Безкоштовна онлайн-конференцiя з Python від fwdays. 14 грудня. Реєструйся!
×Закрыть

Материалы по теме «ML»

RSS

GeoZilla — приложение и геотрекер для безопасности и комфорта семьи GeoZilla — приложение и геотрекер для безопасности и комфорта семьи

Ilya Kazansky 4905

Всем привет! Я Илья Казанский, CTO стартапа GeoZilla. Наша команда разрабатывает семейное мобильное приложение, с помощью которого можно быть в курсе точной геолокации ваших детей, пожилых родственников и домашних животных. В статье — история его создания. 36

ML для мобільного розробника: Google Cloud для тренування ML-моделі ML для мобільного розробника: Google Cloud для тренування <nobr>ML-моделі</nobr>

Alex Ovechko 3202

Якщо ви хочете навчити персептрон, щоб він виконував операцію XOR, можна навчити таку нейромережу навіть на старенькому мобільному. Використовуючи Google Cloud, автор статті демонструє тренування ML-моделі й завантаження її на мобільному пристрої (Core ML, Metal Performance Shaders). 5

Вступ до Machine Learning: чи потрібен вам ML і як правильно поставити йому завдання Вступ до Machine Learning: чи потрібен вам ML і як правильно поставити йому завдання

Володя Штеньович 6766

У цій статті проаналізуємо переваги МН для конкретного завдання, подивимося на МН крізь призму бізнесу й розглянемо типи проблем, до яких його варто «прикручувати», а за яких умов доцільніше навчатися самотужки.

Нейронные сети в помощь SEO-специалистам: как DeepCaptcha автоматически разгадывает капчи Нейронные сети в помощь SEO-специалистам: как DeepCaptcha автоматически разгадывает капчи

Dmitriy Litavskiy 4027

Сервис разработан с помощью технологий машинного обучения. Он упростит и ускорит работу SEO-специалистов, веб-мастеров, маркетинговых агентств и пользователей крупных сервисов по парсингу поисковых систем. 27

DOU Labs: як у SoftServe створили систему розумного шлагбаума й паркування DOU Labs: як у SoftServe створили систему розумного шлагбаума й паркування

Oleksandr Gurbych 8003

Усім привіт, я — Саша Гурбич, Senior Data Scientist у SoftServe. У цьому матеріалі розкажу вам про систему розумного шлагбаума й паркування, яку ми запустили в листопаді 2018 року на території нашого офісу Lviv Headquarters. 46

Как я резюме обновлял, или ML-эксперимент с базой ФОПов Как я резюме обновлял, или <nobr>ML-эксперимент</nobr> с базой ФОПов

Volodymyr Shumara 18746

Появилась свободная минута на то, чтобы не в последний раз смахнуть пыль со своего резюме и удалить аббревиатуры, расшифровки которых я уже не помню, а вместо них добавить чего-нибудь посовременнее. Что там сейчас в тренде? Data Science, ML, AI? Ну что же, начнем... 20

От гибких дисплеев до шагающих авто: каким скоро будет мир технологий и что нужно знать IT-специалистам От гибких дисплеев до шагающих авто: каким скоро будет мир технологий и что нужно знать IT-специалистам

Денис Балацко 8062

Денис Балацко, вице-президент по инжинирингу в GlobalLogic, рассказывает о том, какие инновации будут создавать инженеры во всем мире, о нестандартных технологиях в автоиндустрии, робототехнике и VR/AR, новинках от производителей гаджетов, а также навыках, которые понадобятся ІТ-специалистам. 9

Объясняем предсказания вашей нейронной сети. Часть 1 Объясняем предсказания вашей нейронной сети. Часть 1

Vladyslav Kolbasin 11023

В этой статье речь пойдет об интерпретируемости моделей машинного обучения, методах объяснения результатов и исследования работы моделей, а также о необходимости интерпретирования моделей как отдельной задачи. 29

Обучение без учителя — убийца математического моделирования? Обучение без учителя — убийца математического моделирования?

Alex Honchar 10522

В этой статье речь пойдет о том, как искусственный интеллект не просто решает задачи на уровне людей или лучше, а как научить его понимать окружающий мир так же, как его понимают люди, а не какими-то абстрактными «векторами». Самое сложное в этом челлендже — заставить алгоритм делать это без подсказок от человека вообще. 52

Hello World у Computer Vision: визначаємо швидкість руху авто на кордоні з Польщею Hello World у Computer Vision: визначаємо швидкість руху авто на кордоні з Польщею

Serg Tyatin 7122

Мене звати Сергій Тятін, я в IT більше 20 років. Сьогодні я хотів би розказати про те, як починав розбиратися з Computer Vision. І в результаті створив систему, яка визначає швидкість пропускання авто зеленим коридором на кордоні з Польщею. 27

Создание рекомендательной системы Megogo: использование неявных сигналов. Часть 1 Создание рекомендательной системы Megogo: использование неявных сигналов. Часть 1

Дмитрий Мелков 7340

Дмитрий Мелков, CIO в MEGOGO, рассказывает об алгоритмах, метриках, входящих данных, предварительных исследованиях, тренировках модели и подборах гиперпараметров. 17

С чего начать работу с ML и DL. Обзор лучших библиотек С чего начать работу с ML и DL. Обзор лучших библиотек

Sergii Boiko 14431

В этой статье постараемся облегчить задачу выбора для новичков. Рассмотрим самые популярные и необходимые библиотеки, которые покрывают все базовые потребности для начала работы с Machine Learning и Deep Learning. 91

Золоті медалісти Kaggle — про потрапляння в топ на змаганнях з ML та чому в Україні проблеми з машинним навчанням Золоті медалісти Kaggle — про потрапляння в топ на змаганнях з ML та чому в Україні проблеми з машинним навчанням

Дмитро Пальчиков 10268

Ігор Крашений та Денис Саква наприкінці 2018 року здобули золото в змаганнях на Kaggle — платформі для тих, хто цікавиться аналізом даних, машинним навчанням, прогнозуванням. В інтерв’ю вони розповіли про завдання на змаганнях, як вивчати ML та в яких сферах в Україні потрібен deep learning. 34

Машинное обучение в повседневной жизни: типы ML и способы их применения Машинное обучение в повседневной жизни: типы ML и способы их применения

Sergii Boiko 18438

Машинное обучение разделяют на обучение с учителем (supervised), обучение без учителя (unsupervised) и обучение с подкреплением (reinforcement learning). Давайте посмотрим, как они работают и в каких случаях применяются. 42

DOU Проектор: Homemade Machine Learning — репозиторий для изучения ML на Python с Jupyter-демо DOU Проектор: Homemade Machine Learning — репозиторий для изучения ML на Python с Jupyter-демо

Oleksii Trekhleb 10313

Здравствуйте, читатели! Меня зовут Алексей, я работаю JavaScript-программистом. Эта статья является продолжением пути в около-Python-овские «дебри» и, надеюсь, станет полезной тем из вас, кто начинает изучать машинное обучение на Python. 13

Research Engineer в Ring Ukraine — о том, как совмещать две учебы, работу фултайм и победы на олимпиадах по программированию Research Engineer в Ring Ukraine — о том, как совмещать две учебы, работу фултайм и победы на олимпиадах по программированию

Kateryna Grebenyk 15474

В конце октября в Виннице состоялся финал Всеукраинской студенческой олимпиады по программированию, который совпал с полуфиналом Международной студенческой олимпиады по программированию ACM ICPC. Один из троих победителей, Владислав Мац, рассказал DOU, об олимпиадном движении, работе и учебе в Школе «Яндекса». 141

Исследования в Machine Learning: как, кому и зачем Исследования в Machine Learning: как, кому и зачем

Alex Honchar 13323

Всем привет, я Александр Гончар — AI Solution Architect в Mawi Solutions. Занимаюсь разработкой и внедрением state of the art решений для анализа биосигналов. В этой статье я расскажу про то, что делают исследователи в области искусственного интеллекта и как идеи из research переносятся на прикладные задачи, в чем их ценность и как начать заниматься более продвинутым машинным обучением. 7

Как создать свой алгоритм поиска локаций, используя AI Как создать свой алгоритм поиска локаций, используя AI

Danil Kuhta 8763

В этой статье описан практический опыт решения задачи ранжирования локаций с использованием машинного обучения. Статья в основном рассчитана на начинающих разработчиков. Однако будет интересна и более опытным специалистам, которым нужен готовый рецепт, как на базе бесплатных инструментов сделать аналог Google Places Search, не уступающий ему по качеству. 29

Бесплатные онлайн-курсы по программированию, алгоритмам и Data Science Бесплатные онлайн-курсы по программированию, алгоритмам и Data Science

Алексей Симончук 62157

Представляем подборку бесплатных онлайн-курсов, которые помогут получить или улучшить знания в области программирования, алгоритмов, машинного обучения, Data Science и математики. Практически все курсы на английском, у них отличный рейтинг, и на каждый вы можете записаться уже сейчас. 13

Вступ до Machine Learning: створюємо першу модель Вступ до Machine Learning: створюємо першу модель

Володя Штеньович 21190

Продовжуємо знайомитися з основами машинного навчання разом з веселими героями від Володимира Штеньовича, Software Engineer в Google. У цій статті ми перейдемо до практики роботи з TensorFlow. 22

← Сtrl 12 Ctrl →

Комментарии

Без юмора — не смешно.
Спасибо, я его использую на обоих браузерах
користуються документами Word в списках пам’яток. не зрозумів. пишуть в ворді список пам’яток? і що тут такого?
Ну тогда вдруг шо можно не переживать, все пройдет мягко и максимально безболезненно)))
Бомбезна історія! Дякую що поділилися нею з нами, було дуже цікаво її читати.
В каждой шутке есть доля шутки. Мушка на стволе это пережиток. Без нее кучность значительно выше ;-)
Возможно. Покажите источник вашей статистики.
Спасибо за статью! Как раз перехожу из сферы разработки в Product Management
Хех, уже забыл сколько лет с Фаерфоксом. В свое время перешел из-за поддержки MRU обхода по Ctrl-Tab, т.к. отсутствие этой фичи в Хроме просто выбешивало, и как-то нормально все.
улыбно завершение привет, кривые эстимейты, после которых за овертаймы ты получаешь бесценный опыт вместо денег :)) хорошая статья!
Хороший вопрос, но таких слов в языке много просто к ним уже привыкли или исковеркали до неузнаваемости. С вами я пожалуй соглашусь, что лучше так не делать.
Тут возникает проблема. Предположим, есть web-based аппликуха. Есть cloud-based инфраструктура на AWS, Jenkins, Kubernetes, Docker, какая-нить собиралка логов ну и т.д.
Зараз є! Дякую!
Тоже думаю, что нам повезло. Поэтому в тексте и упоминаю, что бывает по-разному. Но по факту, 90% людей в таких экспедициях — это обычные пары. И в 97%+ они какими-то необратимыми последствиями не заканчиваются.
стволы, ПНВ, сигнальные ловушки... мушку, мушку не забудь спилить)))