{"id":312171,"date":"2020-10-28T15:00:37","date_gmt":"2020-10-28T15:00:37","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=312171"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=312171","title":{"rendered":"\u041d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430-\u0441\u0430\u0439\u0435\u043d\u0442\u0438\u0441\u0442\u0430"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\"><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/525216\/\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/bi\/-h\/vj\/bi-hvjiqumo3hwl1pnmv5gd7cvs.jpeg\" alt=\"image\"><\/a><\/p>\n<p>  \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0435 \u0432 \u0433\u043b\u0430\u0437\u0430: \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438, \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0441 \u0443\u0447\u0435\u0442\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438 \u0437\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043b\u0435\u0442. \u0414\u0430\u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0435 \u0442\u0440\u0438\u0432\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u0412 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0435 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u0435\u0435 \u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0431\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u0430\u0440\u0434\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u2014 \u0443 GPT-3 \u0438\u0445 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 175 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u0430\u0440\u0434\u043e\u0432! \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0434\u043d\u0438, \u0430 \u0442\u043e \u0438 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041a\u0430\u043a \u0434\u0430\u0442\u0430-\u0441\u0430\u0439\u0435\u043d\u0442\u0438\u0441\u0442\u044b \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0431\u044b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0437\u043d\u0430\u0442\u044c, \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043b\u0438 \u043e\u043d\u0430, \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0442\u043e\u0433\u043e \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c. \u041d\u043e \u043d\u0435\u0442 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0430 \u0441\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0440\u044f\u0434\u043e\u043c \u0441 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043e\u043c, \u0447\u0430\u0441\u0430\u043c\u0438 \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438. \u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0444\u043e\u043d. <\/p>\n<p>  \u042d\u0442\u0443 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e TensorDash \u2014 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c, \u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0438 \u043f\u043e\u0439\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0447\u044c \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435. \u041f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f TensorDash \u0441 TensorFlow, Keras, PyTorch \u0438 Fast.ai.<br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a>  <\/p>\n<hr>\n<p>  \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0432 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437 \u0432\u044b \u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0442\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432 \u0438 \u043f\u043e\u043a\u0438\u0434\u0430\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b, \u0430 \u0432\u0435\u0440\u043d\u0443\u0432\u0448\u0438\u0441\u044c, \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e\u0432\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u043f\u0443\u0442\u0438? \u042d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442, \u0430 \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u0443 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u043d\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u0442\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u044b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a GCP, Google Colab, AWS \u0438 Azure: \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043b\u0430\u0442\u044f\u0442 \u0437\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u043f\u0435\u043b\u0430 \u043a\u0440\u0430\u0445 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u043c\u0435\u0436\u0443\u0442\u043a\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430\u043c\u0438, \u0432\u044b \u043f\u043b\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0437\u0430 \u043d\u0435\u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441. \u0423\u0432\u0435\u0434\u043e\u043c\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0443\u0441\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0438\u0437\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u0442 \u0441\u0442\u0440\u0430\u0445\u0430 \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c.<\/p>\n<p>  <font color=\"#09b744\"><\/p>\n<h2>TensorDash<\/h2>\n<p><\/font><br \/>  TensorDash \u2014 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0435\u0435 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0430\u0448\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439. \u041e\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0443\u0432\u0435\u0434\u043e\u043c\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0430\u0441, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u0438\u043b\u0438 \u0432 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u043f\u0435\u043b\u0430 \u043a\u0440\u0430\u0445. \u041f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f: TensorFlow, Pytorch, Keras \u0438 Fastai. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u0433\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0441\u0438\u0434\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043e\u043c \u0438 \u043c\u043e\u043b\u044f\u0441\u044c \u043e \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043d\u0435 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u044f \u0438\u0437 \u0434\u043e\u043c\u0430.<\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ol\/7p\/6z\/ol7p6zgk7_reqdmp2orvcbfzbgw.png\"><\/div>\n<p>  <font color=\"#999999\">\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 TensorDash<\/font><\/p>\n<p>  <font color=\"#09b744\"><\/p>\n<h2>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 TensorDash<\/h2>\n<p><\/font>  <\/p>\n<ol>\n<li>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435 <a href=\"https:\/\/play.google.com\/store\/apps\/details?id=tech.tensordash.tensordash&amp;hl=en_AU\">TensorDash<\/a> \u0438\u0437 Play Store. \u041f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432 iOS \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f.<\/li>\n<li>C\u043e\u0437\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0443\u0447\u0435\u0442\u043d\u0443\u044e \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c.<\/li>\n<li>\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442 TensorDash \u0434\u043b\u044f Python, \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0432 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 <code>pip install tensor-dash<\/code>.<\/li>\n<li>\u0421\u043b\u0435\u0434\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043d\u0438\u0436\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u044f\u043c \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c TensorDash \u0441 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430\u043c\u0438.<\/li>\n<\/ol>\n<p>  <font color=\"#09b744\"><\/p>\n<h2>\u041f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 <code>Keras\/tf.keras<\/code><\/h2>\n<p><\/font><br \/>  \u0423\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Keras \u0438 tf.keras \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0430. \u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0439\u0442\u0435 TensorDash. \u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 <code>TensorDash<\/code>, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0438\u043c\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u044d\u043b\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u043f\u043e\u0447\u0442\u0443 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0443\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438 \u0438 \u043f\u0430\u0440\u043e\u043b\u044c. \u0427\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 <code>TensorDash<\/code> \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>fit()<\/code>. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0443\u0432\u0435\u0434\u043e\u043c\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u0441\u0431\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>fit()<\/code> \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0430 \u0432 <code>except<\/code> \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>sendCrash()<\/code>. \u041d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f TensorDash \u0432 <code>Keras\/tf.keras<\/code><\/p>\n<pre><code class=\"python\">from tensordash.tensordash import Tensordash  histories = Tensordash(     ModelName = '&lt;YOUR_MODEL_NAME&gt;',     email = '&lt;YOUR_EMAIL_ID&gt;',      password = '&lt;YOUR PASSWORD&gt;')      try:     model.fit(     X_train,      y_train,      epochs = epochs,      validation_data = validation_data,      batch_size = batch_size,      callbacks = [histories])  except:     histories.sendCrash()<\/code><\/pre>\n<p>  <font color=\"#09b744\"><\/p>\n<h2>\u041f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 PyTorch<\/h2>\n<p><\/font><br \/>  \u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0439\u0442\u0435 Torchdash \u0438\u0437 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 <code>Tensordash<\/code>. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 <code>Torchdash<\/code> \u0441 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u044d\u043b\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0447\u0442\u043e\u0439 \u0438 \u043f\u0430\u0440\u043e\u043b\u0435\u043c \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>Torchdash sendLoss()<\/code> \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u0432\u0430\u0448\u0443 \u0443\u0447\u0435\u0442\u043d\u0443\u044e \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c. \u041f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438, \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u0443\u044e \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u044e \u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0445\u043e\u0442\u044f \u0431\u044b \u043e\u0434\u043d\u0443 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0443\u0432\u0435\u0434\u043e\u043c\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u0441\u0431\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0446\u0438\u043a\u043b \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0432 <code>except<\/code> \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>sendCrash()<\/code>. \u041d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f TensorDash \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 PyTorch.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from tensordash.torchdash import Torchdash  histories = Torchdash(     ModelName = '&lt;YOUR_MODEL_NAME&gt;',     email = '&lt;YOUR_EMAIL_ID&gt;',      password = '&lt;YOUR PASSWORD&gt;')  try:     for epoch in range(epochs):         losses = []         for data in trainset:             X, y = data             net.zero_grad()             output = net(X.view(data_shape))             loss = F.nll_loss(output, y)             loss.backward()             optimizer.step()         losses = np.asarray(losses)         histories.sendLoss(loss = np.mean(losses), epoch = epoch, total_epochs = epochs) \/\/ Add this line to your training loop  except:     histories.sendCrash()<\/code><\/pre>\n<p>  <font color=\"#09b744\"><\/p>\n<h2>\u041f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 Fast.ai<\/h2>\n<p><\/font><br \/>  \u0414\u0438\u0441\u0442\u0430\u043d\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e fast.ai \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u044b. \u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0439\u0442\u0435 <code>Fastdash<\/code>. \u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 <code>Fastdash<\/code>, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0438\u043c\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u044d\u043b\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u043f\u043e\u0447\u0442\u0443 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0443\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438 \u0438 \u043f\u0430\u0440\u043e\u043b\u044c. \u041f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 Fastdash \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u044b \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>fit()<\/code>. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0443\u0432\u0435\u0434\u043e\u043c\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u0441\u0431\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>fit()<\/code> \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0432 <code>except<\/code> \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>sendCrash()<\/code>. \u041d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f TensorDash \u0441 Fast.ai.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from tensordash.fastdash import Fastdash  my_cb = Tensordash(     ModelName = '&lt;YOUR_MODEL_NAME&gt;',     email = '&lt;YOUR_EMAIL_ID&gt;',      password = '&lt;YOUR PASSWORD&gt;')  try:     learn.fit(epochs, learning_rate, callbacks = my_cb) except:     my_cb.sendCrash()<\/code><\/pre>\n<p>  <font color=\"#09b744\"><\/p>\n<h2>\u041f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 TensorFlow<\/h2>\n<p><\/font><br \/>  \u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0439\u0442\u0435 <code>Customdash<\/code> \u0438\u0437 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 <code>Tensordash<\/code>. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 <code>Customdash<\/code> \u0441 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u044d\u043b\u0435\u043a\u0442\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0447\u0442\u043e\u0439 \u0438 \u043f\u0430\u0440\u043e\u043b\u0435\u043c \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>sendLoss()<\/code> \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 <code>CustomDash<\/code> \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0438 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0432 \u0432\u0430\u0448\u0443 \u0443\u0447\u0435\u0442\u043d\u0443\u044e \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c. \u041f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438, \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0442\u0435\u0440\u0438 \u0438 \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0445\u043e\u0442\u044f \u0431\u044b \u043e\u0434\u043d\u0443 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0443. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0443\u0432\u0435\u0434\u043e\u043c\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u0441\u0431\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0446\u0438\u043a\u043b \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0441\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0432 <code>except<\/code> \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432\u0438\u0442\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 <code>sendCrash()<\/code>. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0447\u0442\u043e <code>Customdash<\/code> \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043b\u044e\u0431\u044b\u043c \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u043e\u043c, \u0433\u0434\u0435 \u0432\u044b \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0446\u0438\u043a\u043b \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f TensorDash \u0432 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u043c \u0446\u0438\u043a\u043b\u0435 TensorFlow.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">from tensordash.tensordash import Customdash  histories = Customdash(     ModelName = '&lt;YOUR_MODEL_NAME&gt;',     email = '&lt;YOUR_EMAIL_ID&gt;',      password = '&lt;YOUR PASSWORD&gt;')  try:      for epoch in range(num_epochs):         epoch_loss_avg = tf.keras.metrics.Mean()         epoch_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()          for x, y in train_dataset:              loss_value, grads = grad(model, x, y)             optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))              epoch_loss_avg(loss_value)             epoch_accuracy(y, model(x, training=True))          train_loss_results.append(epoch_loss_avg.result())         train_accuracy_results.append(epoch_accuracy.result())          histories.sendLoss(loss = epoch_loss_avg.result(), accuracy = epoch_accuracy.result(), epoch = epoch, total_epochs = epochs) \/\/ Add this line to your training loop  except:     histories.sendCrash()<\/code><\/pre>\n<p>  <font color=\"#09b744\"><\/p>\n<h2>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p><\/font><br \/>  TensorDash \u2014 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442 \u0438 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c. Github Issues \u0438 \u0432\u0430\u0448 \u0432\u043a\u043b\u0430\u0434 \u0432 \u043d\u0435\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f. \u041f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 <a href=\"https:\/\/github.com\/CleanPegasus\/TensorDash\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a> \u0438 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e <a href=\"https:\/\/cleanpegasus.github.io\/TensorDash\/\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>.<\/p>\n<p>  \u041d\u0430 \u0442\u043e\u0442 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043f\u043e\u0434\u0443\u043c\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0432\u044b\u0441\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u044e \u043a\u0432\u0430\u043b\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0441\u0444\u0435\u0440\u0443 \u2014 \u043f\u0440\u043e\u043c\u043e\u043a\u043e\u0434 <b>HABR<\/b> \u0434\u0430\u0441\u0442 \u0432\u0430\u043c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 10% \u043a \u0441\u043a\u0438\u0434\u043a\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043d\u0430 \u0431\u0430\u043d\u043d\u0435\u0440\u0435.<\/p>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_banner&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=habr_banner\"><\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/3i\/vi\/-z\/3ivi-zcfnzxc1sazhzdzokgkhks.jpeg\" alt=\"image\"><\/div>\n<p><\/a><\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/data-science-camp?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DSTCAMP&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=281020\">\u041e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u0431\u0443\u0442\u043a\u0435\u043c\u043f \u043f\u043e Data Science<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/dataanalystpro?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DAPR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=281020\">\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 Data Analyst \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/business-analytics-camp?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DACAMP&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=281020\">\u041e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u0431\u0443\u0442\u043a\u0435\u043c\u043f \u043f\u043e Data Analytics<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/dstpro?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DSPR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=281020\">\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 Data Science \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/python-for-web-developers?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_PWS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=281020\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00abPython \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438\u00bb<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<div class=\"spoiler\" role=\"button\" tabindex=\"0\">                         <b class=\"spoiler_title\">E\u0449\u0435 \u043a\u0443\u0440\u0441\u044b<\/b>                         <\/p>\n<div class=\"spoiler_text\">\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/analytics?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_SDA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=281020\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/devops?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DEVOPS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=281020\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e DevOps<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/webdev?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_WEBDEV&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=281020\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u0412\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/iosdev?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_IOSDEV&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=281020\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f iOS-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/android?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_ANDR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=281020\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Android-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/java?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_JAVA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=281020\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Java-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/javascript?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_FJS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=281020\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e JavaScript<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ml-programma-machine-learning-online?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_ML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=281020\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e Machine Learning<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/math_and_ml?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_MATML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=281020\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00ab\u041c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0438 Machine Learning \u0434\u043b\u044f Data Science\u00bb<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ml-and-dl?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_MLDL&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=281020\">\u041f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u044b\u0439 \u043a\u0443\u0440\u0441 \u00abMachine Learning Pro + Deep Learning\u00bb<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/div>\n<\/p><\/div>\n<p>  <\/p>\n<h2><font color=\"#09b744\">\u0420\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438<\/font><\/h2>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/507024\">\u041a\u0430\u043a \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c Data Scientist \u0431\u0435\u0437 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/503196\/\">450 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u043e\u0442 \u041b\u0438\u0433\u0438 \u041f\u043b\u044e\u0449\u0430<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/510444\/\">\u041a\u0430\u043a \u0438\u0437\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c Machine Learning 5 \u0434\u043d\u0435\u0439 \u0432 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044e 9 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0435\u0432 \u043f\u043e\u0434\u0440\u044f\u0434<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/520540\/\">\u0421\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0437\u0430\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445: \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u0437\u0430\u0440\u043f\u043b\u0430\u0442 \u0438 \u0432\u0430\u043a\u0430\u043d\u0441\u0438\u0439 \u0432 \u0420\u043e\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0438 \u0437\u0430 \u0440\u0443\u0431\u0435\u0436\u043e\u043c \u0432 2020<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/522776\/\">Machine Learning \u0438 Computer Vision \u0432 \u0434\u043e\u0431\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043f\u0440\u043e\u043c\u044b\u0448\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/525216\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/525216\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\"><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/525216\/\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/bi\/-h\/vj\/bi-hvjiqumo3hwl1pnmv5gd7cvs.jpeg\" alt=\"image\"><\/a><\/p>\n<p>  \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0435 \u0432 \u0433\u043b\u0430\u0437\u0430: \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438, \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0441 \u0443\u0447\u0435\u0442\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0442\u0438\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u043a\u0438 \u0437\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043b\u0435\u0442. \u0414\u0430\u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0435 \u0442\u0440\u0438\u0432\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432. \u0412 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0435 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u0435\u0435 \u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0431\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u0430\u0440\u0434\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u2014 \u0443 GPT-3 \u0438\u0445 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 175 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u0430\u0440\u0434\u043e\u0432! \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0434\u043d\u0438, \u0430 \u0442\u043e \u0438 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438. \u041a\u0430\u043a \u0434\u0430\u0442\u0430-\u0441\u0430\u0439\u0435\u043d\u0442\u0438\u0441\u0442\u044b \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b\u0438 \u0431\u044b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0438\u0442\u044c \u0437\u0430 \u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0437\u043d\u0430\u0442\u044c, \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043b\u0438 \u043e\u043d\u0430, \u043a\u0430\u043a \u043c\u044b \u0442\u043e\u0433\u043e \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u0435\u043c. \u041d\u043e \u043d\u0435\u0442 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0430 \u0441\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0440\u044f\u0434\u043e\u043c \u0441 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043e\u043c, \u0447\u0430\u0441\u0430\u043c\u0438 \u043e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438. \u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u043b\u0435\u0444\u043e\u043d. <\/p>\n<p>  \u042d\u0442\u0443 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0443 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e TensorDash \u2014 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u0443\u0434\u0430\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c, \u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0438 \u043f\u043e\u0439\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0447\u044c \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435. \u041f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f TensorDash \u0441 TensorFlow, Keras, PyTorch \u0438 Fast.ai.  <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-312171","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/312171","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=312171"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/312171\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=312171"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=312171"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=312171"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}