Страница телеграм канала Machinelearning

ai_machinelearning_big_data logo

Machinelearning

5427 подписчиков

Самая актуальная информация из мира Машинного обучения , Нейронных сетей , Искусственного интеллекта. По всем вопросам- @haarrp наш чат -https://t.me/joinchat/DcaxEw_7ACnzhs4NYrjDPQ наша группа в vk -https://vk.com/mashinnoe_obuchenie_ai_big_data


Входит в категории: Технологии
Machinelearning
17.02.2019 17:02
Image Segmentation using Python’s scikit-image module https://towardsdatascience.com/image-segmentation-using-pythons-scikit-image-module-533a61ecc980
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме


Machinelearning
16.02.2019 11:02
«Специалист по анализу данных / Data Scientist» в компанию Алгомост. Наша компания расширяется, в связи с этим, ищем нескольких профессионалов в области анализа данных. О компании: Компания была создана в 2012 году и является резидентом Сколково. Ключевая компетенция «Алгомост» – создание индустриальных платформенных решений с кастомизацией под бизнес-задачи клиента. Мы осуществляем разработку и интеграцию программных модулей искусственного интеллекта для управления технологическими и бизнес-процессами, создаем многоуровневые системы поддержки принятия производственных и управленческих решений, обеспечиваем снижение операционных затрат, нивелируем «человеческий фактор» и повышаем комплексную эффективность процессов. Основной индустриальный фокус текущих проектов: металлургия, химическая промышленность, банковский сектор, ритейл. Ключевыми клиентами компании являются НЛМК, Софтлайн, банки Восточный и ВТБ, S7 и другие крупные игроки отечественного рынка. В 2018 году стартовал ряд международных проектов. В связи с этим мы расширяем штат высококвалифицированных специалистов, готовых решать сложные, нетривиальные задачи. Более подробную информацию о нашей компании можно найти на нашем сайте: http://algomost.com/ru В рамках работы вы будете создавать: - скоринговые модели, - рекомендательные системы персональных предложений, - оптимизационные модели для промышленного производства, - модели прогнозирования цен и спроса. Требования: - Профильное образование: предпочтительно МГУ, МФТИ, ВШЭ, МГТУ им. Баумана; - Знание и опыт в сфере анализа данных, машинного обучения, статистики (методы, модели, способы их реализации и поддержки); - Знание языка Python и различных библиотек для машинного обучения (Scikit-learn, Pandas, Lightgbm, XGBoost, Keras, Vowpal Wabbit); - Желателен опыт успешных выступлений в соревнованиях типа Kaggle; - Опыт составления и решения прикладных задач, оценки результатов; - Умение "увидеть" потенциальную задачу при общении с заказчиками из самых разных областей; - Хорошие коммуникативные навыки, умение работать в команде, умение справляться с многозадачностью и дедлайнами; желание изучать новые технологии; - Знание английского языка на уровне чтения технической литературы и научных статей, предпочтение отдается кандидатам со свободным разговорным языком. Условия: - Полный рабочий день, 5/2, - ДМС после испытательного срока, - Корпоративное обучение, - Оформление по ТК РФ, - Офис в центре Москвы, - Конкурентоспособная заработная плата и % от реализованных проектов (обсуждается по результатам собеседования с успешными кандидатами), -Деловые командировки, - Возможность совершенствовать свои знания под руководством профессора факультета ВМК МГУ им. Ломоносова Александра Геннадьевича Дьяконова Контактное лицо: Янишевская Дарья Yanishevskaya@algomost.ru
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме


Machinelearning
16.02.2019 11:02
Box Convolution Layer for ConvNets This is a PyTorch implementation of the box convolution layer as introduced in the 2018 NeurIPS paper: https://github.com/shrubb/box-convolutions
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме


Machinelearning
15.02.2019 11:02
What To Optimize for? Loss Function Cheat Sheet https://medium.com/@urimerhav/what-to-optimize-for-loss-function-cheat-sheet-5fc8b1339939
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме


Machinelearning
15.02.2019 11:02
Nature Machine Intelligence
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме


Machinelearning
14.02.2019 11:02
Introduction to gradient boosting on decision trees with Catboost Today I would like to share my experience with open source machine learning library, based on gradient boosting on decision trees, developed by Russian search engine company—Yandex. https://towardsdatascience.com/introduction-to-gradient-boosting-on-decision-trees-with-catboost-d511a9ccbd14
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме


Machinelearning
14.02.2019 11:02
The Ancient Secrets of Computer Vision University of Washington. Free course This class is a general introduction to computer vision. It covers standard techniques in image processing like filtering, edge detection, stereo, flow, etc. , as well as newer, machine-learning based computer vision. https://pjreddie.com/courses/computer-vision/
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме


Machinelearning
13.02.2019 11:02
Predict malignancy in cancer tumors with your own neural network https://towardsdatascience.com/predict-malignancy-in-breast-cancer-tumors-with-your-own-neural-network-and-the-wisconsin-dataset-76271a05e941?source=collection_home - -4 - - - 0 - - - - - - - - - - -
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме


Machinelearning
13.02.2019 11:02
A Simple Baseline for Bayesian Deep Learning https://github.com/wjmaddox/swa_gaussian
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме


Machinelearning
12.02.2019 11:02
Deep Generative Modeling

Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме


Machinelearning
12.02.2019 11:02
A Comprehensive Introduction to Different Types of Convolutions in Deep Learning https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-introduction-to-different-types-of-convolutions-in-deep-learning-669281e58215
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме


Machinelearning
12.02.2019 11:02
Автономная езда по тротуару посредством OpenCV и Tensorflow https://habr.com/ru/post/439928/
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме


Machinelearning
11.02.2019 12:02
Reflections on the State of AI: 2018 https://medium.com/evolution-one/reflections-on-the-state-of-ai-2018-46504e25263d?source=topic_page - - - - -4 - - - - - - - - - 1
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме


Machinelearning
11.02.2019 12:02
Debugging your tensorflow code right (without so many painful mistakes) https://towardsdatascience.com/debugging-your-tensorflow-code-right-without-so-many-painful-mistakes-b48bd9145d5c?source=collection_home - -4 - - - 0 - - - - - - - - - - -
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме


Machinelearning
10.02.2019 12:02
How to Improve Performance With Transfer Learning for Deep Learning Neural Networks https://machinelearningmastery.com/how-to-improve-performance-with-transfer-learning-for-deep-learning-neural-networks/
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме