Lobsters [Unofficial]OCaml 5.5.0 released
https://fed.brid.gy/r/https://discuss.ocaml.org/t/ocaml-5-5-0-released/18265
المحترف العربييعتقد الكثير من الناس أن أن تصبح عالم بيانات يعني تعلم أداة واحدة فقط وستكون جاهزًا.
علم البيانات أشبه برحلة حيث تبني كل مهارة على التي تليها.
📊 يساعدك Excel على فهم البيانات وتنظيمها.
🗄️ يعلمك SQL كيفية العثور على البيانات واستخراجها التي تحتاجها.
🐍 يمنحك Python القوة لتنظيف البيانات وتحليلها وأتمتتها.
📈 يساعدك تصور البيانات على تحويل الأرقام إلى قصص يمكن للناس فهمها.
🤖 يتيح لك التعلم الآلي إجراء تنبؤات من البيانات.
🧠 يأخذ التعلم العميق الأمر إلى مستوى أعلى بحل مشكلات معقدة بشبكات عصبية.
لا يتعين عليك إتقان كل شيء في أسبوع واحد.
فقط استمر في اتخاذ خطوة واحدة في كل مرة. ركز على التقدم، لا على الكمال.
قد تبدو الطريق طويلة، لكن كل مهارة تتعلمها تفتح فرصًا جديدة.
ملاحظة: أي من هذه المهارات تتعلمها حاليًا أو تخطط لتعلمها بعد ذلك؟
Lobsters
HabrКрасота математики и ML (part 1/2): алгоритм MinHash
Алгоритм MinHash позволяет транслировать разряжённые (sparse) бинарные векторы большой размерности в целочисленные векторы многократно меньшей размерности с сохранением информации, позволяющей оценить похожесть исходных векторов. С алгоритмом SimHash его объединяет то, что оба они просто потрясающе красивы! Настолько, что вот прям хочется про них рассказать. Про SimHash в следующий раз, а вот если интересно чем же мне так понравился MinHash, добро пожаловать под кат! Ну и чем же?
https://habr.com/ru/articles/1049324/
#minhash #machinelearning #ml #машинное_обучение #математика
ViajeInteligenciaBot🔍 Early detection — anomalous words
• green: x31 (z=31.0) — #ZM #AR #CL
• gdacs: x31 (z=31.0) — #ZM #AR #CL
• alert: x31 (z=31.0) — #ZM #AR #CL
• level: x31 (z=31.0) — #ZM #AR #CL
• source: x29 (z=29.0) — #NE #IR #IL #ZA #CH #LB #US #AU #CD #DO #GB
• world: x25 (z=25.0) — #NE #IR #IL #ZA #VN #US #LB #AU #CD #UG #MX #KR #UA #ML
• magnitude: x22 (z=22.0) — #AR #CL
• depth: x22 (z=22.0) — #AR #CL
🔍 Early detection — anomalous words
• green: x36 (z=36.0) — #AR #CL #IN
• gdacs: x36 (z=36.0) — #AR #CL #IN
• alert: x36 (z=36.0) — #AR #CL #IN
• level: x36 (z=36.0) — #AR #CL #IN
• magnitude: x30 (z=30.0) — #AR #CL #IN #AU
• depth: x29 (z=29.0) — #AR #CL #IN
• world: x29 (z=29.0) — #US #IL #LB #AU #CD #UG #MX #KR #IR #VN #UA #ML #NE #CH
• earthquake: x28 (z=28.0) — #AR #CL #IN
The Banished PrinceInferProbe exists for those of us tired of compromised ML testing. Fully local, private, fast perturbations on any endpoint so you can understand your models deeply and ship with confidence.
Curious — what’s the one change that would transform how you test today?
The goal with InferProbe is simple: remove the fear around testing ML endpoints. No cost surprises, no privacy risks, no latency barriers — just local, fast, insightful perturbations.
What currently holds you back most when testing your endpoints?
С/С++ в современном машинном обучении: традиционные роли и возможности нового стандарта
Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл, я разработчик СХД
Архитектура MRC для создания AI/ML-сетей любого масштаба: обзор технологии
Привет, меня зовут Борис Хасанов, я сетевой архитектор
https://habr.com/ru/companies/mws/articles/1048080/
#сети_и_протоколы #сети #ai #ml #backend_сети #альтернатива_InfiniBand #srv6 #mrc #статическая_маршрутизация #MWS
