📲 Собеседование на позицию Data Scientist: 46 типичных вопросов.

Проверка знаний на собеседованиях — обычная практика. И мы сейчас не о глупых «Где вы видите себя через 5 лет?», а о нормальных вопросах по специальности. Вопросы будут смешаны по темам, но все они относятся к машинному обучению и Data Science. Попробуйте сначала ответить на каждый вопрос самостоятельно!

Часть 1
Часть 2

@data_analysis_ml

🚀 JAX

JAX это Autograd и XLA , объединенные для высокопроизводительных исследований в области машинного обучения.

https://github.com/google/jax

@neural

​Identify-Dog-Breeds – инструмент что позволяет идентифицировать породы собаки по фотографии с помощью одного лишь смартфона

Приложение сообщает до трех пород, которые оно считает наиболее правильными

⤷ Ссылка на проект

@neural | #Interesting #Photo

Больше 280 (!) нейронных сетей для работы с графикой на одном сайте

Мы сделали самую большую библиотеку нейронных сетей для работы с графикой. Она бесплатна и обновляется ежедневно - AI library by Phygital+

Внутри удобный поиск, описание, примеры и гуглколабы для ускорения работы креатора и повышения его воображения. Пишите обратную связь автору канала: что хотите добавить, какой функционал нужен.

А чтобы дать возможность всем освоить ИИ, скоро мы анонсируем серию открытых лекций и OpenCall для художников о том, как ИИ можно использовать в своих работах. Подписывайтесь)

А если хотите первыми получить доступ к нашему продукту, который соединил лучшие нейронные сети в одном удобном интерфейсе - добавляйтесь тут в waitlist

🌠 Продолжаем генерировать искусство — новая нейронка Artbreeder-Collages использует простые коллажи и текстовую подсказку для создания любой сцены. Можно попробовать в бета-версии:

https://collage.artbreeder.com

@neural

DeepFaceDrawing — нейросеть, которая позволяет создавать реалистичные изображения лиц из набросков от руки

Метод отрисовки по существу использует входные эскизы в качестве «мягких» ограничений и, таким образом, способен создавать высококачественные изображения лиц даже из грубых и/или неполных эскизов. Данный инструмент прост в использовании даже для тех кто не рисует, сохраняя при этом тонкое управление деталями формы

#GitHub | #Python #Interesting

@neural

Нейросеть Dalle-2. Вы не поверите, что может нарисовать машина… Дизайнеры больше не нужны

Текст генерации: furry monster with green eyes looking at us, the word «habrahabr» in the background, digital art, blue background, 3d

Недавно мне посчастливилось стать обладателем доступа к API Dalle-2. Если ты ещё не слышал про Dalle, то это такая CLIP-архитектура, обученная на огромном корпусе пар текст-изображение. Иначе говоря — она умеет генерировать очень качественные изображения из текста. Отличить результаты генерации от рисунков человека иногда просто невозможно! Это одновременно впечатляет и в то же время — немного шокирует.

По сравнению с предыдущей версией — DALL-E 2 умеет генерировать изображения в более высоком разрешении (1024×1024 пикселей, что в 16 раз превышает разрешение в предыдущей версии модели) да ещё и намного быстрее. Более того, DALL-E 2 позволяет редактировать уже существующие изображения.

Нет больше терпения ждать, давайте же опробуем её!

Читать

@neural

MarkovJunior – Вероятностный язык программирования, основанный на сопоставлении шаблонов и распространении «ограничений» (pattern matching and constraint propagation)

В языке MarkovJunior программы представляют собой комбинации правил перезаписи, а вывод выполняется с помощью распространения ограничений

Язык назван в честь математика Андрея Андреевича Маркова, который определил и изучил то, что сейчас называется алгоритмами Маркова

⤷ Ссылка на проект
⤷ Демо, Рекомендуется посмотреть

@neural | #Interesting #Language

Как нейросети проводят лето: подборка самых ярких новостей в мире Data Science за месяц

В июле нейросети не теряли времени даром и успели предсказать структуру 200 млн белков, написать научную статью в соавторстве с человеком (и возможно на шаг приблизиться к той самой симфонии), а ещё дать футбольным фанатам надежду на крепкий сон. Подробнее об этих и других достижениях AI – в подборке новостей Data Science.

Читать дальше

@machinelearning_ru

ML.NET – платформа для машинного обучения с открытым исходным кодом и кроссплатформенностью для .NET

ML.NET позволяет разработчикам легко создавать, обучать, развертывать и использовать пользовательские модели в своих .NET приложениях, без предварительного опыта в разработке моделей машинного обучения или опыта работы с другими языками программирования, такими как Python или R

⤷ Ссылка на проект

@csharp_ci | #CSharp #ML

Компьютерное зрение. Распознаем позу человека с использованием OpenPose.

Анализ видео и изображений – одно из основных направлений применения технологий ML. Распознавание лиц и объектов позволяет автоматически анализировать данные, определяя положение тела, личность или даже эмоции человека, что может быть использовано как в системах безопасности — face id, определение действий человека, так и для улучшения клиентского опыта – детектирование эмоций клиентов и персонала.

Но каждый, кто писал программы распознавания объектов, используя opencv, знает, что выделение опорных точек и построение выпуклой оболочки — наименьшего выпуклого множества, содержащего опорные точки, дело часто тяжелое и неблагодарное.

➡️ Читать дальше
⚙️ Github

@neural

🧠 Нейросеть Stable Diffusion, генерирующая изображения высочайшего качества (вполне конкурирует с DALLE-2) теперь доступна для всех

Вы можете войти в систему с помощью своих учетных записей discord или Google или создать новую учетную запись.

➡️ Stable Diffusion регистарция
➡️ Github

@machinelearning_ru