{"id":324726,"date":"2021-06-10T15:00:55","date_gmt":"2021-06-10T15:00:55","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=324726"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=324726","title":{"rendered":"DataScience Digest \u2014 10.06.21"},"content":{"rendered":"\n
\n
<\/figcaption><\/figure>\n

\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e \u0432\u0441\u0435\u0445!<\/p>\n

\u041d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0442\u044f\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u044f \u043d\u0435 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043b \u0441\u0432\u0435\u0436\u0438\u0445 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432 Data Science Digest<\/a>, \u0430 \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0435\u0433\u043e \u0432\u043e\u0437\u0440\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c. \u0412\u044b\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u0439\u0434\u0436\u0435\u0441\u0442 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0435\u0436\u0435\u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e \u0447\u0435\u0442\u0432\u0435\u0440\u0433\u0430\u043c. <\/p>\n

\u0412\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441\u0432\u0435\u0436\u0438\u0439 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a \u0434\u0430\u0439\u0434\u0436\u0435\u0441\u0442\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u043c\u0438\u0440\u0430 Data Science & Machine Learning \u0438 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448 Telegram-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b<\/u><\/a>.<\/p>\n

\n

\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438<\/h3>\n

Fraud Detection: Using Relational Graph Learning to Detect Collusion<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 Uber Engineering \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430\u0445 (RGCN) \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0448\u0435\u043d\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430.<\/p>\n

Airflow and Ray: A Data Science Story<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 \u0418\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0432\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043e Ray \u0434\u043b\u044f Apache Airflow, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c Airflow DAG \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 ML \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u044b.<\/p>\n

PyCaret 101 \u2014 For Beginners<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 \u0412\u0432\u043e\u0434\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043e PyCaret, \u043e\u0442 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0434\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b ML \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u0430.<\/p>\n

High-Performance Speech Recognition with No Supervision at All<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 <\/strong>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 Facebook AI \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 wav2vec Unsupervised (wav2vec-U), \u043a\u0430\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0447\u0438. <\/p>\n

Introducing Orbit, An Open Source Package for Time Series Inference and Forecasting<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 \u0412\u0432\u043e\u0434\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043e\u0431 Orbit (Object-ORiented BayesIan Time Series), \u043d\u043e\u0432\u043e\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0435, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043e\u0439 Uber Engineering.<\/p>\n

Lessons on ML Platforms \u2014 From Netflix, DoorDash, Spotify, and More<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0432\u044b \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u0442\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u0441\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u044b \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 ML \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c. \u041b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0438, \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b \u043a \u043c\u0435\u043d\u0435\u0434\u0436\u043c\u0435\u043d\u0442\u0443.<\/p>\n

Easy MLOps with PyCaret + MLflow<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 \u041d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b \u043e\u0431 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 PyCaret  \u0432 \u0441\u0432\u044f\u0437\u043a\u0435 \u0441 MLflow \u0434\u043b\u044f MLOps \u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 ML \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n

R vs Python: The Data Science Language Debate<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 \u041e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0432 Data Science. \u0412\u0437\u0433\u043b\u044f\u043d\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0440 \u043f\u043e\u0434 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c \u0443\u0433\u043b\u043e\u043c.<\/p>\n

Data Scientist vs Machine Learning Engineer Skills. Here\u2019s the Difference<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 \u0412 \u0447\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0414\u0430\u0442\u0430 \u0421\u0430\u0439\u0435\u043d\u0442\u0438\u0441\u0442\u043e\u043c \u0438 ML \u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u043e\u043c? \u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u0432\u044b \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u0442\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435.<\/p>\n

AutoNLP: Automatic Text Classification with SOTA Models<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 \u041e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u0438 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b \u043f\u043e AutoML, \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u041c\u041b \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f NLP \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n

\u041d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438<\/h3>\n

Animating Pictures with Eulerian Motion Fields<\/strong><\/a> \u2014 \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u043f\u043e\u0434\u0432\u0438\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0430\u043d\u0438\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0437\u0430\u0446\u0438\u043a\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e. <\/p>\n

DatasetGAN: Efficient Labeled Data Factory with Minimal Human Effort<\/strong><\/a> \u2014 DatasetGAN \u2014 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044e \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041f\u0440\u0435\u0432\u043e\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043f\u043e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n

Long Text Generation by Modeling Sentence-Level and Discourse-Level Coherence<\/strong><\/a> \u2014 \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442 \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430. \u0422\u0435\u0441\u0442\u044b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d\u0430 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u044b, \u0447\u0435\u043c \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0435\u043d\u0442\u044b.<\/p>\n

CogView: Mastering Text-to-Image Generation via Transformers<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 CogView \u2014 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440 \u0441 4 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u0430\u0440\u0434\u0430\u043c\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c VQ-VAE, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439, \u043f\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432, \u043f\u0440\u0435\u0432\u043e\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 GAN \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n

GAN Prior Embedded Network for Blind Face Restoration in the Wild<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443 \u0432\u043e\u0441\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u201c\u0441\u043b\u0435\u043f\u043e\u0433\u043e \u043b\u0438\u0446\u0430\u201d \u043f\u043e \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0445\u0443\u0434\u0448\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c \u043b\u0438\u0446, \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n

Image Cropping on Twitter: Fairness Metrics, their Limitations, and the Importance of Representation, Design, and Agency<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 <\/strong>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0433\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0435\u043c\u0430 \u043d\u0435\u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0437\u044f\u0442\u043e\u0441\u0442\u0438 \u041c\u041b \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0432 Twitter. \u0412 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0435\u0437\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430\u0445 \u0441 \u043b\u044e\u0434\u044c\u043c\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0441\u0441.<\/p>\n

\u0412\u0438\u0434\u0435\u043e<\/h3>\n

Full Stack Deep Learning — UC Berkeley — 2021<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 \u0421\u0431\u043e\u0440\u043d\u0438\u043a \u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u0439 \u043f\u043e \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u043e\u0432 \u041a\u0430\u043b\u0438\u0444\u043e\u0440\u043d\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0442\u0435\u0442\u0430 \u0432 \u0411\u0435\u0440\u043a\u043b\u0438. \u0412\u0441\u0435\u0433\u043e 22 \u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n

\u041f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u044b<\/h3>\n

Know Your Data<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 <\/strong>\u041a\u043e\u043b\u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u044f 70+ TensorFlow \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0430.<\/p>\n

\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b<\/h3>\n

Albumentations<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 CV \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0433\u0438\u0431\u043a\u043e\u0433\u043e \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0432\u044b\u0441\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439. \u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044e, \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n

\n

\u0421\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a. \u041d\u0430\u0434\u0435\u044e\u0441\u044c, \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043b \u0434\u043b\u044f \u0441\u0435\u0431\u044f \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0435. \u0411\u0443\u0434\u0443 \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u0435\u043d \u0437\u0430 \u043b\u044e\u0431\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0434\u0430\u0439\u0434\u0436\u0435\u0441\u0442\u0430.<\/p>\n

\u041f\u0440\u0438\u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c \u043a Telegram-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0443<\/u><\/a> \u0434\u0430\u0439\u0434\u0436\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0435\u0433\u043e \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430\u043c \u0432 \u0441\u043e\u0446\u0441\u0435\u0442\u044f\u0445: Medium<\/u><\/a>, Facebook<\/u><\/a>, Twitter<\/u><\/a>, LinkedIn<\/u><\/a>, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0441 \u0432 substack<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n

\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 https:\/\/habr.com\/ru\/post\/562156\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n

\n
<\/figcaption><\/figure>\n

\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e \u0432\u0441\u0435\u0445!<\/p>\n

\u041d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0442\u044f\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0434\u043e\u043b\u0433\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u044f \u043d\u0435 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043b \u0441\u0432\u0435\u0436\u0438\u0445 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u0432 Data Science Digest<\/a>, \u0430 \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0435\u0433\u043e \u0432\u043e\u0437\u0440\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c. \u0412\u044b\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u0439\u0434\u0436\u0435\u0441\u0442 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0435\u0436\u0435\u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e \u0447\u0435\u0442\u0432\u0435\u0440\u0433\u0430\u043c. <\/p>\n

\u0412\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0441\u0432\u0435\u0436\u0438\u0439 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a \u0434\u0430\u0439\u0434\u0436\u0435\u0441\u0442\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u043c\u0438\u0440\u0430 Data Science & Machine Learning \u0438 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448 Telegram-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b<\/u><\/a>.<\/p>\n

\n

\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438<\/h3>\n

Fraud Detection: Using Relational Graph Learning to Detect Collusion<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 Uber Engineering \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442, \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u043d\u0430 \u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0430\u0445 (RGCN) \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0448\u0435\u043d\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430.<\/p>\n

Airflow and Ray: A Data Science Story<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 \u0418\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u0432\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043e Ray \u0434\u043b\u044f Apache Airflow, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f\u043c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c Airflow DAG \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 ML \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u044b.<\/p>\n

PyCaret 101 \u2014 For Beginners<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 \u0412\u0432\u043e\u0434\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043e PyCaret, \u043e\u0442 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0434\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b ML \u043f\u0430\u0439\u043f\u043b\u0430\u0439\u043d\u0430.<\/p>\n

High-Performance Speech Recognition with No Supervision at All<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 <\/strong>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 Facebook AI \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 wav2vec Unsupervised (wav2vec-U), \u043a\u0430\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0447\u0438. <\/p>\n

Introducing Orbit, An Open Source Package for Time Series Inference and Forecasting<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 \u0412\u0432\u043e\u0434\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043e\u0431 Orbit (Object-ORiented BayesIan Time Series), \u043d\u043e\u0432\u043e\u043c \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0435, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043e\u0439 Uber Engineering.<\/p>\n

Lessons on ML Platforms \u2014 From Netflix, DoorDash, Spotify, and More<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0432\u044b \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u0442\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u0441\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u044b \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 ML \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c. \u041b\u0443\u0447\u0448\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0438, \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b \u043a \u043c\u0435\u043d\u0435\u0434\u0436\u043c\u0435\u043d\u0442\u0443.<\/p>\n

Easy MLOps with PyCaret + MLflow<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 \u041d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b \u043e\u0431 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 PyCaret  \u0432 \u0441\u0432\u044f\u0437\u043a\u0435 \u0441 MLflow \u0434\u043b\u044f MLOps \u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 ML \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n

R vs Python: The Data Science Language Debate<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 \u041e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u0434\u0432\u0443\u0445 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0445 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0432 Data Science. \u0412\u0437\u0433\u043b\u044f\u043d\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0430 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u043e\u0440 \u043f\u043e\u0434 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c \u0443\u0433\u043b\u043e\u043c.<\/p>\n

Data Scientist vs Machine Learning Engineer Skills. Here\u2019s the Difference<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 \u0412 \u0447\u0435\u043c \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0414\u0430\u0442\u0430 \u0421\u0430\u0439\u0435\u043d\u0442\u0438\u0441\u0442\u043e\u043c \u0438 ML \u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u043e\u043c? \u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u0432\u044b \u043d\u0430\u0439\u0434\u0435\u0442\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435.<\/p>\n

AutoNLP: Automatic Text Classification with SOTA Models<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 \u041e\u0431\u0437\u043e\u0440 \u0438 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0442\u0443\u0442\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b \u043f\u043e AutoML, \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u041c\u041b \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f NLP \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n

\u041d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438<\/h3>\n

Animating Pictures with Eulerian Motion Fields<\/strong><\/a> \u2014 \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u043f\u043e\u0434\u0432\u0438\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0435 \u0430\u043d\u0438\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0437\u0430\u0446\u0438\u043a\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e. <\/p>\n

DatasetGAN: Efficient Labeled Data Factory with Minimal Human Effort<\/strong><\/a> \u2014 DatasetGAN \u2014 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044e \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u043c\u0430\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041f\u0440\u0435\u0432\u043e\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u043f\u043e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n

Long Text Generation by Modeling Sentence-Level and Discourse-Level Coherence<\/strong><\/a> \u2014 \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442 \u043d\u043e\u0432\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0432\u044f\u0437\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430. \u0422\u0435\u0441\u0442\u044b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d\u0430 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u044b, \u0447\u0435\u043c \u043a\u043e\u043d\u043a\u0443\u0440\u0435\u043d\u0442\u044b.<\/p>\n

CogView: Mastering Text-to-Image Generation via Transformers<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 CogView \u2014 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440 \u0441 4 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u0430\u0440\u0434\u0430\u043c\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0438 \u0442\u043e\u043a\u0435\u043d\u0438\u0437\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c VQ-VAE, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439, \u043f\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430\u043c \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432, \u043f\u0440\u0435\u0432\u043e\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 GAN \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/p>\n

GAN Prior Embedded Network for Blind Face Restoration in the Wild<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c\u0443 \u0432\u043e\u0441\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u201c\u0441\u043b\u0435\u043f\u043e\u0433\u043e \u043b\u0438\u0446\u0430\u201d \u043f\u043e \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0445\u0443\u0434\u0448\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c \u043b\u0438\u0446, \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0435\u0441\u0442\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n

Image Cropping on Twitter: Fairness Metrics, their Limitations, and the Importance of Representation, Design, and Agency<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 <\/strong>\u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0433\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u0435\u043c\u0430 \u043d\u0435\u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0437\u044f\u0442\u043e\u0441\u0442\u0438 \u041c\u041b \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0432 Twitter. \u0412 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0435\u0437\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430\u0445 \u0441 \u043b\u044e\u0434\u044c\u043c\u0438 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0441\u0441.<\/p>\n

\u0412\u0438\u0434\u0435\u043e<\/h3>\n

Full Stack Deep Learning — UC Berkeley — 2021<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 \u0421\u0431\u043e\u0440\u043d\u0438\u043a \u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u0439 \u043f\u043e \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e \u043e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u043e\u0432 \u041a\u0430\u043b\u0438\u0444\u043e\u0440\u043d\u0438\u0439\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0442\u0435\u0442\u0430 \u0432 \u0411\u0435\u0440\u043a\u043b\u0438. \u0412\u0441\u0435\u0433\u043e 22 \u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438.<\/p>\n

\u041f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u044b<\/h3>\n

Know Your Data<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 <\/strong>\u041a\u043e\u043b\u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u044f 70+ TensorFlow \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0430.<\/p>\n

\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b<\/h3>\n

Albumentations<\/strong><\/a> <\/strong>\u2014 CV \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0433\u0438\u0431\u043a\u043e\u0433\u043e \u0430\u0443\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0432\u044b\u0441\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0432\u0435\u0440\u0442\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439. \u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044e, \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n

\n

\u0421\u043f\u0430\u0441\u0438\u0431\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0434\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a. \u041d\u0430\u0434\u0435\u044e\u0441\u044c, \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043b \u0434\u043b\u044f \u0441\u0435\u0431\u044f \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0435. \u0411\u0443\u0434\u0443 \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u0435\u043d \u0437\u0430 \u043b\u044e\u0431\u044b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0434\u0430\u0439\u0434\u0436\u0435\u0441\u0442\u0430.<\/p>\n

\u041f\u0440\u0438\u0441\u043e\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c \u043a Telegram-\u043a\u0430\u043d\u0430\u043b\u0443<\/u><\/a> \u0434\u0430\u0439\u0434\u0436\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0435\u0433\u043e \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430\u043c \u0432 \u0441\u043e\u0446\u0441\u0435\u0442\u044f\u0445: Medium<\/u><\/a>, Facebook<\/u><\/a>, Twitter<\/u><\/a>, LinkedIn<\/u><\/a>, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0441 \u0432 substack<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n

\u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 https:\/\/habr.com\/ru\/post\/562156\/<\/a>
<\/br><\/br><\/hr>\n<\/div>\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-324726","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/324726","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=324726"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/324726\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=324726"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=324726"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=324726"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}