Присоединяйтесь к Mattermost чату сообщества Open Data Science!

🆕 ODS Mattermost 🆕

Graph Machine Learning is the science between graph theory and machine learning. It is now a very active area of research, with hundreds of publications each month, impactful applications in the industry, and new insights about our world. Intersection of graph theory and machine learning. Overview, SOTA, applications.

Graph ML

Разберемся с архитектурой и типами квантового компьютера, а также поговорим о нейронных сетях в квантовой физике.

Quantum Computing

quantum ods: все о применении ml в квантовом мире, а также достижений из квантового мира в ml под соусом незабываемого общения

Цель трека - создание сообщества для решения актуальных проблем интерпретируемости моделей машинного обучения и выявления причинно-следственных связей в них.

Interpretable & Causal ML

Как собирать данные и где они обитают: методологии сбора данных, архитектуры систем, доставка данных до моделей машинного обучения и многое другое.

Data Collection

Про инженерные подходы к обработке информации. В нашей секции мы стараемся уйти от buzzword-ов и говорить только про инженерные подходы и решения, делится опытом и набитыми шишками.

Engineering in DS

Этот курс позволит вам погрузиться в удивительный мир квантового машинного обучения! Курс максимально ориентирован на практику, на методы, которые работают уже сегодня, в NISQ-эпоху (Noisy Intermediate-Scale Quantum), когда кубитов мало и они не идеальны.

Открытый курс квантового машинного обучения

Курс по графам знаний (Knowledge Graphs) и как их готовить в 2021 году.

KG Course 2021

Natural Language Processing (NLP) is a domain of research whose objective is to analyze and understand human languages and develop technologies to enable human machine interactions with natural languages. NLP is an interdisciplinary field involving linguistics, computer sciences and artificial intelligence. The goal of this course is to provide students with comprehensive knowledge of NLP. Students will be equiped with the principles and theories of NLP, as well as various NLP technologies, including rule-based, statistical and neural network ones. After this course, students will be able to conduct NLP research and develop state-of-the-art NLP systems.

Active

🆕 ODS Mattermost 🆕

Graph ML

Quantum Computing

Quantum Computing

Interpretable & Causal ML

Data Collection

Engineering in DS

Открытый курс квантового машинного обучения

KG Course 2021

Natural Language Processing course (stream 2, spring 2022)