​Интеллектуальный антивирус своими руками. Использование механизма внимания, word2vec и RNN для детектирования вредоносных скриптов. Детектирование web-шеллов: PHP, asp, jsp и др.
Разработка: https://github.com/the-lans/WebshellDetection

#webshell #detection #antivirus #python #machinelearning #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

🔗 the-lans/WebshellDetection
Webshell Detection Based on the Word Attention Mechanism - the-lans/WebshellDetection


📝 Webshell Detection Based on the Word Attention Mechanism.pdf - 💾4 490 213

➰ Источник ВК

​Для сбора датасета порой необходимо искать данные в сети.
В этом может помочь архив экономических и социальных данных » http://sophist.hse.ru/

#dataset #machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

🔗 DELETED
Приложение было удалено

➰ Источник ВК

​ИИ, который играет в покер с человеком 1 на 1 и выигрывает.
Разновидность покера (и соответственно правил), в который играет ИИ, называется Техасский Холдем.
Игра 2 игроков в покер называется heads-up. В ней ИИ уже побеждает профессионального игрока.
🧩 Сайт: https://www.deepstack.ai/
🧩 Код: https://github.com/lifrordi/DeepStack-Leduc
🧩 Видео: https://www.youtube.com/channel/UC4vSx3bbs8dbaHl2tkzU8Nw/videos

#poker #pokerbot #machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

🔗 DeepStack
DeepStack: Expert-level artificial intelligence, the first to beat human pros at heads-up no-limit hold'em poker

➰ Источник ВК

​Хотите увидеть как GPT-3 справляется с написанием статей? Одна такая статья выложена на Хабре » https://habr.com/ru/company/otus/blog/520688/

#gpt3 #machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

🔗 Ответ философам от GPT-3
Привет, Хабр. В преддверии старта курса «Deep Learning. Basic» мы подготовили для вас довольно необычный перевод. Читайте ниже, что из этого вышло. Рафаэль М...

➰ Источник ВК

​Приложение, использующее машинное обучение с TensorFlow.js.
Статья » https://coderlessons.com/articles/ai-ml/sozdaite-polnofunktsionalnoe-prilozhenie-ispolzuiushchee-mashinnoe-obuchenie-s-tensorflow-js
Подробнее о TensorFlow.js здесь » https://www.tensorflow.org/js/
Также большое количество демо-примеров:
✏https://github.com/tensorflow/tfjs/blob/master/GALLERY.md
✏https://www.tensorflow.org/js/demos

#machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

🔗 Создайте полнофункциональное приложение, использующее машинное обучение с TensorFlow.js - CoderLesso
TensorFlow.js - это библиотека JavaScript для обучения и развертывания моделей машинного обучения (ML) в браузере (на стороне клиента) и в Node.js (на

➰ Источник ВК

​TensorFlow 1 версии не всегда просто развернуть. Как это сделать, настроить виртуальную среду на примере Linux (CentOS 7 подобной системы) в этом гайде » https://github.com/the-lans/WebshellDetection#readme

P.S.: Виртуальная среда разворачивалась под проект детектирования Webshells.

#linux #centos #tensorflow #machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

🔗 the-lans/WebshellDetection
Webshell Detection Based on the Word Attention Mechanism - the-lans/WebshellDetection

➰ Источник ВК

​Обнаружение объектов в реальном времени с TensorFlow 2.
В статье кроме всего прочего рассматриваются модели и области их применения для распознования и подсчёта объектов.
Статья » https://coderlessons.com/articles/ai-ml/obnaruzhenie-obektov-v-tensorflow-obnaruzhenie-obektov-v-realnom-vremeni

#machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

🔗 Обнаружение объектов в TensorFlow: обнаружение объектов в реальном времени - CoderLessons.com
Создание точных моделей машинного обучения, способных идентифицировать и локализовать несколько объектов на одном изображении, остается основной проблемой

➰ Источник ВК

Книга: Алгоритмы для бизнеса.
✏Финансовое машинное обучение
✏Маркировка и анализ данных
✏Моделирование
✏Back-тестирование
✏Финансовые признаки
✏Высокопроизводительные системы

#bussiness #machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

📝 МО. Алгоритмы для бизнеса.pdf - 💾58 304 812

➰ Источник ВК

​Decision Tree Regression With Hyper Parameter Tuning In Python.
Статья » https://www.nbshare.io/notebook/312837011/Decision-Tree-Regression-With-Hyper-Parameter-Tuning-In-Python/

#machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

🔗 Decision Tree Regression With Hyper Parameter Tuning In Python

➰ Источник ВК

​Оценка моделей ML/DL: матрица ошибок, Accuracy, Precision и Recall.
👉🏻Матрица ошибок для бинарной классификации
👉🏻Матрица ошибок для мультиклассовой классификации
👉🏻Расчет матрицы ошибок с помощью Scikit-Learn

📚https://pythonru.com/baza-znanij/metriki-accuracy-precision-i-recall

#machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

🔗 Метрики Accuracy, Precision и Recall для проверки моделей машинного обучения
В компьютерном зрении обнаружение объекта — это проблема определения местоположения одного или нескольких объектов на изображении. Помимо традиционных

➰ Источник ВК

​Видео лекции по машинному обучению » https://www.youtube.com/playlist?list=PLRyfw2KbAEMF_xN4dQ9hsTB-uo8PJ5Xjt

#ml #machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

🔗 ML - YouTube

➰ Источник ВК

​📊 Как начинающий Data Scientist может заработать на фрилансе?
8 простых шагов: от регистрации на платформе до обустройства рабочего места.
https://proglib.io/p/kak-nachinayushchiy-data-scientist-mozhet-zarabotat-na-frilanse-2021-04-29

#machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

🔗 Как начинающий Data Scientist может заработать на фрилансе?
Хотите начать карьерный путь в Data Science в качестве фрилансера? Мы подготовили для вас 8 простых шагов: от регистрации на платформе до обустройства рабочего места.

➰ Источник ВК

​Внедрение искусственного интеллекта: новые возможности для вашего бизнеса
📣19 мая 2021 года, 10:00 (МСК)
Решения на базе ИИ, программные инструменты для упрощения реализации проектов и кейсы с применением ИИ в различных сферах.
Эксперты компаний Advantech и Nvidia расскажут какая стояла задача, как выбирали решения и с какими сложностями столкнулись при реализации.

🌐Регистрация » https://ai.advantech-store.ru/

#технологии #retail #machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

🔗 Advantech x NVIDIA
Решения для промышленного ИИ

➰ Источник ВК

​Книга: Golang для профи: работа с сетью, многопоточность, структуры данных и машинное обучение с Go.

#golang #machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

📝 Golang_для_профи_работа_с_сетью,_многопоточность,_структуры_данных.pdf - 💾7 767 471

➰ Источник ВК

​Стандартный алгоритм построения решения на базе машинного обучения:
✏1) Обзор литературы, обзор имеющихся решений (GitHub).
✏2) Набор датасетов.
При обзоре литературы обращать внимание на чём тренировали свою модель авторы. Также нужно искать датасеты самостоятельно.
✏3) Построение baseline-модели (тривиальный предиктор).
baseline-модель - это самое простое из возможных решений. Простой моделью может быть расчёт среднего, когда текущее значение равно предыдущему и др. Метрики baseline-модели могут показать на сколько каждая последующая модель отличается от основной.
✏4) Эксперименты: построение новых фичей, построение новых моделей, подбор гиперпараметров.
Можно попробовать другие подходы из статей + собственные идеи. На этом этапе необходимо для каждой новой модели (решения) делать трекинг. Трекинг заключается в том, что все изменения модели фиксируются, делаются бекапы контрольных точек, сохраняются значения метрик, последовательно описывается процесс изменения модели/используемых данных. Когда ведёте трекинг, не забывайте указывать временные метки.
✏5) Ablation tests.
Контрольные тесты, анализ устойчивости модели к разным данным, чувствительность модели на входные показатели, удаление компонентов модели, чтобы понимать как ухудшается её качество.
✏6) Исследование.
Почему помогло то, что пробовали в ходе экспериментов?

P.S.: Пункты 5 и 6 обычно используются для написания статьи. В практической работе их часто не делают.

#machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

➰ Источник ВК

​6 шагов по созданию проектов машинного обучения.
Более развёрнутое описание по созданию проектов ML.
https://tproger.ru/translations/6-step-for-building-machine-learning-projects/

#bussiness #machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

🔗 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.

➰ Источник ВК

​Перекрёстная проверка, скользящий контроль, кросс-валидация - по сути одно и то же. В данных фиксируется некоторое множество разбиений исходной выборки на 2 подвыборки: обучающую и контрольную.

Распространённые типы кросс-валидации:
👉🏻Кросс-валидация по K блокам (K-fold cross-validation)
👉🏻Валидация последовательным случайным сэмплированием (random subsampling)
👉🏻Поэлементная кросс-валидация (Leave-one-out, LOO)

Статьи по теме:
✏https://long-short.pro/post/kross-validatsiya-cross-validation-304/
✏https://www.machinelearningmastery.ru/cross-validation-a-beginners-guide-5b8ca04962cd/
✏http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=CV

#machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

🔗 Кросс-валидация (Cross-validation) – LONG/SHORT

➰ Источник ВК

​9-10 июня, Москва, ЦВК "Экспоцентр".
Крупнейшая выставка технологий для интернет-торговли и retail.
🌐Зал 1. Маркетинг
🌐Зал 2. IT для бизнеса
🌐Зал 3. Логистика и бизнес-процессы
🌐Зал 4. Совмещённый поток
🌐Зал 5. Digital: аналитика, лидогенерация, онлайн-продажи, B2B-решения

Получить бесплатный билет » https://expo.oborot.ru/

#экспоцентр #интернет #2021 #выставка #технологии #retail #machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

🔗 ECOM Expo'21 - выставка технологий для интернет-торговли
9-10 Июня, Москва. Для интернет-магазинов и ритейл-компаний вход бесплатный. Обязательная регистрация на сайте

➰ Источник ВК

​Если у вас еще нет списка списков 3D ML работ, инструментов и датасетов, то спешим поделиться:
https://docs.google.com/document/d/1AA5WVTqqeJbjrtfj3Nb3hoEhGnkp95CJcn3z1to4Yio/edit?usp=sharing

#machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети #3dml

🔗 Материалы по 3D ML и машинному зрению
Материалы по 3D ML и машинному зрению Если у вас еще нет списка списков 3D ML работ, инструментов и датасетов, то спешим поделиться: Один из самых знаменитых и объемных списков датасетов, туториалов и работ, отсортированных по годам и задачам Раздел про 3D ML на paperswithcode.com Работы и ста...

➰ Источник ВК

​Автоматизация рутинных задач с помощью Python.
Отличная книжка с практическим применением и задачами.
https://disk.yandex.ru/i/aKeJ5RrWmGP28w

#book #python #machinelearning #АнализДанных #ML #neuralnetworks #bigdata #нейронныесети

🔗 Автоматизация рутинных задач с помощью Python. практическое руководство для начинающих ( PDFDrive ).

➰ Источник ВК