Большая подборка телеграмм-каналов для аналитиков

Работа аналитика требует постоянного пополнения своих знаний - новые инструменты, обновления и методы создаются, как горячие пирожочки. Но перерабатывать такие объемы информации просто нереально, а узнавать что-то новенькое и полезное хочется. И что делать?

Общего решения из коробки — нет, или тестируем PySpark MLlib

Обозначим задачу: есть пайплайн, написанный с привычными для Data Scientist фреймворками типа Scikit-learn. Это нужно перенести в кластер Spark’а. Кажется, в чем тут может проблема? Андрей Гаврилов работает в компании EPAM software инженером и занимается data-инженерными задачами. Пишет на Python, работает с Big Data и изучает Data Science — потому что невозможно заниматься Big Data на Python, не касаясь при этом Data Science.И однажды он захотел выяснить, насколько модуль Spark, связанный с machine learning —  рабочий. Имеет ли  смысл его применять, когда мы мигрируем какое-то решение — например, Scikit-learn — на Spark.

Uszipcode: Best Module To Find Zip Codes in Python

Модели глубоких нейронных сетей sequence-to-sequence на PyTorch (Часть 4)

В этой части мы добавим несколько улучшений — упакованные дополненные последовательности и маскировка — к модели из предыдущего раздела. Упакованные дополненные последовательности используются, чтобы сообщить нашей RNN, что нужно пропускать маркеры заполнения в нашем кодировщике. Маскировка явно заставляет модель игнорировать определенные значения, такие как внимание к элементам с заполнением. Оба эти метода обычно используются в обработке естественного языка (NLP).Кроме того, мы рассмотрим как использовать нашу модель для вывода целевого предложения, давая ей входное предложение, видя результат её перевода, и выясняя, на что именно она обращает внимание при переводе каждого слова. Наконец, мы будем использовать метрику BLEU для измерения качества наших переводов.

Text to QR code image and QR code image to text generator in Python Django

Python Bytes: #242 from lib import * but less

Audio

How to use HtmlWebpackPlugin to load Webpack bundle in Django

Модели глубоких нейронных сетей sequence-to-sequence на PyTorch Часть3

В этом третьем посте о моделях sequence-to-sequence с использованием PyTorch и torchText мы будем реализовывать модель из стать Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate. Эта модель демонстрирует лучшую точность из из трёх моделей (~27 по сравнению с ~34 у предыдущей модели).

Django File Uploads: How to Upload Images and Files

Use FastAPI to Build Web APIs

Smile detection with OpenCV, Keras, and TensorFlow

Podcast.__init__: Exploring The SpeechBrain Toolkit For Speech Processing

Audio

Модели глубоких нейронных сетей sequence-to-sequence на PyTorch (Часть 2)

Во втором разделе туториола о моделях sequence-to-sequence с использованием PyTorch и TorchText мы будем реализовывать модель из работы Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation. Эта нейронная сеть позволит достичь лучшей точности при использовании только однослойной RNN как в кодере, так и в декодере.

Why I wrote my own SQL query builder (in Python)

How to write a generator expression

Как контейнеризировать среды ML разработки и не посадить на мель процессы MLOps

Проблема эффективного создания продуктов на базе Machine Learning в бизнесе не ограничивается подготовкой данных, разработкой и обучением нейросети или другого алгоритма. На итоговый результат влияют такие факторы, как: процессы верификации датасетов, организованные процессы тестирования, и размещение моделей в виде надежных Big Data приложений.

Эксперимент для сотрудника с нарушением слуха, ч. 2, проверка на себе

В первой части мы рассказали, зачем вообще решили заняться этим вопросом, а также поделились переводом статьи, ставшей для нас отправной точкой для собственных изысканий. Теперь хотим рассказать, как мы доработали идею под нашего сотрудника.

Отдельное спасибо комментаторам, которые отметились в комментариях к первой части. Устройства с костной проводимостью, программные решения вроде Equalizer APO 1.2.1, слуховые устройства с поддержкой Bluetooth — мы собрали и передали все ваши идеи. Может быть, что-то из этого и выйдет. Но мы расскажем о своём варианте. Возможно, он тоже кому-то будет полезен.

[recovery mode] Slicer: нарезка твердотельных объектов под раскрой

Красивая фэшн мебель, предметы роскоши и модный лухари интерьер - это то, что позволяет пустить пыль в глаза вашим гостям и прослыть хозяевам интересными людьми. Но как все это раздобыть, если у вас ипотека и бюджет ограничен?

Модели глубоких нейронных сетей sequence-to-sequence на PyTorch (Часть 1)

Этот туториал содержит материалы полезные для понимания работы глубоких нейронных сетей sequence-to-sequence (seq2seq) и реализации этих моделей с помощью PyTorch 1.8, torchtext 0.9 и spaCy 3.0, под Python 3.8. Материалы расположены в эволюционном порядке: от простой и неточной модели к сложной и обладающей наибольшей точностью.

Как новый метод упаковки в BERT ускоряет обработку естественного языка в 2 раза

Используя новый алгоритм упаковки, в Graphcore ускорили обработку естественного языка более чем в 2 раза при обучении BERT-Large. Метод упаковки удаляет заполнение, что позволяет значительно повысить эффективность вычислений. В Graphcore предполагают, что это также может применяться в геномике, в моделях фолдинга белков и других моделях с перекошенным распределением длины, оказывая гораздо более широкое влияние на различные отрасли и приложения. В новой работе Graphcore представили высокоэффективный алгоритм гистограммной упаковки с неотрицательными наименьшими квадратами (или NNLSHP), а также алгоритм BERT, применяемый к упакованным последовательностям. К старту курса о машинном и глубоком обучении представляем перевод обзора соответствующей публикации на ArXiv от её авторов. Ссылку на репозиторий вы найдёте в конце статьи.