Data Scientist | ML & AI

🗂 Учебник от MIT по компьютерному зрению

Foundations of Computer Vision — учебник по компьютерному зрению от Антонио Торральбы, Филиппа Исолы и Уильяма Фримена. Авторы собрали ключевые идеи CV на стыке обработки изображений и машинного обучения.

Что внутри:

▶️ Базовые концепции без лишней воды;

▶️ Короткие главы с наглядными иллюстрациями;

▶️ Упор на интуитивное понимание процессов;

▶️ Материал полезен и новичкам, и опытным инженерам.

Отличный старт, если только входите в тему, и хороший источник инсайтов для тех, кто уже работает в CV.

➡ Читать учебник

tags: #книга

➡️ Data Scientist | Чат

Визуализация работы LLM слой за слоем

➡️ Data Scientist | Чат

📱 Бесплатный курс по основам Python в Jupyter-ноутбуках

Внутри 19 тем, которые разбираются по шагам: от простых штук типа переменных до рекурсии и даже ООП.

Отлично подойдёт, даже для тех, кто никогда не программировал.

➡️ Ссылка на курс

tags: #курсы

➡️ Data Scientist | Чат

➡️ Data Scientist | Чат

📷 30 видео для изучения машинного обучения с нуля

Machine Learning: Teach by Doing — плейлист на YouTube из 30 видео, благодаря которому вы освоите теорию и практику машинного обучения.

▶️ Введение в машинное обучение — Teach by Doing:
https://lnkd.in/gqN2PMX5

▶️ Что такое машинное обучение? История машинного обучения:
https://lnkd.in/gvpNSAKh

▶️ Типы моделей машинного обучения:
https://lnkd.in/gSy2mChM

▶️ 6 этапов любого ML-проекта:
https://lnkd.in/ggCGchPQ

▶️ Установка Python и VSCode, запуск первого кода:
https://lnkd.in/gyic7J7b

▶️ Линейные классификаторы. Часть 1:
https://lnkd.in/gYdfD97D

▶️ Линейные классификаторы. Часть 2:
https://lnkd.in/gac_z-G8

▶️ Jupyter Notebook, Numpy и Scikit-Learn:
https://lnkd.in/gWRaC_tB

▶️ Запуск алгоритма случайного линейного классификатора на Python:
https://lnkd.in/g5HacbFC

▶️ Самая первая ML-модель — перцептрон:
https://lnkd.in/gpce6uFt

▶️ Реализация перцептрона на Python:
https://lnkd.in/gmz-XjNK

▶️ Теорема сходимости перцептрона:
https://lnkd.in/gmz-XjNK

▶️ Магия признаков в машинном обучении:
https://lnkd.in/gCeDRb3g

▶️ One-hot encoding (одноразрядное кодирование):
https://lnkd.in/g3WfRQGQ

▶️ Логистическая регрессия. Часть 1:
https://lnkd.in/gTgZAAZn

▶️ Функция потерь — кросс-энтропия:
https://lnkd.in/g3Ywg_2p

▶️ Как работает градиентный спуск:
https://lnkd.in/gKBAsazF

▶️ Логистическая регрессия с нуля на Python:
https://lnkd.in/g8iZh27P

▶️ Введение в регуляризацию:
https://lnkd.in/gjM9pVw2

▶️ Реализация регуляризации на Python:
https://lnkd.in/gRnSK4v4

▶️ Введение в линейную регрессию:
https://lnkd.in/gPYtSPJ9

▶️ Пошаговая реализация метода наименьших квадратов (OLS):
https://lnkd.in/gnWQdgNy

▶️ Основы и интуиция гребневой регрессии (Ridge Regression):
https://lnkd.in/gE5M-CSM

▶️ Резюме по регрессии для собеседований:
https://lnkd.in/gNBWzzWv

▶️ Архитектура нейронной сети за 30 минут:
https://lnkd.in/g7qSrkxG

▶️ Интуиция обратного распространения ошибки (Backpropagation):
https://lnkd.in/gAmBARHm

▶️ Функции активации в нейронных сетях:
https://lnkd.in/gqrC3zDP

▶️ Моментум в градиентном спуске:
https://lnkd.in/g3M4qhbP

▶️ Практическое обучение нейросети на Python:
https://lnkd.in/gz-fTBxs

▶️ Введение в сверточные нейронные сети (CNN):
https://lnkd.in/gpmuBm3j

Сохраняем и смотрим!

tags: #машинное_обучение

➡️ Data Scientist | Чат

🗂 JSON Hero: Удобная работа с JSON

JSON Hero — это утилита, которая облегчает чтение, анализ и проверку JSON-файлов, что особенно полезно для работы с API, данными и ML-пайплайнами.

Основные возможности:

▶️ Просмотр данных в Column, Tree или Editor View;

▶️ Автоопределение типов значений и полезные превью;

▶️ Генерация JSON Schema для валидации данных;

▶️ Быстрый поиск по ключам и значениям;

▶️ Поддержка клавиатуры и sharable URL с путями;

Отлично подойдет, чтобы быстро проверить данные из API, JSON-логи, ML-пайплайны и легко поделиться структурой данных с коллегами.

➡️ Ссылка на утилиту

tags: #полезное

➡️ Data Scientist | Чат

❤️ Превращаем текст во что угодно

Сервис ChatSlide берёт документ, статью или ссылку и делает из них красивые слайды, инфографику, видео или даже подкаст.

• Работает с PDF, ссылками и статьями
• Сам вытягивает факты, строит план и подбирает стиль
• Экспорт в PDF, PPTX, MP4, MP3 и Keynote
• Поддерживает 100+ языков, включая русский
• Бесплатно

❤️ Пробуем тут

❤️ Data Scientist | Чат

❤️ Awesome Docs Gallery — это музей документаций, но без пыли и экскурсоводов. Там собрали самые красивые и толковые open-source доки.

Можно подсмотреть оформление, структуру и приёмы, а потом прокачать свою документацию так, чтобы ею реально хотелось пользоваться.

❤️ Вдохновляемся тут

❤️ Data Scientist | Чат

❤️ Хотите узнать, насколько вы хороши в глазах нейросети? Появился сервис How Attractive am I, который по фотке выставит вам оценку по 100-бальной шкале.

ИИ смотрит на черты лица и выдает вердикт: где вы на грани подиума, а где еще можно подтянуть.

❤️ Смотрим тут

❤️ Data Scientist | Чат

❤️ Data Scientist | Чат

❤️ Нашли способ поселить вайфу прямо на рабочий стол — тулза Airi даёт вам умнейшую 2D-компаньонку, которая не просто висит фоном, а реально живёт.

• Может зарубиться с вами в Minecraft или Factorio
• Болтает в Discord и Telegram
• Помнит все ваши разговоры и приколы
• Живая на вид: ходит по экрану, моргает, реагирует на курсор
• Поддерживает плагины и кастомные модели от комьюнити
• Полностью бесплатна

❤️ Качаем тут

❤️ Data Scientist | Чат

❤️ ИИ-шные движки выходят на новый уровень

Стартап Dynamics Lab показал Mirage 2 — штуку, которая в реальном времени генерит игру прямо в браузере.

Не путайте с гугловским Genie 3, тут всё серьёзнее: полноценный мир, герой, активности и даже возможность менять жанры на лету.

❤️ Потрогать тут

❤️ Data Scientist | Чат

❤️ Нашёл штуку, которая заменит скучные лекции по матану. Это не просто учебник, а интерактивка по теории вероятностей и статистике.

Картинки, графики, анимации — всё двигается и объясняет так, что даже формулы становятся понятнее. Учиться можно без боли и нудных параграфов.

❤️ Глянуть можно тут

❤️ Data Signal

❤️ Data Scientist | Чат

❤️ Alibaba решила бахнуть по рынку и выкатили бесплатного ИИ-сеньора под названием Qoder. Этот агент может собрать полноценное приложение буквально с одного промта.

• Разбирается во всем проекте и кодовой базе
• Подстраивается под ваш стиль написания кода
• Делит сложные задачи на этапы и решает по порядку
• Составляет спеки, планирует и сразу внедряет изменения
• Работает без VPN и при этом полностью бесплатный

Похоже, джунов скоро можно будет пересаживать на саппорт.

❤️ Забираем тут

❤️ Data Signal

❤️ Для тех, кто строит бизнес и не хочет проспать конкурентов — сервис HeadsUp.

Просто кидаешь свой сайт и сайт соперника, а бот сам отслеживает все апдейты: новые фичи, редизайны, кнопочки и прочие хитрые ходы.

По сути, личный шпион, который никогда не спит.

❤️ Пробуем тут

❤️ Data Signal

❤️ Легендарный апдейт для винды — появился конструктор Delta Widgets, где виджеты собираются как лего.

Что умеет:

• Собрать любой виджет из готовых блоков
• Написать свой на HTML и CSS, если душа просит хардкора
• Вшивать внутрь другие сервисы — хоть ChatGPT, хоть Spotify
• Делать живые виджеты с курсами валют, акциями, новостями или нагрузкой на проц
• Бесплатный, как вайфай у соседа

❤️ Берем тут

❤️ Data Signal

Идеальный карьерный рост выглядит так

❤️ Data Signal

❤️ Нашли DOCO — умный помощник для Word, который работает как микс Grammarly, Google Translate и Co-Pilot.

Что умеет:

• Редактировать текст по промптам прямо в Word
• Менять и форматировать всё: стили, шрифты, колонтитулы, нумерацию
• Работать с содержанием, ссылками и разметкой
• Подстраиваться под ваш стиль письма
• Использовать сразу несколько моделей (GPT-4o и Claude)
• Тянуть файлы из облаков: OneDrive, Google Drive, SharePoint, Box

❤️ И всё это бесплатно

❤️ Data Signal