Математика


[Бесплатно] [Онлайн] [RS School] Introduction to Machine Learning [RUS, 18 января 2021]

Rs school 18 января стартует курс по ml. Срок обучения 1 месяц. (В одном месте указано 1 мес. в другом 3.)

Нужно зарегаться до 18 января 2021

Для регистрации, верояно, нужен будет гитхаб. (Кто не знает что это такое, разберитесь заранее).

Сотрудники EPAM (предположу, что из Белоруссии / Беларуси) предоставят платформу для обучения и поделятся своими знаниями со всеми желающими. Лучшим еще и работу предложат.

https://rs.school/machine-learning/


В курсе будут освещены следующие темы:

  • Data manipulations, pandas. EDA, seaborn
  • Supervised / unsupervised learning (overview). Regression problem. Linear models
  • Overfitting and regularization
  • Feature engineering and selection
  • Classification problem. Linear models. kNN
  • Trees and ensembles
  • Clustering and dimensionality reduction
  • Model evaluation and selection
  • Capstone project


Все, я зарегался!

Увидимся на занятиях, проверках домашних заданий и в чатах школы для обсуждения.


Думаю, не лишним будет до начала пересмотреть

[Mail.ru] Введение в анализ данных [2019, RUS]


[Математика] Открытая инициатива (Предлагаю идею)!

(Подредактирую написанное позже, в связи с открытием бесплатного курса от EPAM по ML)

Я занимался изучением программирования (расширял кругозор / повышал квалификацию) в онлайн школе RS SCHOOL бесплатно. Тематику можно было бы обобщить, как современный JavaScript.

Были лекции, были примеры, были практические задачи и задания. Студентам были установлены сроки сдачи заданий и выставлялись оценки. Сами студенты оценивали работы друг друга. Лекции читали (преимущественно) сотрудники из EPAM. Мне очень понравился такой формат, поэтому есть идея!

Нужно отметить, что достаточно интересная получается схема. Люди учатся, набираются знаний и за свои старания получают баллы. По этим баллам можно выбрать лучших и предложить им работу в компании. (Собственно так оно и происходило). Более того, обучали своих собственных сотрудников, “синьеры” передавали знания и делились своим опытом с начинающими. Т.е. не просто преподаватели, знания которых могут быть сильно оторваны от практики, а именно инженеры рабатающие на реальных проектах.

В общем если найдутся люди, которые могут нас научить чему-то интересному и могут прочитать на общественных началах или за деньги интересующие нас лекции по тематике сайта. Давайте договариваться.

Я думаю, людям, которые читают такие же лекции в учебных центрах SkillBox, Otus, Нетология, может быть было интересно такое предложение, особенно если их труд был бы оплачен на уровне сопоставимом с уровнем в образовательных школах.

Думаю, что при интересе, мы могли бы и скинуться.

Предлагаю идею

Правда, хотелось бы выдвинуть 1 условие - содержание лекций, презентации, раздаточные материалы, примеры кода и т.д. остаются в интернете навсегда. Видео - на ютубе, раздаточные материалы на гитхабе.

Хотелось бы первую лекцию бесплатно.

Думаю, если у программистов получилось. То при желании, может получиться и у других.

В общем, если есть идеи, пишите в телеграм чате. Если знаете людей, которые хотят делиться своими знаниями и помогать другим (по нашей тематике), пожалуйста сообщите им об этой инициативе.

Если какие-нибудь спонсоры (не любые), захотят оплатить работу лектора и получить респекты, тоже welcome. Мне видится, что 20 000 - 25 000 не самая большая сумма. (Столько предлагают в online школах учителям).

Еще если вы сам специалист в данном направлении и работаете и просто готовы поделиться опытом, ждем. Также, если компании в которых есть инженеры, работающие “синьеры” и “синьериты”, ну выделите их нам на какое-то время. Пусть расскажут и поделятся своими несекретными заниями.


Допустим, вы за каким-то хреном решили изучать DataScience, BigData, BlockChain, IoT, математику, статистику, теорию вероятности и т.д.

Большинство людей всеравно копают приблизительно тоже самое и изучают те же самые материалы по тем же самым источникам. Если копаете, что-то более менее интересное или что нужно записать, оставляйте ссылки на то куда вы это записываете (гитхаб, блог, ворд документ) или пишите прямо сюда.


Simple linear regression model


[YouTube, Андрей Малахов] Julia in DS [RUS, 2020]

https://www.youtube.com/watch?v=Okh_yKmBCIc&list=PLTlO6nV_TaGDX81p4b1dbqtJWHR1iZqof


[Challenge по Pytorch]

Нам, человек который уже работает по направлению DS посоветовал “классный” учебник по pytorh. То, что он калссный сказал он.

Скачать его можно бесплатно с официального сайта.

Challenge заключается в изучении 10-15 страниц книги каждый день с 21 сентября 2020 года.

Кому интересно, псисоединяйтесь!

Ссылка на книгу и возможно, какие-то записи по ней. [Бесплатная книга] Deep Learning with PyTorch [ENG]


[YouTube, Лекторий ФПМИ] Какая математика нужна в анализе данных? Для обучения нейронной сети? [RUS, 2020]



[YouTube, Лекторий ФПМИ] Прикладное машинное обучение [RUS, 2020]


[YouTube, Лекторий ФПМИ] Материалы по MachineLearning | DeepLearning и д.р. [RUS, 2020]

https://www.youtube.com/watch?v=rGijKWbVtso

Нужно скоординироваться и скачать все полезное, пока материалы не пропали.


[YouTube, Tech With Tim] Python Machine Learning Tutorials [ENG, 2019-2020]


[YouTube, Tech With Tim] Neural Networks & TensorfFlow Crash Course [ENG, 2020]



[Data Fest 2020] Бесплатное для зрителей мероприятие

Ждем записи конференций. Возможно будет представлено что-то интересное.



Аналогичное мероприятие от иностранцев:

ODSC East 2019 (Open Data Science Conference)

https://www.oreilly.com/library/view/odsc-east-2019/9780136746874/


[НЕЗАВИСИМЫЙ МОСКОВСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ] Дистанционно, Бесплатно. Линал, Матан. [RUS, 2020]

Еженедельные вечерние лекции, записи лекций

Информация
https://ium.mccme.ru/index.php

Расписание занятий на осенний семестр 2020/2021 года
https://ium.mccme.ru/f20/raspis.html


[Stepic] Нейронные сети и компьютерное зрение [RUS, 2020]

https://stepik.org/course/50352/promo

https://github.com/RomanovMikeV/deep-learning-lectures/

https://github.com/SlinkoIgor/Neural_Networks_and_CV


[YouTube] Математика на QWERTY

Все экзамены прошли и теперь можно со спокойной душой узнать, зачем же были нужны эти производные, интегралы,логарифмы, пределы, тригонометрия.


[YouTube] куча материалов на русском из топовых ВУЗов.

https://www.youtube.com/channel/UCeDm7xMiUD2cDLwek8sIevA/playlists

Надо, чтобы кто-то выкачал по нашей теме и разложил по полочкам.

Затянули со скачиванием. Ролики закрыты. Если кто может скачать, поделитесь. Или когда откроют, дайте знать, чтобы мы скачали.

UPD. Есть предположение, что материалы доступны на сайте openedu.

https://openedu.ru/course/msu/CALC1/


[foo52ru] Расскажет про свои познания в копании нейронных сетей


[Jesse E. Agbe] Building Machine Learning Web Apps with Python [ENG, 2020]

https://www.udemy.com/course/building-machine-learning-web-apps-with-python/

Там индусятина какая-то, но зато какой-никакой а проект


[Sudhir G] Face Recognition Web App with Machine Learning in FLASK [ENG, 2020]

https://www.udemy.com/course/build-face-recognition-app-using-machine-learning-in-flask/

Там индусятина какая-то, но зато какой-никакой а проект


[QwikLabs] Лабораторки по ML/DL, BigData, DataScience в облаках Google и Amazon

UPD. Месяц бесплатно из за вируса

Подробности здесь:

https://go.qwiklabs.com/qwiklabs-free


Есть сайт для обучению облачным технологиям qwiklabs.com. Предоставляют доступ к облачным решениям от AWS и Google + примеры как со всем этим работать. В том числе примеры по ML, BigData, DataScience.

Решение платное, но можно поискать купоны / промо и т.д. Я например, нашел себе здесь аккаунт на месяц.

https://medium.com/@sathishvj/qwiklabs-free-codes-gcp-and-aws-e40f3855ffdb

Просто залогинился по ссылке.

Если обнаружится еще какая халява, дайте знать в телеграмме.

Если будете разбирать, можете добавить информацию на этот сайт. Или просто для себя потыкать в облака палкой.

Предлагаю начать вот с этого.

Или этого:
https://www.qwiklabs.com/quests/5

Впрочем, если опыта работы с облаками у вас совсем нет (лично у меня, когда я только приступил, его почти не было), наверное следует начать вообще вот с этого: https://www.qwiklabs.com/quests/23


qwikLabs-monthly-subscription



Сбертех новые технологии


Греф Сбербанк потерял миллиарды из-за ошибок ИИ


Программисты не нужны и мы с ними боремся


Куча материалов по математике

В том числе:

  • Линейная алгебра
  • Матан
  • Математическая логика
  • Статистика
  • Дискретная математика
  • Дифуры

https://cloud.mail.ru/public/499B/4XtQvr5tF


Товарищи студенты и поступающие в высшие ученые заведения !!!

Если будет желание поделиться чем-то полезным дайте знать. Можете сами добавлять сюда информацию по изучаемым дисциплинам. При желании можно оставлять ссылки на свои профили в facebook, linkedin.


Сразу должен извиниться !!!

Я мало что помню из того, что изучал в университете (хотя и учился хорошо). В последнее время занимался задачами связанными с программированием, но без применения чего-либо похожего на задачи связанные с математикой, статистикой, теорией вероятности и т.д. т.е. типичный быдлокодинг, формошлепство и т.д.

Поэтому, если вы здесь хотите найти какие-либо полезные знания для себя, у вас это не получится. (Надеюсь, что пока) Можете не тратить свое время.

Я планирую ковырять ML и BigData, если хотите со мной, добавляйтесь в телеграм чат.


Также вот что было найдено. Может кому-нибудь тоже будет интересно и он себе накачает самостоятельно.

Если вы изучаете математику и готовы делиться своими знаниями, можете добавлять их сюда. Как это сделать можно обсудить в телеграм чате.

И да, мы не будем тут выкладывать материалы запрещенные авторским правом. Но обсуждать, может и будем.


Хакеры D1G1R3V взломали почту сотрудников из МГУ и 0day technologies

Злодеи хотят нас контроллировать, следить, анализировать, блокировать нам ресурсы, присваивать метки для негласной слежки.

Нас интересуют в большей степени, какие технологии данные @#$%^ используют.

“При разработке собственных продуктов в 0day technologies применются самые актуальные на сегодняшний день технологии: Anomaly Detection; Association Rule Learning; Classification; Clustering; Data Mining; Deep Data Analysis; Deep Learning; Deep Packet Inspection; Machine Learning; Massively Parallel Processing; Natural Language Processing; OLAP; Sentimental Analysis; Regression; Behaviour nalysis; Signature Analysis.”

Взято из “Каталог продуктов 0day technologies”

Подробнее.

Хм. как интересно, взял их документ, маркированный как “строго конфиденциально” и отправил в министерство и в МГУ.


Специалист по поиску кадров в интернете, прислал вакансии по интересующим меня направлениям работы

Но не взяли. Помурыжили с неделю мозги, а потом сказали, что раз у меня нет опыта (а я нигде этого и не писал) работы с блокчей платформами, они отказывают мне даже в собеседовании.

Зарплата достойная. Место работы Сочи. Что за работодатель не знаю. Но требования к соискателям можно использовать для изучения того, в каком направлении следует развиваться.

Upd. Я думаю, что это

Филиал - R&D-центр, одной из крупнейших Российских ИТ компании «ОЦРВ» в г. Сочи, работающий по направлениям разработки ПО, моделированию процессов и созданию обучающих тренажеров виртуальной реальности для ОАО «РЖД».

Собственно позиции. (Excel документ).


Для контактов:

email:

Marley