Інформаційна підтримка наших колег 😜
Є ідея для AI/ML стартапу, проте бракує дружньої команди для реалізації? 🔥
💥Сhallenger AI | Ideathon 1 — івент в рамках програми Сhallenger AI, на якому ідеї перетворюються на стартапи й місце, де створюються перші прототипи.
Під час заходу ти зможеш познайомитися з кейсами від агрохолдингу МХП, запропонувати власні рішення, знайти однодумців та потрапити у півфінал акселератору 🤩
Які напрямки?
✔️ Автоматизований моніторинг виробничого та невиробничого обладнання, збір та аналіз даних в реальному часі;
✔️ Комп’ютерні технології у виробництві;
✔️ Використання AI/ML в торгівлі;
✔️ Aгро AI. Автоматизація та роботизація технічних операцій на полі.
Кому буде цікаво?
🚀 Всім, хто живе AI/ML технологіями, має інноваційні ідеї для бізнесу, проте поки що не має ресурсу для їх розвитку;
🚀 Командам стартап-ентузіастів, які розшукують нові ідеї;
🚀 Сформованим та вже досвідченим командам, готовим до швидкої оцінки гіпотез та краш-тестів ідей.
📌 Реєстрація: https://bit.ly/Ideath
Є ідея для AI/ML стартапу, проте бракує дружньої команди для реалізації? 🔥
💥Сhallenger AI | Ideathon 1 — івент в рамках програми Сhallenger AI, на якому ідеї перетворюються на стартапи й місце, де створюються перші прототипи.
Під час заходу ти зможеш познайомитися з кейсами від агрохолдингу МХП, запропонувати власні рішення, знайти однодумців та потрапити у півфінал акселератору 🤩
Які напрямки?
✔️ Автоматизований моніторинг виробничого та невиробничого обладнання, збір та аналіз даних в реальному часі;
✔️ Комп’ютерні технології у виробництві;
✔️ Використання AI/ML в торгівлі;
✔️ Aгро AI. Автоматизація та роботизація технічних операцій на полі.
Кому буде цікаво?
🚀 Всім, хто живе AI/ML технологіями, має інноваційні ідеї для бізнесу, проте поки що не має ресурсу для їх розвитку;
🚀 Командам стартап-ентузіастів, які розшукують нові ідеї;
🚀 Сформованим та вже досвідченим командам, готовим до швидкої оцінки гіпотез та краш-тестів ідей.
📌 Реєстрація: https://bit.ly/Ideath
Wow-новина 🤩
Які основні парадокси існують у data science? 🤔
📌 Парадокс Сімпсона.
Доволі поширена форма парадоксу у data science. Явище у
статистиці, коли за наявності двох груп даних, у кожній з яких спостерігається однаково спрямована залежність, проте, при об'єднанні цих груп напрямок залежності змінюється на протилежний.
📌 Парадокс точності.
Цей парадокс розповідає, що прогнозні моделі з меншим рівнем точності можуть мати більш реалістичну прогностичну силу, ніж моделі з більш високою точністю.
📌 Закон ненавмисних наслідків.
У міру ускладнення систем більша ймовірність того, що утворюється небажана поведінка або виникнення мимоволі «помилок».
Цей закон часто виявляється під час створення великих програмних проєктів або створення складних моделей машинного навчання.
А які ще парадокси у сфері data science ви знаєте? 🚀
Джерело: https://bit.ly/33dLbEA
Які основні парадокси існують у data science? 🤔
📌 Парадокс Сімпсона.
Доволі поширена форма парадоксу у data science. Явище у
статистиці, коли за наявності двох груп даних, у кожній з яких спостерігається однаково спрямована залежність, проте, при об'єднанні цих груп напрямок залежності змінюється на протилежний.
📌 Парадокс точності.
Цей парадокс розповідає, що прогнозні моделі з меншим рівнем точності можуть мати більш реалістичну прогностичну силу, ніж моделі з більш високою точністю.
📌 Закон ненавмисних наслідків.
У міру ускладнення систем більша ймовірність того, що утворюється небажана поведінка або виникнення мимоволі «помилок».
Цей закон часто виявляється під час створення великих програмних проєктів або створення складних моделей машинного навчання.
А які ще парадокси у сфері data science ви знаєте? 🚀
Джерело: https://bit.ly/33dLbEA
Уже не за горами вечір п'ятниці!
Cкоро час відпочити під класний фільм 😜🎞
Пропонуємо Вам до перегляду стрічку Стівена Спілберга "Штучний інтелект" 🤖
Научно-фантастичний фільм, де розповідається про те, як кліматичні катастрофи та ці зміни посприяли на розвиток людства.
Починають створювати роботів, котрі будуть замінювати справжніх людей 🤯
Було створено дитину-робота, котра мала усі емоції та почуття людини й може відчувати усе, що і справжня дитина.
Як далеко зможемо зайти у гонитві замінити людей на роботи і чи є дієвим це? До яких наслідків це призведе? 🚀
Про все це ви можете дізнатися із фільму ⚡️
Чи дивилися цей фільм? Які Ваші враження 😎
Cкоро час відпочити під класний фільм 😜🎞
Пропонуємо Вам до перегляду стрічку Стівена Спілберга "Штучний інтелект" 🤖
Научно-фантастичний фільм, де розповідається про те, як кліматичні катастрофи та ці зміни посприяли на розвиток людства.
Починають створювати роботів, котрі будуть замінювати справжніх людей 🤯
Було створено дитину-робота, котра мала усі емоції та почуття людини й може відчувати усе, що і справжня дитина.
Як далеко зможемо зайти у гонитві замінити людей на роботи і чи є дієвим це? До яких наслідків це призведе? 🚀
Про все це ви можете дізнатися із фільму ⚡️
Чи дивилися цей фільм? Які Ваші враження 😎
Привіт! Ми підготували нову добірку вакансій для вас😎
Усім драйвового настрою на увесь тиждень🚀
💥 Data Engineer (Scala/Spark) - https://bit.ly/3tt4GE2
💥 Software Engineer (Python) - https://bit.ly/3qxVhsJ
💥 Python Data Engineer - https://bit.ly/3A7ImBh
💥 Product Manager — Business Intelligence - https://bit.ly/3tvxiMU
💥 Middle/Senior Unity 3d developer - https://bit.ly/3A3dcuJ
💥 Middle/Senior Machine Learning Scientist - https://bit.ly/3nynZrz
💥 Data Scientist - https://bit.ly/3rpDxz9
💥 Data & Software Engineer - https://bit.ly/3GD1h9g
💥 DevOps Engineer — Distributed Systems - https://bit.ly/3rseo6L
💥 Senior UX Designer - https://bit.ly/3GD7IJp
💥 Senior Computer Vision/Machine Learning Technical Lead - https://bit.ly/3Kinzzh
За успішну рекомендацію ми подаруємо квиток на наступну подію/повний мерч від Data Science UA 💙
Усім драйвового настрою на увесь тиждень🚀
💥 Data Engineer (Scala/Spark) - https://bit.ly/3tt4GE2
💥 Software Engineer (Python) - https://bit.ly/3qxVhsJ
💥 Python Data Engineer - https://bit.ly/3A7ImBh
💥 Product Manager — Business Intelligence - https://bit.ly/3tvxiMU
💥 Middle/Senior Unity 3d developer - https://bit.ly/3A3dcuJ
💥 Middle/Senior Machine Learning Scientist - https://bit.ly/3nynZrz
💥 Data Scientist - https://bit.ly/3rpDxz9
💥 Data & Software Engineer - https://bit.ly/3GD1h9g
💥 DevOps Engineer — Distributed Systems - https://bit.ly/3rseo6L
💥 Senior UX Designer - https://bit.ly/3GD7IJp
💥 Senior Computer Vision/Machine Learning Technical Lead - https://bit.ly/3Kinzzh
За успішну рекомендацію ми подаруємо квиток на наступну подію/повний мерч від Data Science UA 💙
Wow-новина 🤩
Працювати віддалено та у будь-якій точці світу вже стало майже звичайною справою 🌍💻
📲 Незважаючи на зручність та мобільність віддаленої роботи, існує багато технічних нюансів та недоліків, котрі можуть заважати повноцінній роботі: погане підключення, потенційні проблеми з безпекою, заплутані робочі процеси тощо.
Штучний інтелект здатний значно покращити умови роботи з дому, забезпечуючи так необхідну підтримку комунікації, співпраці, управлінню робочим процесом і навіть безпеці 🤖
Оскільки ШІ працює на основі даних, центральне сховище для всіх корпоративних даних є важливим, а це можна зробити лише в хмарі.
Додатково, хмара спрощує пошук і обмін документами, електронною поштою та іншими файлами, а також забезпечує розширену безпеку, архітектуру без дотику, аналіз загроз та інші засоби для забезпечення належного керування доступом до даних – усе це може бути доповненим ШІ 💥
Можна почати використовувати аудіоінтелект, який допомагає забезпечити прослуховування лише відповідної мови та розмови, а не інших додаткових джерел звуку, незалежно від того, наскільки далеко мовець знаходиться до мікрофона.
Тенденція показує, що AI може стати не лише ланкою для покращення гібридної роботи у компанії, а й бути повноцінним активним учасником 🚀
Створюються нові платформи, які дають чат-ботам можливість імітувати людську мову 🗣
Розмовний AI керується трьома ключовими змінами в підприємстві: інтеграція SaaS, обмін повідомленнями на підприємстві та досягнення в розумінні природної мови (NLU).
Технологія ще повністю не є досконалою, проте впроваджують нові методи, такі як розширене виправлення орфографії та статистичні граматичні моделі, дозволять чат-ботам стати більш коректними 🔥
Джерело: https://bit.ly/3nxfVav
Працювати віддалено та у будь-якій точці світу вже стало майже звичайною справою 🌍💻
📲 Незважаючи на зручність та мобільність віддаленої роботи, існує багато технічних нюансів та недоліків, котрі можуть заважати повноцінній роботі: погане підключення, потенційні проблеми з безпекою, заплутані робочі процеси тощо.
Штучний інтелект здатний значно покращити умови роботи з дому, забезпечуючи так необхідну підтримку комунікації, співпраці, управлінню робочим процесом і навіть безпеці 🤖
Оскільки ШІ працює на основі даних, центральне сховище для всіх корпоративних даних є важливим, а це можна зробити лише в хмарі.
Додатково, хмара спрощує пошук і обмін документами, електронною поштою та іншими файлами, а також забезпечує розширену безпеку, архітектуру без дотику, аналіз загроз та інші засоби для забезпечення належного керування доступом до даних – усе це може бути доповненим ШІ 💥
Можна почати використовувати аудіоінтелект, який допомагає забезпечити прослуховування лише відповідної мови та розмови, а не інших додаткових джерел звуку, незалежно від того, наскільки далеко мовець знаходиться до мікрофона.
Тенденція показує, що AI може стати не лише ланкою для покращення гібридної роботи у компанії, а й бути повноцінним активним учасником 🚀
Створюються нові платформи, які дають чат-ботам можливість імітувати людську мову 🗣
Розмовний AI керується трьома ключовими змінами в підприємстві: інтеграція SaaS, обмін повідомленнями на підприємстві та досягнення в розумінні природної мови (NLU).
Технологія ще повністю не є досконалою, проте впроваджують нові методи, такі як розширене виправлення орфографії та статистичні граматичні моделі, дозволять чат-ботам стати більш коректними 🔥
Джерело: https://bit.ly/3nxfVav
📢 Інформаційна підтримка наших партнерів
❗️ Друзі, ми раді поділитися новиною про класний мітап від Microsoft "Mastering Azure Machine Learning"
На цьому заході ви можете дізнатися головні поінти та обговорити усі проблеми, які виникають в AML, а також шляхи вирішення їх з точки зору клієнтів та реальні кейси застосування Azure ML 🔥 💥
Спікери:
👤 Дмитро Турчин. Старший технічний менеджер з продуктів у Microsoft Artificial Intelligence Lead, CEE HQ Microsoft. Працює з технологіями та машинним навчанням понад 20 років і має досвід у сфері розвитку бізнесу, ІТ та маркетингу.
👤 Нішант Таккер. Microsoft, старший менеджер з маркетингу продуктів. Очолює технічний менеджмент продуктів для портфоліо ML від Microsoft.
👤 Сабіна Ефендич. Інженер даних у Infobip. Використовує Microsoft Azure Cloud для створення сховища даних. Вона також займається проектами ML, які базуються на тих самих даних DWH.
Вас очікують неймовірні корисні поради та інформативність мітапу буде зашкалювати 😎🚀
📅 Коли: 2 лютого 2022
🕕 Час: 18:30 (за Київським часом)
📲 Як: безкоштовно онлайн
📌 Посилання на реєстрацію https://bit.ly/3FAsw36
❗️ Друзі, ми раді поділитися новиною про класний мітап від Microsoft "Mastering Azure Machine Learning"
На цьому заході ви можете дізнатися головні поінти та обговорити усі проблеми, які виникають в AML, а також шляхи вирішення їх з точки зору клієнтів та реальні кейси застосування Azure ML 🔥 💥
Спікери:
👤 Дмитро Турчин. Старший технічний менеджер з продуктів у Microsoft Artificial Intelligence Lead, CEE HQ Microsoft. Працює з технологіями та машинним навчанням понад 20 років і має досвід у сфері розвитку бізнесу, ІТ та маркетингу.
👤 Нішант Таккер. Microsoft, старший менеджер з маркетингу продуктів. Очолює технічний менеджмент продуктів для портфоліо ML від Microsoft.
👤 Сабіна Ефендич. Інженер даних у Infobip. Використовує Microsoft Azure Cloud для створення сховища даних. Вона також займається проектами ML, які базуються на тих самих даних DWH.
Вас очікують неймовірні корисні поради та інформативність мітапу буде зашкалювати 😎🚀
📅 Коли: 2 лютого 2022
🕕 Час: 18:30 (за Київським часом)
📲 Як: безкоштовно онлайн
📌 Посилання на реєстрацію https://bit.ly/3FAsw36
Друзі, ділимось класною новиною 😎
Наша Олександра Богуславська, разом з іншими експертами українського tech-ринку, поділилась з виданням SPEKA cвоїми прогнозами щодо розвитку й особливостей IT в Україні, та які навички необхідно мати кандидатам для успішного працевлаштування в IT-компанії 💥
📲 Неодмінно прочитайте статтю, аби розуміти головні тенденції та челенджі цього року 🚀
Наша Олександра Богуславська, разом з іншими експертами українського tech-ринку, поділилась з виданням SPEKA cвоїми прогнозами щодо розвитку й особливостей IT в Україні, та які навички необхідно мати кандидатам для успішного працевлаштування в IT-компанії 💥
📲 Неодмінно прочитайте статтю, аби розуміти головні тенденції та челенджі цього року 🚀
Для того аби освоїти data science необхідно проходити спеціальні курси, читати наукову літературу і на додаток - грати в ігри, котрі зможуть допомогти прокачати скіли по data science🤩🎮
Представляємо вам добірку ігор, які у веселій та розважальній формі допоможуть отримати навички по data science 💥
🎲 CodinGame
У CodinGame є різні рівні досвіду для покращення навичок кодування, таких як C, C++, Java, Python, Ruby, JavaScript тощо. В цій грі ви зможете відкрити та вивчити для себе нові концепції кодування і заодно грати разом зі своїми друзями.
🎲 Empire of Code
Ця гра з дослідження космосу. Насамперед, це для програмістів Python. Ви будете приємно вражені графікою, насолоджуватися космосом та створювати тактики, стратегії та завдання кодування.
🎲 Pattern Matrix
Гра допоможе створити невеликий мозковий шторм і підходить абсолютно усім. Необхідно буде знайти квадрати, котрі збігаються по дизайну. Цікаве тренування для мозку та можливості аналізу та візуальної інтерпретації.
🎲 Conquer and Command
Ця гра є у режимі реального часу. Необхідно застосовувати навички критичного та структурованого мислення задля створення стратегії з використанням наявних ресурсів, щоб досягти єдиної мети — знищити команду суперника.
🎲 CodeCombat
У цій грі ви можете застосовувати ваші теоретичні навички щодо data science. Перед вами будуть завдання, котрі ви маєте вирішувати за допомогою команд програмування.
🎲 Data Games
Це колекція з 5 або більше ігор, таких як Proximity, Ship Odyssey, ShuffleBoard, Inference тощо.
Ви маєте використовувати математику та інші навички науки про дані, як-от прийняття рішень, інтерпретація даних, класифікація та прогнозування доступних наборів даних. Головне завдання - проаналізувати себе та свої скіли під час проходження цих ігор.
🎲 Math WorkOut
Гра в якій ви маєте відповідати на низьку питань та задач. На основі ваших відповідей ви отримаєте пропозиції щодо того, як швидше можна оптимізувати свою здатність вирішувати математичні обчислення. І це прискорить вашу здатність створювати або модифікувати Data Science Algorithms, де вимагають поняття CALCULUS.
Чи грали ви в ці ігри? Чи цікаві вони вам?
Джерело: https://bit.ly/350BMRw
Представляємо вам добірку ігор, які у веселій та розважальній формі допоможуть отримати навички по data science 💥
🎲 CodinGame
У CodinGame є різні рівні досвіду для покращення навичок кодування, таких як C, C++, Java, Python, Ruby, JavaScript тощо. В цій грі ви зможете відкрити та вивчити для себе нові концепції кодування і заодно грати разом зі своїми друзями.
🎲 Empire of Code
Ця гра з дослідження космосу. Насамперед, це для програмістів Python. Ви будете приємно вражені графікою, насолоджуватися космосом та створювати тактики, стратегії та завдання кодування.
🎲 Pattern Matrix
Гра допоможе створити невеликий мозковий шторм і підходить абсолютно усім. Необхідно буде знайти квадрати, котрі збігаються по дизайну. Цікаве тренування для мозку та можливості аналізу та візуальної інтерпретації.
🎲 Conquer and Command
Ця гра є у режимі реального часу. Необхідно застосовувати навички критичного та структурованого мислення задля створення стратегії з використанням наявних ресурсів, щоб досягти єдиної мети — знищити команду суперника.
🎲 CodeCombat
У цій грі ви можете застосовувати ваші теоретичні навички щодо data science. Перед вами будуть завдання, котрі ви маєте вирішувати за допомогою команд програмування.
🎲 Data Games
Це колекція з 5 або більше ігор, таких як Proximity, Ship Odyssey, ShuffleBoard, Inference тощо.
Ви маєте використовувати математику та інші навички науки про дані, як-от прийняття рішень, інтерпретація даних, класифікація та прогнозування доступних наборів даних. Головне завдання - проаналізувати себе та свої скіли під час проходження цих ігор.
🎲 Math WorkOut
Гра в якій ви маєте відповідати на низьку питань та задач. На основі ваших відповідей ви отримаєте пропозиції щодо того, як швидше можна оптимізувати свою здатність вирішувати математичні обчислення. І це прискорить вашу здатність створювати або модифікувати Data Science Algorithms, де вимагають поняття CALCULUS.
Чи грали ви в ці ігри? Чи цікаві вони вам?
Джерело: https://bit.ly/350BMRw
Усім привіт ☺️
Починаємо тиждень з нового дайджесту вакансій 💥
Чекаємо на ваші відгуки та рекомендації 🙌
📌 Senior Machine Learning Engineer - https://bit.ly/3IxLVDK
📌 Senior/Lead Game Designer - https://bit.ly/3u9BPoL
📌 Art Lead - https://bit.ly/3fUQjQV
📌 Senior Data Analyst - https://bit.ly/3KDNkub
📌 Head of engineering (Gamedev must) - https://bit.ly/3FZpcyy
📌 Data Engineer (Scala/Spark) - https://bit.ly/3nT9DCq
📌 Software Engineer (Python) - https://bit.ly/3GYrkrR
📌 Python Data Engineer - https://bit.ly/3At1ERz
📌 Product Manager — Business Intelligence - https://bit.ly/3nOCGqI
📌 Middle/Senior Unity 3d developer - https://bit.ly/3s3umoz
📌 Middle/Senior Machine Learning Scientist - https://bit.ly/33ZU5pl
📌 Data Scientist - https://bit.ly/33LqdNM
📌 Data & Software Engineer - https://bit.ly/3nRZrtO
📌 DevOps Engineer — Distributed Systems - https://bit.ly/35c8DCN
За успішну рекомендацію ми подаруємо квиток на наступну подію/повний мерч від Data Science UA 💙
Починаємо тиждень з нового дайджесту вакансій 💥
Чекаємо на ваші відгуки та рекомендації 🙌
📌 Senior Machine Learning Engineer - https://bit.ly/3IxLVDK
📌 Senior/Lead Game Designer - https://bit.ly/3u9BPoL
📌 Art Lead - https://bit.ly/3fUQjQV
📌 Senior Data Analyst - https://bit.ly/3KDNkub
📌 Head of engineering (Gamedev must) - https://bit.ly/3FZpcyy
📌 Data Engineer (Scala/Spark) - https://bit.ly/3nT9DCq
📌 Software Engineer (Python) - https://bit.ly/3GYrkrR
📌 Python Data Engineer - https://bit.ly/3At1ERz
📌 Product Manager — Business Intelligence - https://bit.ly/3nOCGqI
📌 Middle/Senior Unity 3d developer - https://bit.ly/3s3umoz
📌 Middle/Senior Machine Learning Scientist - https://bit.ly/33ZU5pl
📌 Data Scientist - https://bit.ly/33LqdNM
📌 Data & Software Engineer - https://bit.ly/3nRZrtO
📌 DevOps Engineer — Distributed Systems - https://bit.ly/35c8DCN
За успішну рекомендацію ми подаруємо квиток на наступну подію/повний мерч від Data Science UA 💙
Wow-новина 🤩
Meta оголосила, що розробила найшвидші суперкомп’ютери AI, які працюють сьогодні - AI Research SuperCluster (RSC) 🚀🤯
Марк Цукерберг зазначив, що досвід, який компанія створює для метавсесвіту, вимагає величезної обчислювальної потужності, яка досягає квінтильйонів операцій в секунду. RSC дозволить новим моделям ШІ вчитися на трильйонах прикладів, розуміти сотні мов тощо 🤖
📲 ШІ в масштабах Meta вимагатиме надзвичайно потужних обчислювальних рішень, здатних миттєво аналізувати постійно зростаючі обсяги даних 💥
Meta отримала кілька негативних реакцій щодо своєї політики конфіденційності та суттєві проблеми щодо практики конфіденційності Facebook. Тому компанія хоче вирішувати проблеми безпеки та конфіденційності, стверджуючи, що вона захищає дані в RSC, розробляючи RSC з нуля з урахуванням конфіденційності та безпеки 😎
Джерело: https://bit.ly/349ejgg
Meta оголосила, що розробила найшвидші суперкомп’ютери AI, які працюють сьогодні - AI Research SuperCluster (RSC) 🚀🤯
Марк Цукерберг зазначив, що досвід, який компанія створює для метавсесвіту, вимагає величезної обчислювальної потужності, яка досягає квінтильйонів операцій в секунду. RSC дозволить новим моделям ШІ вчитися на трильйонах прикладів, розуміти сотні мов тощо 🤖
📲 ШІ в масштабах Meta вимагатиме надзвичайно потужних обчислювальних рішень, здатних миттєво аналізувати постійно зростаючі обсяги даних 💥
Meta отримала кілька негативних реакцій щодо своєї політики конфіденційності та суттєві проблеми щодо практики конфіденційності Facebook. Тому компанія хоче вирішувати проблеми безпеки та конфіденційності, стверджуючи, що вона захищає дані в RSC, розробляючи RSC з нуля з урахуванням конфіденційності та безпеки 😎
Джерело: https://bit.ly/349ejgg
Привіт, друзі 🙌
Починаємо новий тиждень з оновленого дайджесту вакансій 💥
📎 Go engineer for R&D team - https://bit.ly/345oP8H
📎 Business Analyst - https://bit.ly/33ZdA1R
📎 VP of Engineering - https://bit.ly/3Hia80r
📎 Head of Growth - https://bit.ly/34ohxwQ
📎 Senior Machine Learning Engineer - https://bit.ly/35rUwte
📎 Senior/Lead Game Designer - https://bit.ly/3gdbiP8
📎 Art Lead - https://bit.ly/34jAEYM
📎 Senior Data Analyst - https://bit.ly/3g8CGOb
📎 Head of engineering (Gamedev must) - https://bit.ly/3Gg06Mf
📎 Data Engineer (Scala/Spark) - https://bit.ly/3ue94Hw
📎 Software Engineer (Python) - https://bit.ly/3rcB4cm
📎 Python Data Engineer - https://bit.ly/3AKNVpq
📎 Product Manager — Business Intelligence - https://bit.ly/3IRH9Ba
📎 Middle/Senior Unity 3d developer - https://bit.ly/3ue5j4A
📎 Middle/Senior Machine Learning Scientist - https://bit.ly/32LkqqV
📎 Data Scientist - https://bit.ly/3J7fegP
📎 Data & Software Engineer - https://bit.ly/32JpUlZ
📎 DevOps Engineer — Distributed Systems - https://bit.ly/3HkQXmL
За успішну рекомендацію та подальший найм ми подаруємо 500$, квиток на наступну подію/повний мерч від Data Science UA 💙
Починаємо новий тиждень з оновленого дайджесту вакансій 💥
📎 Go engineer for R&D team - https://bit.ly/345oP8H
📎 Business Analyst - https://bit.ly/33ZdA1R
📎 VP of Engineering - https://bit.ly/3Hia80r
📎 Head of Growth - https://bit.ly/34ohxwQ
📎 Senior Machine Learning Engineer - https://bit.ly/35rUwte
📎 Senior/Lead Game Designer - https://bit.ly/3gdbiP8
📎 Art Lead - https://bit.ly/34jAEYM
📎 Senior Data Analyst - https://bit.ly/3g8CGOb
📎 Head of engineering (Gamedev must) - https://bit.ly/3Gg06Mf
📎 Data Engineer (Scala/Spark) - https://bit.ly/3ue94Hw
📎 Software Engineer (Python) - https://bit.ly/3rcB4cm
📎 Python Data Engineer - https://bit.ly/3AKNVpq
📎 Product Manager — Business Intelligence - https://bit.ly/3IRH9Ba
📎 Middle/Senior Unity 3d developer - https://bit.ly/3ue5j4A
📎 Middle/Senior Machine Learning Scientist - https://bit.ly/32LkqqV
📎 Data Scientist - https://bit.ly/3J7fegP
📎 Data & Software Engineer - https://bit.ly/32JpUlZ
📎 DevOps Engineer — Distributed Systems - https://bit.ly/3HkQXmL
За успішну рекомендацію та подальший найм ми подаруємо 500$, квиток на наступну подію/повний мерч від Data Science UA 💙
Хей, друзі, нагадуємо про класний курс нашого друга Олександра Проскуріна «Financial Machine Learning Course» 😎
Надзвичайно корисний курс для того аби навчитися алгоритмічній торгівлі, фінансовому машинному навчанню а також управлінню активами 💥
Аби зробити навчання ще крутішим, не забудьте застосувати промокод «DATA_SCIENCE_UA» та отримайте знижку 10% на увесь курс 💙
Надзвичайно корисний курс для того аби навчитися алгоритмічній торгівлі, фінансовому машинному навчанню а також управлінню активами 💥
Аби зробити навчання ще крутішим, не забудьте застосувати промокод «DATA_SCIENCE_UA» та отримайте знижку 10% на увесь курс 💙
Wow-новина🤩
Нова техніка використовує стиснення для зменшення розміру передачі даних, створюючи додаткові можливості для навчання ШІ з бездротових технологій 📲
Існує багато завдань, які можна покращити, використовуючи дані, що зберігаються на наших девайсах. Федеративне навчання було б способом використовувати ці дані без шкоди для чиєїсь конфіденційності. Проте федеративне навчання вимагає багато комунікації між клієнтами та центральним сервером під час навчання. Там, де є обмежена пропускна здатність або де є значний обсяг трафіку даних, зв’язок між клієнтами та централізованим сервером може забивати бездротові з’єднання, що уповільнює процес 💥
Саме тому дослідники розробили техніку, яка дозволяє клієнтам стискати дані в набагато менші об'єми. Завдяки серії алгоритмів, перед відправкою об'єми зменшуються, а потім відновлюються централізованим сервером. Використовуючи цю техніку, дослідники змогли стиснути обсяг бездротових даних, що надсилаються від клієнтів, на цілих 99% 🙀🔥
Джерело: https://bit.ly/3ujW
Нова техніка використовує стиснення для зменшення розміру передачі даних, створюючи додаткові можливості для навчання ШІ з бездротових технологій 📲
Існує багато завдань, які можна покращити, використовуючи дані, що зберігаються на наших девайсах. Федеративне навчання було б способом використовувати ці дані без шкоди для чиєїсь конфіденційності. Проте федеративне навчання вимагає багато комунікації між клієнтами та центральним сервером під час навчання. Там, де є обмежена пропускна здатність або де є значний обсяг трафіку даних, зв’язок між клієнтами та централізованим сервером може забивати бездротові з’єднання, що уповільнює процес 💥
Саме тому дослідники розробили техніку, яка дозволяє клієнтам стискати дані в набагато менші об'єми. Завдяки серії алгоритмів, перед відправкою об'єми зменшуються, а потім відновлюються централізованим сервером. Використовуючи цю техніку, дослідники змогли стиснути обсяг бездротових даних, що надсилаються від клієнтів, на цілих 99% 🙀🔥
Джерело: https://bit.ly/3ujW
Друзі, готуйтеся до крутої онлайн-зустрічі🔥
Метою моніторингу ML є попередження про зниження продуктивності ваших моделей і виявлення суттєвих змін у системі. Більшість сучасних алгоритмів моніторингу ML зосереджені на останньому.
Data and concept drift detection можуть надійно виявити зміни у вхідних даних моделі. Це, однак, не означає, що продуктивність моделі погіршилася, оскільки data drift деяких або навіть більшості даних можуть бути нешкідливими. Це означає, що виявлення data drift недостатньо для того, щоб ваші моделі працювали добре💥💥
Ми також повинні завжди знати продуктивність моделі. У більшості випадків цю продуктивність неможливо просто виміряти, оскільки основна істина або відкладається, або взагалі недоступна🚀
⚡️⚡️⚡️ На цьому мітапі co-founder Nanny ML , Wojtek Kuberski розповість про те, як використовувати алгоритми виявлення дрейфу даних та методи оцінки невизначеності для прогнозування продуктивності моделей ML, навіть якщо дані про правдивість ground-level недоступні.
🗓 Коли: 24 лютого
⏰ О котрій: 19:00 (EET)
👩🏼💻 Модератор: Ніка Тамайо Флорес
🇺🇸 Мова: англійська
🌐 Як: безкоштовно онлайн
⬇️ Кількість місць обмежена! Зареєструйтеся нижче, якщо вам цікаво 😎
Реєстрація 👉 https://bit.ly/3uk8asW
Метою моніторингу ML є попередження про зниження продуктивності ваших моделей і виявлення суттєвих змін у системі. Більшість сучасних алгоритмів моніторингу ML зосереджені на останньому.
Data and concept drift detection можуть надійно виявити зміни у вхідних даних моделі. Це, однак, не означає, що продуктивність моделі погіршилася, оскільки data drift деяких або навіть більшості даних можуть бути нешкідливими. Це означає, що виявлення data drift недостатньо для того, щоб ваші моделі працювали добре💥💥
Ми також повинні завжди знати продуктивність моделі. У більшості випадків цю продуктивність неможливо просто виміряти, оскільки основна істина або відкладається, або взагалі недоступна🚀
⚡️⚡️⚡️ На цьому мітапі co-founder Nanny ML , Wojtek Kuberski розповість про те, як використовувати алгоритми виявлення дрейфу даних та методи оцінки невизначеності для прогнозування продуктивності моделей ML, навіть якщо дані про правдивість ground-level недоступні.
🗓 Коли: 24 лютого
⏰ О котрій: 19:00 (EET)
👩🏼💻 Модератор: Ніка Тамайо Флорес
🇺🇸 Мова: англійська
🌐 Як: безкоштовно онлайн
⬇️ Кількість місць обмежена! Зареєструйтеся нижче, якщо вам цікаво 😎
Реєстрація 👉 https://bit.ly/3uk8asW
Google Docs
Meetup How to detect silent model failures
At this meetup, the co-founder of Nanny ML, Wojtek Kuberski will talk about how to use data drift detection algorithms and uncertainty estimation techniques to predict the performance of ML models, even if ground-level truth data is not available.
Link on…
Link on…
Хей, друзі ☺️
Нова стаття у нашому блозі вже чекає на вас 💥
Ми підібрали та виділили основні спеціалізації data science, які підходять для будь-яких рівнів знань🤩
📲Тож, швидше натискай 👉 сюди та обери ті курси, які тобі до вподоби аби прокачати скіли.
Нова стаття у нашому блозі вже чекає на вас 💥
Ми підібрали та виділили основні спеціалізації data science, які підходять для будь-яких рівнів знань🤩
📲Тож, швидше натискай 👉 сюди та обери ті курси, які тобі до вподоби аби прокачати скіли.
Друзі, не змінюємо наші традиції й починаємо тиждень з дайджесту вакансій для Вас 💥🤗
📎 Machine Learning Engineer (NLP) - https://bit.ly/3B0Z3Pf
📎 Go engineer for R&D team - https://bit.ly/345oP8H
📎 Business Analyst - https://bit.ly/33ZdA1R
📎 VP of Engineering - https://bit.ly/3Hia80r
📎 Head of Growth - https://bit.ly/34ohxwQ
📎 Senior Machine Learning Engineer - https://bit.ly/35rUwte
📎 Senior/Lead Game Designer - https://bit.ly/3gdbiP8
📎 Art Lead - https://bit.ly/34jAEYM
📎 Senior Data Analyst - https://bit.ly/3g8CGOb
📎 Head of engineering (Gamedev must) - https://bit.ly/3Gg06Mf
📎 Data Engineer (Scala/Spark) - https://bit.ly/3ue94Hw
📎 Software Engineer (Python) - https://bit.ly/3rcB4cm
📎 Python Data Engineer - https://bit.ly/3AKNVpq
📎 Product Manager — Business Intelligence - https://bit.ly/3IRH9Ba
📎 Middle/Senior Unity 3d developer - https://bit.ly/3ue5j4A
📎 Middle/Senior Machine Learning Scientist - https://bit.ly/32LkqqV
📎 Data Scientist - https://bit.ly/3J7fegP
📎 Data & Software Engineer - https://bit.ly/32JpUlZ
📎 DevOps Engineer — Distributed Systems - https://bit.ly/3HkQXmL
За успішну рекомендацію та подальший найм ми подаруємо 500$, квиток на наступну подію/повний мерч від Data Science UA 💙🤗
📎 Machine Learning Engineer (NLP) - https://bit.ly/3B0Z3Pf
📎 Go engineer for R&D team - https://bit.ly/345oP8H
📎 Business Analyst - https://bit.ly/33ZdA1R
📎 VP of Engineering - https://bit.ly/3Hia80r
📎 Head of Growth - https://bit.ly/34ohxwQ
📎 Senior Machine Learning Engineer - https://bit.ly/35rUwte
📎 Senior/Lead Game Designer - https://bit.ly/3gdbiP8
📎 Art Lead - https://bit.ly/34jAEYM
📎 Senior Data Analyst - https://bit.ly/3g8CGOb
📎 Head of engineering (Gamedev must) - https://bit.ly/3Gg06Mf
📎 Data Engineer (Scala/Spark) - https://bit.ly/3ue94Hw
📎 Software Engineer (Python) - https://bit.ly/3rcB4cm
📎 Python Data Engineer - https://bit.ly/3AKNVpq
📎 Product Manager — Business Intelligence - https://bit.ly/3IRH9Ba
📎 Middle/Senior Unity 3d developer - https://bit.ly/3ue5j4A
📎 Middle/Senior Machine Learning Scientist - https://bit.ly/32LkqqV
📎 Data Scientist - https://bit.ly/3J7fegP
📎 Data & Software Engineer - https://bit.ly/32JpUlZ
📎 DevOps Engineer — Distributed Systems - https://bit.ly/3HkQXmL
За успішну рекомендацію та подальший найм ми подаруємо 500$, квиток на наступну подію/повний мерч від Data Science UA 💙🤗
Курси наших партнерів 📣
Як усувати та запобігати проблемам, пов’язаним із високим навантаженням, будувати масштабовані архітектури та проводити навантажувальні тестування ― не з чуток знає Михайло Михалєв, Software Engineer в Amazon та лектор курсу «Архітектура високих навантажень» у 🤖robot_dreams.
⠀
Останні 5 років Михайло розробляє Highload-дизайни. До Amazon він керував командою білінгу в одному з найбільших світових сервісів із доставки їжі — DeliveryHero💥
⠀
📲 На курсі Михайло навчить будувати системи, які можуть витримати мільйони користувачів та коректно працювати водночас.
💙 Приємний сюрприз - з промокодом DataScienceUA діє знижка 5%.
⠀
Підключайтеся до навчання за посиланням 👉 https://bit.ly/3guP37b
Як усувати та запобігати проблемам, пов’язаним із високим навантаженням, будувати масштабовані архітектури та проводити навантажувальні тестування ― не з чуток знає Михайло Михалєв, Software Engineer в Amazon та лектор курсу «Архітектура високих навантажень» у 🤖robot_dreams.
⠀
Останні 5 років Михайло розробляє Highload-дизайни. До Amazon він керував командою білінгу в одному з найбільших світових сервісів із доставки їжі — DeliveryHero💥
⠀
📲 На курсі Михайло навчить будувати системи, які можуть витримати мільйони користувачів та коректно працювати водночас.
💙 Приємний сюрприз - з промокодом DataScienceUA діє знижка 5%.
⠀
Підключайтеся до навчання за посиланням 👉 https://bit.ly/3guP37b
Інформаційна підтримка колег💥
15/02 Challenger AI| Ideathon 2 з ПУМБ та SoftServe!
Маєш ідеї, або рішення в AI/ML? Тоді чекаємо тебе 15 лютого у UNIT.City. 🚀
Сhallenger AI | Ideathon 2 — це івент, в рамках акселератора Challenger AI, на якому ти зможеш познайомитись з кейсами від корпорацій, запропонувати власні рішення, отримати зворотній зв’язок та знайти однодумців.
🗣Кому буде цікаво?
Сформованим та вже досвідченим командам, які готові до швидкої оцінки гіпотез та краш-тестів ідей;
Всім, хто живе AI/ML технологіями, має інноваційні ідеї для бізнесу, проте поки що не має ресурсу для їх розвитку;
Командам зі стартап-ентузіастів, які розшукують нові ідеї.
📌 Реєстрація за посиланням: https://bit.ly/Ideathon_2
Найкращі рішення отримають квиток у півфінал акселератору та додаткові призи від ПУМБ та SoftServe🤩
15/02 Challenger AI| Ideathon 2 з ПУМБ та SoftServe!
Маєш ідеї, або рішення в AI/ML? Тоді чекаємо тебе 15 лютого у UNIT.City. 🚀
Сhallenger AI | Ideathon 2 — це івент, в рамках акселератора Challenger AI, на якому ти зможеш познайомитись з кейсами від корпорацій, запропонувати власні рішення, отримати зворотній зв’язок та знайти однодумців.
🗣Кому буде цікаво?
Сформованим та вже досвідченим командам, які готові до швидкої оцінки гіпотез та краш-тестів ідей;
Всім, хто живе AI/ML технологіями, має інноваційні ідеї для бізнесу, проте поки що не має ресурсу для їх розвитку;
Командам зі стартап-ентузіастів, які розшукують нові ідеї.
📌 Реєстрація за посиланням: https://bit.ly/Ideathon_2
Найкращі рішення отримають квиток у півфінал акселератору та додаткові призи від ПУМБ та SoftServe🤩
Друзі, а ви вже записали у вашому календарі аби не пропустити наш івент?
🗓 Коли: 24 лютого
⏰ О котрій: 19:00 (EET)
⚡️⚡️⚡️ На цьому мітапі co-founder Nanny ML , Wojtek Kuberski розповість про те, як використовувати алгоритми виявлення дрейфу даних та методи оцінки невизначеності для прогнозування продуктивності моделей ML, навіть якщо дані про правдивість ground-level недоступні.
👩🏼💻 Модератор: Ніка Тамайо Флорес
🇺🇸 Мова: англійська
🌐 Як: безкоштовно онлайн
⬇️ Реєстрація 👉 https://bit.ly/3uk8asW
🗓 Коли: 24 лютого
⏰ О котрій: 19:00 (EET)
⚡️⚡️⚡️ На цьому мітапі co-founder Nanny ML , Wojtek Kuberski розповість про те, як використовувати алгоритми виявлення дрейфу даних та методи оцінки невизначеності для прогнозування продуктивності моделей ML, навіть якщо дані про правдивість ground-level недоступні.
👩🏼💻 Модератор: Ніка Тамайо Флорес
🇺🇸 Мова: англійська
🌐 Як: безкоштовно онлайн
⬇️ Реєстрація 👉 https://bit.ly/3uk8asW