Почему Курс по стартапам и бизнесу от Стэнфордского Университета, является одним из самых лучших в мире для стартаперов? Дело в том, что лекторами данного курса являются лучшие из лучших стартап-предприниматели, такие как: Сем Альтман – президент самого известного венчурного фонда Y Combinator, Дастин Московиц – сооснователь Facebook, Питер Тиль – сооснователь PayPal и первый инвестор, который вложил деньги в Facebook, Брайан Чески – основатель Airbnb, Альфред Лин – основатель Zappos, Алан Кей – отец ООП и много других гуру современного интернет-бизнеса.

В этом курсе отсутствуют сложные теории, а присутствуют только практические примеры и советы.
Например, как найти бизнес-идею и оценить её, как привлечь клиентов и постоянно увеличивать свои продажи, как построить успешную бизнес-стратегию и подобрать сильную команду и т. д.
В первой лекции будут выступать Сэм Альтман – гений-программист, который сейчас возглавляет венчурный фонд Y Combinator, с чьей помощью успешно реализовано более 400 стартапов и также Дастин Московиц — сооснователь Facebook.

В этой небольшой статье я хочу кратко описать содержимое лекции №2 - Команда и реализация стартапа из курса по стартапам и бизнесу от Стэнфордского Университета.

Итак, из Лекции №2 - Команда и реализация стартапа вы узнаете слендующее:

00:43 - Как определить какие рынки будут развиваться и расти в будущем?

01:35 - Как преодолеть усталость от стартапа основателям?

02:45 - Как найти со-основателя или партнера и выстроить с ним хорошие отношения?

Сложность представления данных для глубокого обучения растет с каждым днем. Нейронные сети на основе данных в виде графа (Graph Neural Network, GNN) стали одним из прорывов последних лет. Но почему именно графы набирают все большую популярность в машинном обучении?

Конечной целью моего повествования является общее представление графов в приемах машинного обучения. Статья не претендует на научную работу, которая в полной мере описывает всю мощь представления графов, а лишь знакомит читателя с этим удивительным и сложным миром. Публикация отлично подойдет, как для закаленных в боях профессионалов, которые еще не знакомы с представлением графов в глубоком обучении, так и для новичков в этой сфере.

TL;DR

Да, скорость работы памяти имеет значение

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "TensorFlow Tutorial: 10 minutes Practical TensorFlow lesson for quick learners" автора Ankit Sachan.

Этот туториал по TensorFlow предназначен для тех, кто имеет общее представление о машинном обучении и пытается начать работу с TensorFlow.

В школьные годы у меня был одноклассник, который мог послушать, как работает машина во дворе, и с серьезным лицом вынести вердикт: все в порядке, или что-то сломалось, и нужно срочно бежать за новыми деталями/маслом/инструментами! Я, как абсолютный чайник в автомобильном деле, всегда слышал обычное дребезжание очередной двенашки, никаких отличий не замечая и просто молча поражаясь его слуху и скилам.

Сейчас разбираться во внутренностях автомобиля я лучше не стал, зато начал работать с обработкой звуковых сигналов и машинным обучением, и здесь мы с вами постараемся понять, а возможно ли научить компьютер улавливать в звуке работы двигателя отклонения от нормы?

Как минимум, это просто интересно проверить, а в перспективе такая технология могла бы сэкономить кучу денег автовладельцам. По крайней мере в моем представлении, под капотом критичные поломки происходят постепенно, и на ранних стадиях, многие из них можно услышать, быстро и дешево исправить, сэкономив время, деньги и без того шаткие нервы.

Ну что, пожалуй, пора перейти от слов к делу. Поехали!