Рубрика «data science» - 20

в 15:12, , рубрики: appsody, blockchain, data science, devops, IBM, kabanero, microprofile, openshift, operators, Блог компании IBM, искусственный интеллект, машинное обучение, микросервисы, облачная разработка, облачные сервисы, разработка, Чат-боты

Семинары по облачным сервисам, ИИ, блокчейну, Data Science, микросервисам: теперь в Москве и Санкт-Петербурге - 1

Если вы еще не побывали на наших практических семинарах по популярным темам для разработчиков (ИИ, блокчейн, data science, распознавание изображений, контейнеры, чат-боты и пр.), возможно, в этом ноябре — самое время восполнить упущение. Тем более, что этой осенью мы расширили географию наших семинаров, и теперь предлагаем их не только в Москве, но и в северной столице.

Как обычно, участие в семинарах абсолютно бесплатное, а кофе-чай-пирожные за наш счет. По окончании семинара каждый его участник получит сертификат от IBM. Количество мест ограничено.

Перечень практических семинаров:

  • Чат-боты + методология разработки интеллектуальных ассистентов
  • Микросервисы, DevOps и модернизация приложений — подход IBM
  • Watson Studio – все необходимое для Data Science в облаке
  • Распознавание изображений и видео в облаке
  • Блокчейн с практическими примерами, платформа Hyperledger Fabric
  • Искусственный интеллект для ваших приложений — практический семинар по сервисам ИИ

Интересно? Просим под кат для детального описания и регистрации.
Неинтересно? Предложите свою тему в комментариях — мы рассмотрим возможность провести по ней семинар.
Читать полностью »

в 14:45, , рубрики: artificial intelligence, big data, data science, education, machine learning, statistics, Блог компании OTUS. Онлайн-образование, математика, машинное обучение

Перевод статьи подготовлен специально для студентов базового и продвинутого курсов «Математика для Data Science».

Понимаем теорему Байеса - 1

Теорема Байеса – одна из самых известных теорем в статистике и теории вероятности. Даже если вы не работаете с расчетами количественных показателей, вероятно, вам в какой-то момент пришлось познакомиться с этой теоремой во время подготовки к экзамену.

P(A|B) = P(B|A) * P(A)/P(B)

Вот так она выглядит, но что это значит и как работает? Сегодня мы это узнаем и углубимся в теорему Байеса.Читать полностью »

в 15:08, , рубрики: big data, data science, innovations, будущее здесь, будущее рядом, инвестиции в стартапы, информационные технологии, футурология

Настоящий disrupt случится совсем скоро – и ты можешь стать его участником! 21 ноября состоится первое мероприятие X5 Tech Future Night о больших данных и инновациях в развитии ритейла. За вариации на тему цифровизации будущего отвечает приглашенный гость из Японии, за привязку к настоящему – лучшие спикеры инновационного ритейла России. Мы обсудим концепции и уже реализованные проекты Next Generation Retail, столкнем лбами сторонников противоположных взглядов и подходов во время экспертных батлов, а также выберем лучшую корпоративную рок-группу.

БудущееVSНастоящее – на #X5TechFutureNight - 1
Читать полностью »

в 11:26, , рубрики: arxiv.org, data science, machine learning, ods, open data science, science, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение, обработка изображений

Рубрика «Читаем статьи за вас». Июль — Сентябрь 2019 - 1

Привет! Продолжаем публиковать рецензии на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество!

Статьи на сегодня:

  1. Layer rotation: a surprisingly powerful indicator of generalization in deep networks? (Université catholique de Louvain, Belgium, 2018)
  2. Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP (Google Research, Jagiellonian University, 2019)
  3. RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach (University of Washington, Facebook AI, 2019)
  4. EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks (Google Research, 2019)
  5. How the Brain Transitions from Conscious to Subliminal Perception (USA, Argentina, Spain, 2019)
  6. Large Memory Layers with Product Keys (Facebook AI Research, 2019)
  7. Are We Really Making Much Progress? A Worrying Analysis of Recent Neural Recommendation Approaches (Politecnico di Milano, University of Klagenfurt, 2019)
  8. Omni-Scale Feature Learning for Person Re-Identification (University of Surrey, Queen Mary University, Samsung AI, 2019)
  9. Neural reparameterization improves structural optimization (Google Research, 2019)

Читать полностью »

в 16:27, , рубрики: artificial intelligence, data science, machine learning, Алгоритмы, Блог компании Инфосистемы Джет, искусственный интеллект, машинное обучение

Представляем исчерпывающую шпаргалку, где мы простыми словами рассказываем, из чего «делают» искусственный интеллект и как это все работает.

В чем разница между Artificial Intelligence, Machine Learning и Data Science?

AI для людей: простыми словами о технологиях - 1
Разграничение понятий в области искусственного интеллекта и анализа данных.
Читать полностью »

в 11:35, , рубрики: arxiv.org, data science, machine learning, ods, open data science, science, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение, обработка изображений

Рубрика «Читаем статьи за вас». Январь — Июнь 2019 - 1

Привет! Продолжаем публиковать рецензии на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество!

Статьи на сегодня:

  1. Neural Ordinary Differential Equations (University of Toronto, 2019)
  2. Semi-Unsupervised Learning with Deep Generative Models: Clustering and Classifying using Ultra-Sparse Labels (University of Oxford, The Alan Turing Institute, London, 2019)
  3. Uncovering and Mitigating Algorithmic Bias through Learned Latent Structure (Massachusetts Institute of Technology, Harvard University, 2019)
  4. Deep reinforcement learning from human preferences (OpenAI, DeepMind, 2017)
  5. Exploring Randomly Wired Neural Networks for Image Recognition (Facebook AI Research, 2019)
  6. Photofeeler-D3: A Neural Network with Voter Modeling for Dating Photo Rating (Photofeeler Inc., 2019)
  7. MixMatch: A Holistic Approach to Semi-Supervised Learning (Google Reasearch, 2019)
  8. Divide and Conquer the Embedding Space for Metric Learning (Heidelberg University, 2019)

Читать полностью »

в 14:24, , рубрики: data science, аналитика, Блог компании Нетология, Карьера в IT-индустрии, нетология

Партнеры Нетологии — компания «Нормальные исследования» совместно с рекрутинговым агентством New.HR и сервисом анонимного поиска работы GeekJob.ru — провели глубокое исследование рынка аналитиков. Среди охваченных тем — можно ли быть успешным аналитиком без профильного образования, сколько зарабатывают и какие задачи решают аналитики. Делимся самым интересным.Читать полностью »

в 13:11, , рубрики: data science, machine learning, Блог компании OTUS. Онлайн-образование, Карьера в IT-индустрии, математика, машинное обучение, образование

Всем привет, сегодня хотим поговорить о запуске нового курса «Математика для Data Science», а точнее целой серии курсов, подробнее об этом в нашей публикации.

Математика для Data Science. Новый курс от OTUS - 1

Не все, учась в школе, понимают, как в жизни им пригодится математика. Самый распространенный ответ – считать деньги, но не все рождаются крутыми финансистами. Это понимают и учителя математики, поэтому часто преподают через пень-колоду. И вот человек школу закончил, зачем нужна математика, так и не понял, но деньги считать (и свои, и чужие) научился, посчитал и захотел работать в IT, например, в сфере машинного обучения, чтобы зарабатывать немало. Тут-то и стало ясно, для чего нужна математика! Но школа, как и институт, уже давно прошли...Читать полностью »

в 9:18, , рубрики: data science, Pyhon, python, визуализация графов, визуализация данных, Программирование

Добрый день! Недавно я читал блог одного урбаниста, который рассуждал о том, какая должна быть идеальная схема метро.Схему метро можно рисовать исходя из двух принципов:

  • Схема должна быть удобной и простой для запоминания и ориентирования
  • Схема должна соответствовать географии города

Очевидно, что эти принципы взаимоисключающие и первый принцип требует существенного искажения географической реальности.

Достаточно вспомнить, как выглядит схема Московского метро с красивыми кольцами и прямыми линиями:
Читать полностью »

в 14:16, , рубрики: big data, community, data science, Raiffeisenbank, raiffeisenIT, Блог компании Райффайзенбанк, Карьера в IT-индустрии, Управление сообществом

Я Data Scientist в команде Data Lake Platform в Райффайзенбанке. Три года назад в банке не было направления Big Data, а сейчас у нас есть отдельная платформа для работы с большими данными и активно развивающееся сообщество. По мере развития data driven культуры мы сталкиваемся с множеством вопросов: техническими, коммуникационными и не только.

В статье хочу рассказать, как наше сообщество Raiffeisen Data University помогает решать часть из них.

Strong «caffe» на завтрак и выездные хакатоны: почему это важно для развития Data Science сообщества - 1
Читать полностью »

1...10...192021...3040...51
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js