Size: a a a

Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)

2020 July 06

V

Viktor in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
В сообществе машинного обучения есть проблема токсичности / Хабр
https://habr.com/ru/post/509862/
источник

V

Viktor in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Кто бы подумал..
источник

KA

Kamalkhan Artykbayev in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
https://youtu.be/fg8lKeJZ7vA

Интересно было бы послушать наших медалистов, которые выиграли последние соревнования)
YouTube
Как задетектить Deepfake и выиграть $500k — Селим Сефербеков
Для дата сайентистов и интересующихся: https://ods.ai/
Для компаний: https://datasouls.com/

Современные технологии так плотно вошли в нашу жизнь, что иногда трудно определить, где проходит граница между правдой и вымыслом. Сегодня на ML тренировке мы поговорим о deepfake — технологии, которая позволяет на видео заменять одно лицо другим. Для этого мы пригласили в гости Селима Сефербекова, победителя нашумевшего в сообществе ODS.ai соревнования Deepfake Detection Challenge. Благодаря соло выигрышу Селим стал Kaggle грандмастером и завоевал приз в $500k!

Участники соревнования должны были разработать алгоритм детекции дипфейков. Для каждого видеофайла предсказывалась вероятность того, что лицо подвергалось манипуляциям. Селим рассказывает о победном решении, почему не обошлось без драмы в соревновании, и как быстро вкатываться в data science и соревнования.

Ставьте лайк, задавайте вопросы Селиму в комментариях, и предлагайте новых героев и новые темы для тренировок по машинному обучению. Погнали!

Канал обсуждений…
источник

RA

Renat Alimbekov in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Kamalkhan Artykbayev
https://youtu.be/fg8lKeJZ7vA

Интересно было бы послушать наших медалистов, которые выиграли последние соревнования)
YouTube
Как задетектить Deepfake и выиграть $500k — Селим Сефербеков
Для дата сайентистов и интересующихся: https://ods.ai/
Для компаний: https://datasouls.com/

Современные технологии так плотно вошли в нашу жизнь, что иногда трудно определить, где проходит граница между правдой и вымыслом. Сегодня на ML тренировке мы поговорим о deepfake — технологии, которая позволяет на видео заменять одно лицо другим. Для этого мы пригласили в гости Селима Сефербекова, победителя нашумевшего в сообществе ODS.ai соревнования Deepfake Detection Challenge. Благодаря соло выигрышу Селим стал Kaggle грандмастером и завоевал приз в $500k!

Участники соревнования должны были разработать алгоритм детекции дипфейков. Для каждого видеофайла предсказывалась вероятность того, что лицо подвергалось манипуляциям. Селим рассказывает о победном решении, почему не обошлось без драмы в соревновании, и как быстро вкатываться в data science и соревнования.

Ставьте лайк, задавайте вопросы Селиму в комментариях, и предлагайте новых героев и новые темы для тренировок по машинному обучению. Погнали!

Канал обсуждений…
Были б норм медали еще
источник

KA

Kamalkhan Artykbayev in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Renat Alimbekov
Были б норм медали еще
Ну даже так)
источник

RA

Renat Alimbekov in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
источник

RA

Renat Alimbekov in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Видео о нашем кагле
источник

S

Sagimbayev Zhuldyzzh... in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
источник
2020 July 07

ZE

Zhantileuov Eldiyar in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Kamalkhan Artykbayev
https://youtu.be/fg8lKeJZ7vA

Интересно было бы послушать наших медалистов, которые выиграли последние соревнования)
YouTube
Как задетектить Deepfake и выиграть $500k — Селим Сефербеков
Для дата сайентистов и интересующихся: https://ods.ai/
Для компаний: https://datasouls.com/

Современные технологии так плотно вошли в нашу жизнь, что иногда трудно определить, где проходит граница между правдой и вымыслом. Сегодня на ML тренировке мы поговорим о deepfake — технологии, которая позволяет на видео заменять одно лицо другим. Для этого мы пригласили в гости Селима Сефербекова, победителя нашумевшего в сообществе ODS.ai соревнования Deepfake Detection Challenge. Благодаря соло выигрышу Селим стал Kaggle грандмастером и завоевал приз в $500k!

Участники соревнования должны были разработать алгоритм детекции дипфейков. Для каждого видеофайла предсказывалась вероятность того, что лицо подвергалось манипуляциям. Селим рассказывает о победном решении, почему не обошлось без драмы в соревновании, и как быстро вкатываться в data science и соревнования.

Ставьте лайк, задавайте вопросы Селиму в комментариях, и предлагайте новых героев и новые темы для тренировок по машинному обучению. Погнали!

Канал обсуждений…
Очень классный канал. Рахмет коп.
источник

AB

Azamat Berdysh in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Похоже в этом плане сообщество самоподобно на всём континууме от МЛ конторы в Кз до NeurIPS/ICML конфы. Прям фрактал какой-то получается)) Как мы его назовём? – Фрактал токсичности?
источник

S

Sneddy in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
https://www.youtube.com/watch?v=iCwMQJnKk2c&list=PL-wATfeyAMNqIee7cH3q1bh4QJFAaeNv0&index=1

Нашел неплохой канал в котором есть миникурс с введением в мл в звуках
источник

S

Sneddy in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
да и вообще на канале полно годноты, керас правда
источник

V

Viktor in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Azamat Berdysh
Похоже в этом плане сообщество самоподобно на всём континууме от МЛ конторы в Кз до NeurIPS/ICML конфы. Прям фрактал какой-то получается)) Как мы его назовём? – Фрактал токсичности?
Видимо, да. Также отмечают, что быстрый вход в карьеру ML* способствует развитию комплекса превосходства. Аналогично таковому у молодых звёзд кино, модельного бизнеса, и т.п.
источник

RA

Renat Alimbekov in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Viktor
Видимо, да. Также отмечают, что быстрый вход в карьеру ML* способствует развитию комплекса превосходства. Аналогично таковому у молодых звёзд кино, модельного бизнеса, и т.п.
Про быстрый вход забавно
источник

RA

Renat Alimbekov in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Вот эффект Даннинга Крюгера словить после пары курсов легко
источник

V

Viktor in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Renat Alimbekov
Вот эффект Даннинга Крюгера словить после пары курсов легко
Его и ловят. И это характерно для IT специальностей, пока они молоды, конкуренции мало и вход до "средней зп" невелик.
источник

V

Viktor in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Renat Alimbekov
Про быстрый вход забавно
Вспомните, как лет 15 назад себя мнили "вебразработчиками" все, кто осилил прочитать учебник по HTML и сверстать что-то с картинками в notepad.exe
источник

RA

Renat Alimbekov in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Viktor
Вспомните, как лет 15 назад себя мнили "вебразработчиками" все, кто осилил прочитать учебник по HTML и сверстать что-то с картинками в notepad.exe
Мнит и быстрый вход это разные вещи
источник

V

Viktor in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Renat Alimbekov
Мнит и быстрый вход это разные вещи
Соглашусь. Тут есть подмена понятий. Если за твои поделки готовы платить соизмеримо рынку (в прочих специальностях) то Даннинг-Крюгер заставят считать себя профи. Ведь рынок "ценит"
источник

RA

Renat Alimbekov in Data Science Kazakhstan (DS/ML kz)
Viktor
Соглашусь. Тут есть подмена понятий. Если за твои поделки готовы платить соизмеримо рынку (в прочих специальностях) то Даннинг-Крюгер заставят считать себя профи. Ведь рынок "ценит"
Посмотрите сколько людей хотят работу в ДС, а сколько реально полчают. А еще скольких постигает разочарование
источник