писали фантасты.

Beginning Game AI with Unity Автор: Sebastiano M. Cossu Год издания: 2021 #ai #unity #gamedev #english Скачать книгу

🔥 Как решать задачу Question-Answering в NLP? ✅ Изучим 3 апреля 18:00 (мск) на открытом уроке от OTUS, который пройдет в рамках онлайн-курса «Natural Language Processing (NLP)». Вебинар проведет руководить курса Мария Тихонова, Senior Research Data Scientist в команде AGI NLP в SberDevices. 📌 На занятии вы узнаете, какие существуют типы вопросно-ответных систем и подходы к их построению, на каких принципах и методах они основаны и поймете, как данные методы можно применять в чат-ботах. 💎 Урок будет полезен IT-специалистам, которые хотят расширить свои знания в Data Science, дата-сайентистам, желающим углубить свои знания по автоматической обработке текстов. ➡️ Для участия пройдите вступительный тест: https://otus.pw/9rAF/

Реклама. Информация о рекламодателе на сайте otus.ru

Data Science Bookcamp: Five real-world Python projects Автор: Leonard Apeltsin Год издания: 2021 #data_science #english Скачать книгу Обучалки по Python в нашем канале - Python Turbo

Monetizing Machine Learning Авторы: Manuel Amunategui, Mehdi Roopaei Год издания: 2018 #ml #english Скачать книгу

Яндекс Практикум ищет ревьюеров на курс «Системный аналитик» Ревьюеры помогают студентам создавать работы для портфолио системного аналитика. Проект можно совмещать с основной работой: он будет занимать от 8 до 12 часов в неделю удалённо. Какие задачи нужно будет решать? — проверять проекты студентов и оценивать в формате «зачёт/ не зачёт», — простыми словами объяснять их ошибки, — давать корректирующую обратную связь. Кого мы ждём? Системного аналитика с опытом работы от года, который владеет инструментами и нотациями моделирования: BPMN 2.0., SQL, ER-диаграммы, UML (Sequence, Component, Use case, State, Activity), Figma, Jira, Confluence, Postman. Что предлагают? ◾️ Удалённое сотрудничество из любой точки мира. ◾️ Дополнительный доход. ◾️ Сертификат в портфолио. ◾️ Развитие софт-скиллов: тайм-менеджмент, обратная связь, объяснение материала. ◾️ Профессиональное коммьюнити: нетворкинг, возможность писать статьи и участвовать в спецпроектах, конференциях и подкастах Откликнуться

Artificial Intelligence By Example Автор: Denis Rothman Год издания: 2018 #ai #english Скачать книгу

⚠️Пройдите тест на углубленные знания в сфере Machine Learning. Professional — https://otus.pw/wtwB/ 🔓 Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на продвинутом курсе «Machine Learning. Professional» от OTUS и его партнера — Сбера ⏰ Время прохождения теста ограничено 30 минут 📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА: Серьезное портфолио с проектами и возможность претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist Протестируйте обучение на открытом уроке: ✅ Один в поле не воин: методы ансамблирования в машинном обучении — https://otus.pw/fCuj/ 👉 ПРОЙТИ ТЕСТ: https://otus.pw/wtwB/

Generative Deep Learning Автор: David Foster Год издания: 2019 #ml #deep_learning #english Скачать книгу

Deploy Machine Learning Models to Production Автор: Pramod Singh Год издания: 2021 #ml #english Скачать книгу

✅ Загляните вглубь алгоритма k Nearest Neighbours и попробуйте его на практике! 1 марта в 18:00 мск пройдет вебинар в рамках онлайн-курса «Machine Learning. Professional» в OTUS. Тема урока: «Мы похожи на свое окружение: алгоритм k Nearest Neighbours для задачи классификации» — https://otus.pw/u2ax/ 👩‍💻На занятии мы поговорим о задаче классификации, крайне востребованном классе задач в области ML сегодня. Мы изучим алгоритм kNN для ее решения, а затем применим его на практике. В результате урока мы: - Познакомимся с популярным алгоритмом машинного обучения kNN - Узнаем, как устроен алгоритм kNN - Освоим принципы решения задачи классификации с помощью kNN ⚠️ Урок будет полезен IT-специалистам, которые хотят освоить продвинутые методы ML и перейти в Data Science. Продолжить обучение на курсе возможно в рассрочку. 👉 Пройдите вступительный тест для участия в вебинаре https://otus.pw/u2ax/

Реклама. Информация о рекламодателе на сайте otus.ru

Probability For Dummies Автор: Deborah J. Rumsey Год издания: 2006 #english Скачать книгу