​Хочешь освоить одну из самых перспективных профессий будущего? Стань участником онлайн-интенсива, на котором ты сможешь примерить на себя роль Data Scientist.

Подробности по ссылке: 👉 https://vk.cc/aulCvD

Ты научишься:
⚡ исследовать данные с помощью языка Python;
⚡ отличать Data Science от Machine Learning и Artificial Intelligence;
⚡ строить модели для реальных кейсов.

Навыками поделится Анастасия Борнева — ведущий исследователь данных Сбербанка.

🎉 Всех участников ждут подарки от издательства МИФ, а авторов трёх лучших проектов — гранты на обучение в онлайн-университете Skillbox!

🔗 Профессия Data Scientist: учимся обработке и анализу данных за 3 дня

К каждому уроку куса “Язык R для пользователей Excel” добавлен тест, который поможет закрепить полученные в ходе урока знания, и обратить внимание на наиболее важные моменты урока.

Сегодня опубликован 10 урок курса ( https://youtu.be/jMTx34aGhw4 ). В этом уроке рассказано как читать в R JSON файлы, и проводить их дальнейшую обработку для приведения к привычному табличному виду.

В ходе урока мы продолжаем изучать пакет tidyr, и рассмотрим функции unnest_wider(), unnest_longer() и hoist().

Весь курс бесплатный, но при желании в качестве благодарности вы можете поддержать этот проект перечислив любую сумму на этой странице ( https://secure.wayforpay.com/payment/r4excel_users ).

Подписывайтесь на YouTube канал ( https://bit.ly/36kliAp ), что бы не пропустить публикацию новых уроков.

Ссылки:
Подписаться на YouTube - https://bit.ly/36kliAp
Видео 10 урока - https://youtu.be/jMTx34aGhw4
Материалы к 10 уроку - https://github.com/selesnow/r4excel_users/tree/master/lesson_10
Тесты к 10 уроку - https://onlinetestpad.com/t/rlanguage4excelusers-10
Плейлист курса - https://www.youtube.com/playlist?list=PLD2LDq8edf4pgGg16wYMobvIYy_0MI0kF
Благодарности - https://secure.wayforpay.com/payment/r4excel_users
Статья о курсе на proglib - https://proglib.io/p/besplatnyy-videokurs-yazyk-r-dlya-polzovateley-excel-2020-04-14
Статья о курсе на Хабре - https://habr.com/ru/post/495438/

🎥 Язык R для пользователей Excel #10: Загрузка JSON файлов в R и преобразование списков в таблицы
👁 1 раз ⏳ 1253 сек.
JSON и XML являются чрезвычайно популярными форматами хранения и обмена информацией, как правило, за счёт своей компактности.

Но анализировать данные представленные в таких форматах сложно, поэтому их перед анализом необходимо привести к табличному виду, именно этому мы и научимся в данном видео.

Урок посвящён пакету tidyr, входящему в ядро библиотеки tidyverse, и функциям unnest_longer(), unnest_wider() и hoist().

====================
Поддержать автора курса: https://secure.wayforpay.com/payment/r4excel

​6 способов значительно ускорить pandas с помощью пары строк кода. Часть 1

🔗 6 способов значительно ускорить pandas с помощью пары строк кода. Часть 1
В этой статье я расскажу о шести инструментах, способных значительно ускорить ваш pandas код. Инструменты я собрал по одному принципу — простота интеграции в сущ...

​Бесплатные курсы по Data Science от Harvard University

🔗 Бесплатные курсы по Data Science от Harvard University
Информационные технологии позволяют получить невероятно крутые образовательные ресурсы в один клик. Бесплатно. Я сейчас решаю задачу, как из огромной массы жи...

​Новая архитектура нейросети — EfficientDet

🔗 Новая архитектура нейросети — EfficientDet
Привет, Хабр! представляю вашему вниманию перевод статьи «EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection» автора Mingxing Tan, Ruoming Pang, Quoc V. Le.

​Linear Discriminant Analysis — An Introduction

🔗 Linear Discriminant Analysis — An Introduction
Exploring LDA as both a dimensionality reduction and classification technique

Нейросети для анализа текстов

1. Нейронные сети для обработки естественного языка
2. Представление текста в цифровом виде для нейросети
3. Анализ тональности отзывов на фильмы IMDB
4. Представление текста вектором One Hot Encoding
5. Представление текста плотным вектором
6. Рекуррентные нейросети
7. Анализ тональности текста рекуррентной нейросетью
8. Сети LSTM и GRU
9. LSTM и GRU для определение тональности отзывов IMDB
10. Анализируем отзывы YELP сетью LSTM

Полный курс в видеоальбоме: https://vk.cc/aupwM1

#video #neural

🎥 Нейронные сети для обработки естественного языка | Нейросети для анализа текстов
👁 17 раз ⏳ 589 сек.
Вводное описание курса "Нейросети для анализа текстов". Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

Курс посвящен изучению основ пр...

🎥 Представление текста в цифровом виде для нейросети | Нейросети для анализа текстов
👁 5 раз ⏳ 794 сек.
В видео рассматриваются различные методы токенизации и векторизации текста для представления его в виде, пригодном для обработки нейросетью. Страни...

🎥 Анализ тональности отзывов на фильмы IMDB | Нейросети для анализа текстов
👁 2 раз ⏳ 1047 сек.
Применение Keras и TensorFlow для определения тональности текстов. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

Рассматривается загр...

🎥 Представление текста вектором One Hot Encoding | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 456 сек.
Представление текста в виде вектора One Hot Encoding для анализа нейронной сетью. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

Лекци...

🎥 Представление текста плотным вектором | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 752 сек.
Как использовать плотные векторные представления слов (embeddings) для анализа текста нейронной сетью. Страница курса - https://www.asozykin.ru/cou...

🎥 Рекуррентные нейросети | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 869 сек.
Лекция по рекуррентным нейронным сетям и их применению для анализа текстов. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

В предыдущи...

🎥 Анализ тональности текста рекуррентной нейросетью | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 374 сек.
Пример использования простой рекуррентной нейронной сети в TensorFlow для анализа тональности отзывов на фильмы из набора IMDB. Страница курса - ht...

🎥 Сети LSTM и GRU | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 902 сек.
Лекция по архитектуре нейронных сетей LSTM и GRU. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

LSTM - Long short-term memory, сети д...

🎥 LSTM и GRU для определение тональности отзывов IMDB | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 706 сек.
Демонстрация применения нейронных сетей LSTM и GRU для определения тональности отзывов на фильмы из набора данных IMDB. Страница курса - https://ww...

🎥 Анализируем отзывы YELP сетью LSTM | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 1431 сек.
Определение тональности отзывов из набора данных YELP с помощью нейронной сети LSTM. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

Н...

Нейросети для анализа текстов

1. Нейронные сети для обработки естественного языка
2. Представление текста в цифровом виде для нейросети
3. Анализ тональности отзывов на фильмы IMDB
4. Представление текста вектором One Hot Encoding
5. Представление текста плотным вектором
6. Рекуррентные нейросети
7. Анализ тональности текста рекуррентной нейросетью
8. Сети LSTM и GRU
9. LSTM и GRU для определение тональности отзывов IMDB
10. Анализируем отзывы YELP сетью LSTM

Полный курс в видеоальбоме: https://vk.cc/aupwM1

#video #neural

🎥 Нейронные сети для обработки естественного языка | Нейросети для анализа текстов
👁 17 раз ⏳ 589 сек.
Вводное описание курса "Нейросети для анализа текстов". Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

Курс посвящен изучению основ пр...

🎥 Представление текста в цифровом виде для нейросети | Нейросети для анализа текстов
👁 5 раз ⏳ 794 сек.
В видео рассматриваются различные методы токенизации и векторизации текста для представления его в виде, пригодном для обработки нейросетью. Страни...

🎥 Анализ тональности отзывов на фильмы IMDB | Нейросети для анализа текстов
👁 2 раз ⏳ 1047 сек.
Применение Keras и TensorFlow для определения тональности текстов. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

Рассматривается загр...

🎥 Представление текста вектором One Hot Encoding | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 456 сек.
Представление текста в виде вектора One Hot Encoding для анализа нейронной сетью. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

Лекци...

🎥 Представление текста плотным вектором | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 752 сек.
Как использовать плотные векторные представления слов (embeddings) для анализа текста нейронной сетью. Страница курса - https://www.asozykin.ru/cou...

🎥 Рекуррентные нейросети | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 869 сек.
Лекция по рекуррентным нейронным сетям и их применению для анализа текстов. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

В предыдущи...

🎥 Анализ тональности текста рекуррентной нейросетью | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 374 сек.
Пример использования простой рекуррентной нейронной сети в TensorFlow для анализа тональности отзывов на фильмы из набора IMDB. Страница курса - ht...

🎥 Сети LSTM и GRU | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 902 сек.
Лекция по архитектуре нейронных сетей LSTM и GRU. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

LSTM - Long short-term memory, сети д...

🎥 LSTM и GRU для определение тональности отзывов IMDB | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 706 сек.
Демонстрация применения нейронных сетей LSTM и GRU для определения тональности отзывов на фильмы из набора данных IMDB. Страница курса - https://ww...

🎥 Анализируем отзывы YELP сетью LSTM | Нейросети для анализа текстов
👁 1 раз ⏳ 1431 сек.
Определение тональности отзывов из набора данных YELP с помощью нейронной сети LSTM. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

Н...

​Solving Optimization Problems with JAX

🔗 Solving Optimization Problems with JAX
Learn how to use matrix methods to solve complex optimization problems at ease with JAX!

​Solving Optimization Problems with JAX

🔗 Solving Optimization Problems with JAX
Learn how to use matrix methods to solve complex optimization problems at ease with JAX!

🎥 Machine Learning Classification Week 11 Cohort 8
👁 1 раз ⏳ 10961 сек.
Classification is a task that requires the use of machine learning algorithms that learn how to assign a class label to examples from the problem domain. An easy to understand example is classifying emails as “spam” or “not spam.”

There are many different types of classification tasks that you may encounter in machine learning and specialized approaches to modeling that may be used for each.

In this tutorial, you will discover different types of classification predictive modeling in machine learning.

Aft

🎥 Machine Learning Classification Week 11 Cohort 8
👁 1 раз ⏳ 10961 сек.
Classification is a task that requires the use of machine learning algorithms that learn how to assign a class label to examples from the problem domain. An easy to understand example is classifying emails as “spam” or “not spam.”

There are many different types of classification tasks that you may encounter in machine learning and specialized approaches to modeling that may be used for each.

In this tutorial, you will discover different types of classification predictive modeling in machine learning.

Aft

🎥 Introduction to Machine Learning for Mobile Developers
👁 2 раз ⏳ 644 сек.
Speaker: Khanh LeViet
Designation: Developer Advocate, TensorFlow
Topic: Introduction to machine learning for mobile developers

Machine Learning is very different from traditional programming in that you do not define instructions for the computer but letting it learn from examples and find out the instructions by itself. In this session, you will learn about the approach of machine learning and see some examples of how it is used in mobile applications.

*

Want host your virtual meetup next? Reach out to

🎥 Introduction to Machine Learning for Mobile Developers
👁 2 раз ⏳ 644 сек.
Speaker: Khanh LeViet
Designation: Developer Advocate, TensorFlow
Topic: Introduction to machine learning for mobile developers

Machine Learning is very different from traditional programming in that you do not define instructions for the computer but letting it learn from examples and find out the instructions by itself. In this session, you will learn about the approach of machine learning and see some examples of how it is used in mobile applications.

*

Want host your virtual meetup next? Reach out to

​Идентификация зараженных людей с помощью пересечения GPS-треков

🔗 Идентификация зараженных людей с помощью пересечения GPS-треков
В преддверии старта курса «PostgreSQL» подготовили перевод интересной статьи. Во времена пандемии COVID-19 правительства предусматривают жесткие меры по выявле...

​Идентификация зараженных людей с помощью пересечения GPS-треков

🔗 Идентификация зараженных людей с помощью пересечения GPS-треков
В преддверии старта курса «PostgreSQL» подготовили перевод интересной статьи. Во времена пандемии COVID-19 правительства предусматривают жесткие меры по выявле...

​Point2Mesh in PyTorch

Point2Mesh, a technique for reconstructing a surface mesh from an input point cloud.

https://ranahanocka.github.io/point2mesh/

Github: https://github.com/ranahanocka/point2mesh

Paper: https://arxiv.org/abs/2005.11084

🔗 Point2Mesh

​Zonked on Vicodin in the Presidential Race: Generating Fake Headlines With Markov Chains

🔗 Zonked on Vicodin in the Presidential Race: Generating Fake Headlines With Markov Chains
Walking the fine line between satire and reality

​Zonked on Vicodin in the Presidential Race: Generating Fake Headlines With Markov Chains

🔗 Zonked on Vicodin in the Presidential Race: Generating Fake Headlines With Markov Chains
Walking the fine line between satire and reality