Создать резюме — This resume does not existНейросеть использует шаблоны для резюме, созданные Enhancv для своих клиентов. Фотографии генерируются с помощью алгоритма StyleGAN от Nvidia, а тексты — TextgenRNN. Источником данных послужила информация с портала Indeed, где опубликовано 120 млн резюме. Создать новое резюме можно каждые 10 секунд.

Сервис создали разработчики болгарского сервиса по созданию резюме Enhancv.

Machine Learning

*? Kokoc Hackathon 2024: Объединяй технологии, спорт и бизнес!*

Прими участие в Kokoc Hackathon 2024 – событии, где спорт, e-commerce и технологии сливаются воедино! С 3 по 18 октября ты сможешь решить реальные кейсы и побороться за призовой фонд в 1 000 000 рублей.

? Приглашаем аналитиков, ML-специалистов, Product-менеджеров, Backend и Frontend-разработчиков (знание Python, Django и/или PHP будет преимуществом), UI/UX-дизайнеров, студентов и выпускников технических вузов.

? Задачи хакатона:
1. Веб-платформа для футбольного клуба – создай платформу для взаимодействия клуба и болельщиков.
2. Интеллектуальная рекомендательная система – создай ML-модель, прогнозирующую действия пользователей интернет-магазина.

? Таймлайн:
? 3 сентября - 30 сентября: Регистрация
? 3 октября: Открытие и задачи
? 4 - 10 октября: Чек-поинты с экспертами
? 18 октября: Питчинг и награждение

? Регистрируйся до 30 сентября! https://cnrlink.com/kokochack2024mlsecrets

Реклама. ООО «Эдбокс». ИНН: 9702043065. erid: LjN8KDBLE

*? Исследование ИТМО: тренды Open Source в ML/Data в России*

Выяснилось, что по количеству проектов и их использованию лидируют Яндекс, Сбер и Т-банк. Исследование показало, что компании-разработчики открытых решений нацелены на международный рынок и все чаще рассматривают вклад в опенсорс как инструмент развития отрасли.

Лидер рейтинга, Яндекс, предоставляет 120 открытых решений. Среди них выделяются CatBoost — библиотека градиентного бустинга, YTsaurus — платформа для обработки больших данных, и YDB — распределенная SQL база данных.

Machine Learning

Машинное обучение без навыков программированияСуществует множество инструментов для работы с моделями машинного обучения. Самыми популярными являются Python, R, TensorFlow, Keras, PyTorch. Но все они подразумевают навыки программирования.

Тем не менее, существуют и инструменты, позволяющие строить и обучать модели машинного обучения без знаний программирования. Их можно использовать для проверки гипотез, в образовательных целях или для лучшего понимания, как работает машинное обучение на практике.

В этом видео автор познакомит вас с некоторыми из таких инструментов:

00:45 Orange
04:19 KNIME
04:42 Weka
06:45 Playgroung.Tensorflow
10:03 Teachable Machine

Смотреть это видео на youtube: youtu.be/RM8-NwtJ6eg

Machine Learning

*⚡️*Пользовательские сценарии (Use Cases) на реальном примере: от бизнес-требования заказчика до формулирования задачи для разработчика

Реальный пример от бизнес-требования заказчика до формулирования задачи для разработчика на бесплатном практическом уроке от OTUS.

На вебинаре рассмотрим:

- Введение в пользовательские сценарии (Use Cases): определение и ключевые компоненты.
- Анализ бизнес-требований: как правильно понять и интерпретировать требования заказчика.
- Создание Use Cases: шаг за шагом на основе бизнес-требований.
- Связь с разработчиками: перевод Use Cases в задачи на разработку.
- Q&A сессия: вопросы и ответы.

Урок будет полезен аналитикам, проджектам, разработчикам и всем, кто интересуется созданием эффективных решений на основе клиентских требований.

*?*Встречаемся сегодня, 26 июня в 20:00 мск в рамках курса «Системный аналитик. Advanced». Доступна рассрочка на полный курс!

??Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок и получить запись: https://otus.pw/N30i/

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Даём нейро-сотруднику на ChatGPT управлять календарем Google через Telegram бот

• Создадим нейро-сотрудника на платформе.
• Зарегистрируем Телеграм-бот и подключим его к нашему сотруднику.
• Напишем API для интеграции с Google календарем.
• Дадим функцию нашему сотруднику для работы с API.

Machine Learning

Машинное обучение: мост между бизнесом и Data Science

В этом материале автор говорит о зонтичном термине data science, о взаимосвязи его отраслей, основных задачах, которые может решать машинное обучение, а также о том, как эти задачи можно перевести на язык бизнеса.

Machine Learning

По данным Coursera, ключевыми навыками аналитиков данных остаются владение SQL и Python. Они же позволяют получать в среднем от 200 000 рублей, а с опытом доход может превысить 330 000 рублей (статистика «Хабр Карьеры»).

Для старта в аналитике не нужно высшее техническое образование, важнее — практические навыки, которые вы сможете применить в работе. Например, в банке аналитик оценивает, с какой вероятностью клиент вернёт кредит, и не стоит ли снизить ему лимит по карте. В ритейле — изучает данные по продажам и предлагает лучшие комбинации товаров на полках, чтобы увеличить выручку.

Получите все необходимые для работы навыкина курсе «Аналитик данных» от Академии Edusonза 6 месяцев. Вы освоите понятную теорию по Python, SQL и математической статистике — и будете много практиковаться на тренажёрах и 32 бизнес-кейсах. Преподают опытные эксперты из SberDevices, «Работа.ру» и Datalatte.

Вы научитесь анализировать и визуализировать данные, проверять гипотезы, вести маркетинговую аналитику и презентовать результаты заказчикам. Итогом обучения станет дипломный проект и удостоверение о повышении квалификации.

Цель Eduson — ваше трудоустройство. В договоре зафиксировано, что вам помогут найти работу или вернут деньги за обучение.

Переходите по ссылке и оставляйте заявку по промокоду АНАЛИТИК65, чтобы получить скидку 65% и только до конца июня действует акция 1+1 от Академии Eduson: при покупке курса «Аналитик данных» вы получите любой второй курс БЕСПЛАТНО!

Реклама. ООО "Эдюсон", ИНН 7729779476, erid: LjN8Jx29K

*? Может ли chatGPT забронировать столик в ресторане через WhatsApp?*Идея:А почему бы не использовать возможности chatGPT и попросить его делать что-то за нас?

Например, давайте попробуем настроить его так, чтобы он мог забронировать нам столик в наш любимый ресторан.

Machine Learning

? Интересные проекты искусственного интеллектаИскусственный интеллект используют для создания интересных проектов, развлекаясь с которыми можно пропасть на долгое время.

Например, вы можете играть с ИИ в ассоциации или же рассматривать изображения котов, созданные нейронной сетью. Или же, если вы любите рисовать, но не умеете, то к вашим услугам сервис AutoDraw, где любые ваши каракули Искусственный интеллект превратит в более-менее ровную и приятную картинку.

Machine Learning