Инструменты машинного обучения для начинающих

Помогаем новичкам разобраться и систематизировать различные инструменты машинного обучения (фреймворки, библиотеки и сервисы).

Обложка: Инструменты машинного обучения для начинающих

Что делать, если в датасете пропущены данные? — 6 способов импутации данных с примерами

Если в датасете пропущены данные, результаты работы с ним могут быть непредсказуемы. Разбираем способы импутации данных, их плюсы и минусы.

Обложка: Что делать, если в датасете пропущены данные? — 6 способов импутации данных с примерами

Собеседование по Data Science: что нужно знать и где это изучить

Leon Chlon, специалист из Facebook, рассказывает, какие знания и подход нужны, чтобы успешно пройти собеседование по Data Science.

Обложка: Собеседование по Data Science: что нужно знать и где это изучить

Технологии машинного обучения в реальной жизни: повышаем эффективность розничной торговли

Рассматриваем разные варианты применения машинного обучения, которые могут помочь бизнесу.

Обложка: Технологии машинного обучения в реальной жизни: повышаем эффективность розничной торговли

Отбор признаков в машинном обучении

Как происходит процесс отбора подмножества значимых признаков для использования в построении модели в машинном обучении.

Обложка: Отбор признаков в машинном обучении

Программирование на Python с нуля: дорожная карта разработчика

Как научиться программировать на Python с нуля? Мы составили дорожную карту для быстрого, эффективного и структурированного изучения Python.

Обложка: Программирование на Python с нуля: дорожная карта разработчика

Создайте и разверните своё первое веб-приложение для машинного обучения

Создаём с помощью PyCaret приложение для прогнозирования затрат на госпитализацию пациентов на основе разных показателей.

Обложка: Создайте и разверните своё первое веб-приложение для машинного обучения

Data Science с нуля: подробный гайд для начинающих

Можно ли освоить Data Science с нуля самостоятельно? Спойлер: да. Мы составили гайд с полезной информацией и материалами для самостоятельного изучения.

Обложка: Data Science с нуля: подробный гайд для начинающих
Обложка: Тестирование игрового движка, автоматизация микрофронтендов и тестирование IoT-проекта: топ-10 докладов с конференции Heisenbug 2019 Moscow

Тестирование игрового движка, автоматизация микрофронтендов и тестирование IoT-проекта: топ-10 докладов с конференции Heisenbug 2019 Moscow

Как тестируют в Сбербанке, Тинькоффе и Amazon-e, зачем автоматизировать отдел автоматизации и что такое асинхронное тестирование производительности…

Практика Data Science: где искать датасеты и что с ними делать — отвечают эксперты

Начинающие специалисты в Data Science порой не знают, где искать датасеты и что с ними делать. Узнали у экспертов, что они могут посоветовать.

Обложка: Практика Data Science: где искать датасеты и что с ними делать — отвечают эксперты

Какие алгоритмы и структуры данных нужно освоить начинающему специалисту по Data Science — отвечают эксперты

Алгоритмы, структуры данных, модели машинного обучения — спрашиваем у экспертов, на что нужно обратить внимание новичку в Data Science.

Обложка: Какие алгоритмы и структуры данных нужно освоить начинающему специалисту по Data Science — отвечают эксперты

Как с помощью нейросети стилизовать изображение под работу известного художника: разбираемся с нейронным переносом стиля

Как стилизовать свои изображения под картины известных художников с помощью концепции глубокого обучения? Разбираемся в статье.

Обложка: Как с помощью нейросети стилизовать изображение под работу известного художника: разбираемся с нейронным переносом стиля

IoT, информационная безопасность и облачные технологии — за чем ещё следить айтишнику в 2020 году?

В IT постоянно появляются новые тренды и иногда возвращаются старые. Айтишникам нужно следить за ними, чтобы знать, в каком направлении стотит развиваться.

Обложка: IoT, информационная безопасность и облачные технологии — за чем ещё следить айтишнику в 2020 году?

Графовая аналитика, обучение с подкреплением и ModelOps — тренды ML 2020 для задач бизнес-аналитики

Компании всё активнее приспосабливают AI и ML для своих нужд и не собираются останавливаться. Разбираем тренды AI и ML на 2020 год с точки зрения бизнеса.

Обложка: Графовая аналитика, обучение с подкреплением и ModelOps — тренды ML 2020 для задач бизнес-аналитики

Хочу шарить в машинном обучении. Что нужно знать?

Все хотят использовать машинное обучение, а значит, нужен человек, который в нём разбирается. Узнаём у экспертов, какими навыками должен владеть специалист.

Обложка: Хочу шарить в машинном обучении. Что нужно знать?

Кризис машинного обучения в научных исследованиях: обладает ли научной ценностью эксперимент, результаты которого не удалось воспроизвести?

Может ли машинное обучение дать ответ на все вопросы исследователей? Может, но стоит ли доверять этим ответам? Разбираемся в статье.

Обложка: Кризис машинного обучения в научных исследованиях: обладает ли научной ценностью эксперимент, результаты которого не удалось воспроизвести?
HighLoad 2019++

Трансляция HighLoad++ 2019

В программе: архитектура и эксплуатация проектов, базы данных и системы хранения, системное администрирование, нагрузочное тестирование и не только.

Чем разработчику заняться в промышленности: компьютерное зрение, машинное обучение, IoT

Разработка — это не только про улучшение жизни за счёт смартфонов и прочих атрибутов обычного человека в городе. Почитайте, какие IT-решения сейчас востребованы в промышленности и как можно своими руками их протестировать.

Обложка: Чем разработчику заняться в промышленности: компьютерное зрение, машинное обучение, IoT

6 шагов по созданию проектов машинного обучения

Статья расскажет, как приступить к созданию проекта с машинным обучением. Какие данные необходимо собирать, как правильно моделировать и развёртывать.

Обложка: 6 шагов по созданию проектов машинного обучения

Подборка полезных материалов по машинному обучению (не для малышей)

Машинное обучение — популярное направление, по которому написано множество книг и курсов. Какие из них полезны и заслуживают внимания? Делимся в статье.

Обложка: Подборка полезных материалов по машинному обучению (не для малышей)

Математика для ИИ: линейная алгебра

Насколько глубоко нужно знать математику, чтобы заниматься ИИ? Разбираемся в базовых терминах, которые могут пригодиться, чтобы войти в эту сферу.

Обложка: Математика для ИИ: линейная алгебра
случайный лес

Реализация и разбор алгоритма «случайный лес» на Python

Принципы работы алгоритма «случайный лес» — от загрязнения Джини и единичного дерева принятия решений до решения задачи на основе реального набора данных.

Обзор методов классификации в машинном обучении с помощью Scikit-Learn

Для машинного обучения на Python написано очень много библиотек. Сегодня мы рассмотрим одну из самых популярных — Scikit-Learn. Scikit-Learn упрощает процесс создания классификатора и помогает более чётко выделить концепции машинного…

Обложка: Обзор методов классификации в машинном обучении с помощью Scikit-Learn

Лучшие датасеты для машинного обучения и анализа данных

Для машинного обучения (и не только) требуется много хороших данных. Вместо того чтобы собирать их самому, можно воспользоваться готовыми датасетами.

Обложка: Лучшие датасеты для машинного обучения и анализа данных

Как выучить машинное обучение: книги, курсы, подходы — отвечают эксперты

Тема машинного обучения популярна, но в ней легко запутаться. Спросим у экспертов, как обучиться машинному обучению.

Обложка: Как выучить машинное обучение: книги, курсы, подходы — отвечают эксперты

Проекты искусственного интеллекта, с которыми можно поиграться уже сегодня

Статья расскажет о применении искусственного интеллекта и машинного обучения на практике. Обучение осуществляется в игровой форме.

Обложка: Проекты искусственного интеллекта, с которыми можно поиграться уже сегодня
Обложка: Искусственный интеллект: основные задачи и методы на примерах из жизни

Искусственный интеллект: основные задачи и методы на примерах из жизни

В данном материале на примерах их жизни описаны несколько методологий и задач искусственного интеллекта: от нейронок до экспертных систем…

GTC 2019

ИИ, больше RTX и автопилот: главное с конференции GTC 2019

Её проводит NVIDIA, поэтому многие анонсы и выступления связаны именно с достижениями в сферах ИИ, графики, облачных ресурсов и беспилотного транспорта.

Обложка: GPU — это не только про игры: четыре примера с NVIDIA GTC 2019

GPU — это не только про игры: четыре примера с NVIDIA GTC 2019

По итогам NVIDIA GTC 2019 собрали для вас четыре современных примера применения GPU: технологические тренды, за которые стоит зацепиться айтишникам.

Ищем свободное парковочное место с Python и глубоким обучением

В городах остро встаёт проблема нехватки парковочных мест. В этой статье мы напишем на Python программу, которая будет сообщать о наличии свободных мест.

Обложка: Ищем свободное парковочное место с Python и глубоким обучением

Знакомство с Kaggle: изучаем науку о данных на практике

Теорию лучше совмещать с практикой. Если вы изучаете Data Science, то вам стоит попробовать себя в соревнованиях Kaggle.

Обложка: Знакомство с Kaggle: изучаем науку о данных на практике
Обложка: Генерим аниме-тян с помощью машинного обучения: обзор забавного проекта

Генерим аниме-тян с помощью машинного обучения: обзор забавного проекта

Машинное обучение можно применять в разных сферах, в том числе и искусстве. Рассматриваем проект по созданию лиц аниме-девушек с помощью глубокого обучения.