Подборка статей о машинном обучении: кейсы, гайды и исследования за декабрь 2020

Последний месяц года нельзя назвать удачным моментом для масштабных анонсов, так как большинство переходит в режим “давайте уже после праздников”, но судя по этой насыщенной подборке в области машинного обучения, и в декабре во всю кипела работа. Поэтому с небольшой задержкой встречайте двенадцатый выпуск дайджеста, в котором мы расскажем о самом важном, что произошло в ML в конце 2020 года.

Чистый Cython VS nvc++: жжем металлические пластины на GPU для сравнения скорости

Все знают, что Python не блещет скоростью сам по себе. На мой взгляд язык прекрасен своей читабельностью, но основная ниша его применения там, где вы большую часть времени ожидаете ввода/вывода каких-то данных. Условно, вы можете написать суперпроизводительный код на Rust или С, но 99% времени он будет просто ждать.

Возьмем две задачи: сортировку чисел и метод Якоби, которым будем рассчитывать нагрев металлической пластины.

Клиент-серверный IPC на multiprocessing

Статья отражает личный опыт разработки CLI приложения для Linux.

В ней рассмотрен способ выполнения привилегированных системных вызовов процессом суперпользователя по запросам управляющей программы через строго описанный API.

Исходный код написан на Python для реального коммерческого приложения, но для публикации абстрагирован от конкретных задач.

Implementing FastAPI services – Abstraction and separation of concerns

Используем аналог s3 на localhost - MinIO для хранения файлов

Анимации градиентного спуска и ландшафта потерь нейронных сетей

Во время изучения различных алгоритмов машинного обучения я наткнулся на ландшафт потерь нейронных сетей с их горными территориями, хребтами и долинами. Эти ландшафты потерь сильно отличались от выпуклых и гладких ландшафтов потерь, с которыми я столкнулся при использовании линейной и логистической регрессий. Здесь мы создадим ландшафты потерь нейронных сетей и анимированного градиентного спуска с помощью датасета MNIST.

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (cclviii)

Как быть билингвом в Data Science

В этой статье я хочу продемонстрировать R Markdown — удобную надстройку для программирования вашего проекта как на R, так и на Python, позволяющую программировать некоторые элементы вашего проекта на двух языках и управлять объектами, созданными на одном языке, с помощью другого языка.

The Real Python Podcast – Episode #42: What Is Data Engineering and Researching 10 Million Jupyter Notebooks

Нейросети в большом городе. Разбираемся, как они помогают идентифицировать людей, и запускаем собственную нейросеть

Алгоритмы по детекции лиц плотно вошли в нашу жизнь, хотя и не все это замечают. Началось всё в 2015 году со сферы развлечений. Shapchat купил стартап Looksery, в котором разрабатывали AR-фильтры. Приложение распознавало лицо человека на фотографии и накладывало на него весёлые рожицы. Чуть позже, в начале 2016 года, Facebook купил белорусский стартап MSQRD и запустил маски в Facebook Stories. Но это можно считать только обкаткой таких технологий.

В этой статье можно прочитать, как используются системы идентификации, узнать про слабые места компьютерных алгоритмов, а также попробовать запустить нейронную сеть по детекции и идентификации лиц на собственном компьютере.

Django 3.1.5 release - Jan 8th 2021

Взламываем Ball Sort Puzzle

Ball Sort Puzzle — это популярная мобильная игра на IOS/Android. Суть её заключается в перестановке шариков до тех пор, пока в колбах не будут шарики одного цвета. При этом шарик можно перетаскивать либо в пустую колбу, либо на такой же шарик.

Testing Email Designs - Building SaaS #86

Audio

Как экономить память и удваивать размеры моделей PyTorch с новым методом Sharded

Модели глубокого обучения улучшаются с увеличением количества данных и параметров. Даже с последней моделью GPT-3 от Open AI, которая использует 175 миллиардов параметров, нам ещё предстоит увидеть плато роста количества параметров.

Python Bytes: #215 A Visual Introduction to NumPy

Audio

Генерация дефолтных Github аватарок

В данной статье я покажу и расскажу, как можно сгенерировать аватарки как на Github.

Develop Data Visualization Interfaces With Dash

Визуализация пересечений и перекрытий с помощью Python

Преобладающая задача в любом анализе данных — сравнение нескольких наборов чего-либо. Это могут быть списки IP-адресов для каждой целевой страницы вашего сайта, клиенты, которые купили определённые товары в вашем магазине, несколько ответов из опроса и многое другое.

В этой статье воспользуемся Python для изучения способов визуализации перекрытий и пересечений множеств, наших возможностей, а также их преимуществ и недостатков.

DALL · E от OpenAi: Генерация изображений из текста. Один из важнейших прорывов ИИ в начале 2021 года

Пару дней назад мы подводили ИИ итоги 2020-го года в мире машинного обучения. 2021-й год только начался, но мы определенно видим одну из важнейших работ в области ИИ текущего года.

Итак, исследователи в области искусственного интеллекта из openai создали нейронную сеть под названием DALL · E, которая генерирует изображения из текстового описания на естественном языке.

Анализ тональности в Python с помощью Dostoevsky

Одной из причин высокой популярности языка программирования Python является разнообразие библиотек нацеленных на обработку естественного языка (NLP). Сегодня мы рассмотрим одну из них под названием Dostoevsky.