Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека

AI & MACHINE LEARNING IN MEDICINE ▪ Book @machinelearning_books

Как применять нейросети в обучении с подкреплением? Расскажет Игорь Стурейко, преподаватель курса Reinforcement Learning в OTUS на открытом уроке.  ✅Вместе с опытным экспертом вы: - разберете ситуацию, в которой использование классических методов обучения с подкреплением не дают результатов;  - поймете почему необходимо использовать нейросети; - узнаете как адаптировать классический алгоритм Q-learning для использования нейросетей. ⚡Занятие пройдёт 26 сентября в 20:00 мск и будет приурочено к старту курса «Reinforcement Learning».  👉Регистрация https://otus.pw/ScLC/?erid=LjN8Jyeto Обучение на курсе позволит применять алгоритмы RL для решения разнообразных задач в реальном мире, включая игровую индустрию, робототехнику, управление энергетическими системами и управление финансовым портфелем. При поступлении в группу возможны разные способы оплаты и рассрочка платежа.

📚 Data Scientist Handbook 2024 Открытая книга для дата-сайентиста 2024 В этом гайде собрано множество полезных ресурсов, которые помогут прокачать различные навыки. Среди собранных ресурсов есть как платные, так и бесплатные. ▪ Книга @machinelearning_books

И получите своё предсказание🔮 Прогнозируйте изменения своих бизнес-метрик с помощью машинного обучения.  Учим начинающих дата-сайентистов ориентироваться в Machine Learning для решения рабочих задач на курсе «Data Science» от Слёрма. За 4 месяца обучения вас ждет: 🌟 Работа с реальными проектами, анализ и визуализация больших данных 🌟 Погружение в ключевые ML-алгоритмы и библиотеки, включая Scikit-learn и CatBoost 🌟 Сведение бизнес-задач в задачи машинного обучения Полная программа курса — здесь 👈 Формат: ⚡️ 132 часа нетривиальной практики с реальными датасетами ⚡️ 25 минут — среднее время видеолекций, которые можно смотреть, когда угодно — хоть за завтраком, хоть по дороге на работу. Старт 30 сентября, присоединяйтесь!

🥥 Kokoc Hackathon 2024: Объединяй технологии, спорт и бизнес! Прими участие в Kokoc Hackathon 2024 – событии, где спорт, e-commerce и технологии сливаются воедино! С 3 по 18 октября ты сможешь решить реальные кейсы и побороться за призовой фонд в 1 000 000 рублей. 💼 Приглашаем аналитиков, ML-специалистов, Product-менеджеров, Backend и Frontend-разработчиков (знание Python, Django и/или PHP будет преимуществом), UI/UX-дизайнеров, студентов и выпускников технических вузов. 🎯 Задачи хакатона: 1. Веб-платформа для футбольного клуба – создай платформу для взаимодействия клуба и болельщиков. 2. Интеллектуальная рекомендательная система – создай ML-модель, прогнозирующую действия пользователей интернет-магазина. 📅 Таймлайн: 🔸 3 сентября - 30 сентября: Регистрация 🔸 3 октября: Открытие и задачи 🔸 4 - 10 октября: Чек-поинты с экспертами 🔸 18 октября: Питчинг и награждение 👉 Регистрируйся до 30 сентября! https://cnrlink.com/kokochack2024mlbooks Реклама. ООО «Эдбокс». ИНН: 9702043065. erid: LjN8KXf86

✔️ Книга+практика : Understanding Deep Learning Книга “Understanding Deep Learning” посвящена идеям и принципам, лежащим в основе глубокого обучения. Подача материала построена таким образом, чтобы читатель мог понять материал настолько эффективно, насколько это возможно. Для читателей, желающих углубиться в изучение, в каждой главе приведены соответствующие задачи, записные книжки по Python и подробные справочные материалы. В первой части книги представлены модели глубокого обучения и обсуждается, как их обучать, измерять их производительность и улучшать эту производительность. В следующей части рассматриваются архитектуры, которые специализируются на изображениях, тексте и графических данных. Для свободного понимания этих двух глав требуется понимать принципы линейной алгебры, матанализа и теории вероятностей. Последующие части книги посвящены генеративным моделям и методике обучения с подкреплением. Эти главы требуют больших знаний в области теории вероятностей и математического анализа. В последней главе обсуждается этика искусственного интеллекта и призыв к практикующим инженерам задуматься о моральных последствиях своей работы. Автор книги: Simon J. D. Prince - почетный профессор информатики в Университете Bath (Великобритания) , со-автор более 80 опубликованных исследований в области ML. Научный сотрудник, специализирующийся на искусственном интеллекте и глубоком обучении, он руководил группами ресерча в Anthropics Technologies Ltd, Borealis AI и других компаниях. Дополнительно, на отдельном сайте книги, читателям доступны: 🟢ответы на наиболее частые вопросы студентов; 🟢ipynb - ноутбуки для практических занятий по материалам книги; 🟢интерактивные иллюстрации по темам; 🟢презентации по каждой главе для преподавателей, которые захотят построить свое обучение на содержимом книги; 🟢большой список статей по 12 направлениям для продолжения обучения после прочтения книги: AI Theory, Transformers & LLMs, Unsupervised learning, Natural language processing, Computer vision и др. ▶️Дата последней актуализации книги : 28 августа 2024 года. 📌Стоимость: бесплатно 🟡Сайт книги 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Book

Markov Processesand Related Problems of Analysis 📚 Book @machinelearning_books

Получить диплом о прохождении курса “ML-инженер” сейчас не так уж и сложно. А вот стать квалифицированным специалистом, способным решать сложные задачи — вот, что по-настоящему не просто и круто! Прокачать себя в профессии можно на бесплатном вебинаре «Почему ML-инженеру важно разбираться в продукте» от Product manager OneCell, преподавателя AI Talent Huv ИТМО Вадима Чижкова. На вебинаре вы разберете: что такое продукт, почему ML-инженеру важно понимать продукт, даже если есть product-manager как инженерные решения влияют на продуктовые метрики, как оценивать задачи, исходя из их ценности для продукта. А так же сможете задать все интересующие вас вопросы эксперту. Вебинар состоится 12.09.24 в 18:30(Мск). Регистрируйтесь в боте на вебинар и становитесь ML-инженером, за которого будут бороться топовые компании страны и мира! Наш бот также пришлет вам напоминание о мероприятии, чтобы вы ничего не пропустили. Реклама. Университет ИТМО ИНН:7813045547 erid:2VtzqxL22NT

📚 Бесплатная электронная книга: The Fourier Transform, 2024. Погружение в преобразование Фурье. Приятный стиль изложения книги и множество наглядных диаграмм. Внутри практика в виде задач, написанных на Python и MATLAB. ▪Book @ai_machinelearning_big_data