Machinelearning

30 июня 2023 18:21

А с собакой в офис можно?

Ответ: да, если вы работаете в СберМаркете

Ребята создали комфортное pet-friendly пространство. В московском офисе компании домашние любимцы не мешают работе, а, наоборот, помогают сотрудникам улучшить настроение и за счёт этого повысить продуктивность. И как же приятно в обеденный перерыв не просто сходить за кофе, а выйти на полноценную прогулку со своим питомцем!

А чтобы не забывать о любимых хвостиках даже в рабочих чатах, ребята сделали с ними стикеры. Ну разве не прелесть!

Хотите тоже работать в СберМаркете, водить своего пёсика в офис и вместе с командой профессионалов определять будущее доставки из магазинов и ресторанов? Ищите вакансии на сайте

Реклама. ООО «Инстамарт Сервис», 115035, Москва, ОГРН 1187746494980. 12+

Machinelearning

30 июня 2023 09:01

Имеете опыт в машинном обучении, но хотите двигаться ещё дальше?

Специально для вас Валерий Бабушкин, Vice President, Data Science в Blockchainꓸcom, вместе с командой опытных специалистов из Яндекса, AliExpress и X5 Retail Group подготовил продвинутый курс, на котором вам предстоит решать сложные и нестандартные задачи бизнеса.

Ранжирование и матчинг, динамическое ценообразование, uplift-моделирование, ускорение и повышение чувствительности A/B-тестов — выбирайте нужные блоки или проходите курс целиком.

Если вы уже сталкивались с чем-то из этого в своей работе, то познакомитесь с best practices индустрии. А если нет — дополните своё резюме новыми кейсами и станете более разносторонним ML-специалистом.

Ждём вас на курсе! Следующий поток стартует уже 3 июля, а по промокоду MBIGDATA28 вас ждет скидка 5%.

[Зарегистрироваться]

Machinelearning

29 июня 2023 09:41

🔥Хотите стать одним из авторов проектов, которые меняют жизнь людей к лучшему в области автоматизации предприятий, медицины, робототехники, виртуальной реальности и других сферах, или стать руководителем отдела Computer Vision в вашей компании? Все это возможно после прохождения обучения на курсе “Компьютерное зрение” в OTUS. Сейчас открыт набор в группу.

Приходите 29 июня в 20:00 мск на открытый урок «PyTorch 2.0», чтобы познакомиться с преподавателем и программой курса, оценить все перспективы, которые откроются перед вами.

На занятии мы также обсудим, что нового принес фреймворк PyTorch 2.0 в сферу компьютерного зрения и глубокого обучения.

📌Вы узнаете:
- Как начать использовать PyTorch для обучения своих нейронных сетей
- Что нового в PyTorch 2.0 и чем он отличается от 1.x
- Как ускорить и оптимизировать свою нейросеть при помощи одной строчки кода
- Как перейти с PyTorch 1.x на 2.0
- Как ускорить трансформеры HuggingFace при помощи PyTorch Transformer API

👉🏻Для участия отправьте заявку https://otus.pw/vOnK/

Кому подходит этот урок:
- Начинающим и опытным специалистам в области компьютерного зрения и глубокого обучения
- Дата сайентистам, которые хотят ускорить инференс своих моделей
- Опытным специалистам, которые еще не перешли на PyTorch 2.0
- Тем, кто хочет познакомиться с фреймворков PyTorch и начать обучать свои нейросети

Нативная интеграция подробная информация о продукте www.otus.ru

Machinelearning

28 июня 2023 18:01

А вы знаете, что такое пирамида признаков? А трансформеры (нет, мы не про фильм)?

Это термины, которые используют инженеры, работающие с нейронными сетями! Мы их нашли в канале ИТ-компании «Криптонит» — подписывайтесь на ребят! У них выходят материалы и про ML, и про роботов, и про программирование.

А ниже мы выбрали несколько терминов из их нейрословаря🟡

📍Explaining Away — эффект редукции причины как упрощённая схема рассуждений.

📍Инференс (inference) — с точки зрения разработчика это третий этап жизненного цикла искусственной нейронной сети (после её обучения и развёртывания).

📍Многослойный перцептрон (MLP) — это одна из элементарных архитектур, с которой часто начинают освоение нейронных сетей и принципов их обучения.

📍Пирамида признаков (FPN, Feature Pyramid Net) — это вычислительная архитектура, используемая в машинном зрении для обработки изображений без привязки к их разрешению.

📍Трансформеры (transformers) — это не только роботы, но и прогрессивное семейство архитектур нейросетей от Google.

Machinelearning

28 июня 2023 11:02

Объектно-ориентированный подход чаще всего применяют в крупных проектах, где над одним приложением работают много разработчиков. Так как каждый программист работает над своей отдельной частью программы, сокращается количество ошибок и ускоряется процесс.

На курсе Яндекс Практикума «Базовый UML» вы за 2 месяца пройдёте все этапы работы над моделированием системы: от описания пользовательских требований до структурного и поведенческого моделирования. А ещё:

• изучите основные диаграммы в нотации UML, описывающие бизнес-процессы;
• получите представление о применении UML для моделирования систем;
• научитесь работать в Draw.io, StarUML, Plant UML.

Все студенты получат реальные кейсы, сопровождение от специалистов и работающие проекты в портфолио. Карьерный центр поможет с поиском работы: 69% студентов уже работают по специальности.

Занимайтесь онлайн в любое время, в своём темпе.

Machinelearning

27 июня 2023 11:01

Зачем Data-инженеру Spark

В Почте Mail.ru работают со стеком Hadoop, Hive, Clickhouse, Spark. В данной статье на Хабре Data-инженер из команды Почты Mail.Ru остановился на некоторых аспектах работы с данными в Spark.

Он ответил на следующие вопросы: как превратить 7 петабайт в 0,5 петабайт, что позволило сэкономить годовой бюджет по закупке серверов и построить своё классное хранилище без последующей переделки.

Также в статье: архитектурные паттерны в хранилище Почты, эффективное хранилище данных, форматы хранения данных, параллельная обработка данных в Spark, запись колоночных файлов, запросы к данным в Spark и др.

Хабр: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/742084/

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

26 июня 2023 17:37

Data Science | Machinelearning - самый большой русскоязычный канал с полезными материалами на такие темы как, Machine Learning, Data Science, Алгоритмы, Python. Так же часто публикуются крутые 🔥 вакансии.

👉 Вам сюда: @devsp

А любителям читать статьи в оригинале вот сюда:
👉 @ds_international

Добро пожаловать!

Machinelearning

24 июня 2023 10:59

🦾 Rofunc: The Full Process Python Package for Robot Learning from Demonstration and Robot Manipulation

A pre-trained soft object manipulation skill learning model, namely SoftGPT, that is trained using large amounts of exploration data, consisting of a three-dimensional heterogeneous graph representation and a GPT-based dynamics model.

Полный набор инструментов Python для обучения роботов на основе имитационного обучения и обучения роботов путем демонстрации.

pip install rofunc

import rofunc as rf
import numpy as np
from isaacgym import gymutil
from importlib_resources import files

# Demo
raw_demo_l = np.load(files('rofunc.data.RAW_DEMO').joinpath('taichi_raw_l.npy'))
raw_demo_r = np.load(files('rofunc.data.RAW_DEMO').joinpath('taichi_raw_r.npy'))
demos_x_l = [raw_demo_l[300:435, :], raw_demo_l[435:570, :], raw_demo_l[570:705, :]]
demos_x_r = [raw_demo_r[300:435, :], raw_demo_r[435:570, :], raw_demo_r[570:705, :]]
rf.lqt.plot_3d_bi(demos_x_l, demos_x_r, ori=False, save=False)

# TP-GMM
show_demo_idx = 1
_, _, gmm_rep_l, gmm_rep_r = rf.tpgmm.bi(demos_x_l, demos_x_r, show_demo_idx=show_demo_idx, plot=True)

🖥 Github: https://github.com/skylark0924/rofunc

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2306.12677v1

🔗Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/plasticinelab

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

22 июня 2023 19:01

Продолжается прием научных статей по искусственному интеллекту и машинному обучению на конкурс международной конференции AI Journey 2023

За лучшую статью автор получит 1 миллион рублей. Наиболее интересные работы будут опубликованы в научном журнале «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления» и его англоязычной версии Doklady Mathematics. Издание индексируется в крупнейших библиографических базах данных научного цитирования.

Авторы также смогут выступить с докладами на международной конференции AI Journey 2023.

Свою работу можно подать на сайте AI Journey до 31.07. Важно, чтобы статья была написана на русском или английском языке, содержала ранее не опубликованные материалы и была оформлена по правилам конкурса.

Не упустите шанс проявить себя в научной сфере и участвуйте в конкурсе. Еще не поздно!

Machinelearning

22 июня 2023 10:01

Какую альтернативу Vendor-Lock использовать для клиентской аналитики?

Это один из главных вопросов, которые встали перед командой X5 Tech в 2022 году.

О том, как IT-компания, которая обеспечивает цифровые нужды ритейлера, нашла и быстро внедрила новое решение для предоставления клиентской аналитики в режиме реального времени на базе open-source технологий Clickhouse и Redis, команда расскажет на митапе 27 июня.

🔹 В онлайн формате выступят спикеры компании:

Ермаченков Владимир, менеджер направления клиентской аналитики в цифровых каналах

Бассай Сергей, архитектор данных

Гундилович Александр, старший разработчик

🔔 Старт в 18:00
Регистрация и подробности тут
Участие бесплатное

Machinelearning

21 июня 2023 11:58

Не упустите уникальную возможность сделать карьеру в области машинного обучения.

SMILES-2023 — это 12-дневный интенсивный курс для молодых специалистов, где вы сможете применить знания физики и машинного обучения для эффективного решения сложных инженерных задач в области устойчивого развития.

Школа пройдёт с 20 по 31 августа в туркластере Белокуриха Горная — уникальной предгорной местности Алтайского края. Участие — бесплатное, но на основе конкурсного отбора. Подробности и подача заявки.
Реклама. Автономная некоммерческая образовательная организация

высшего образования «Сколковский институт науки и технологий», ИНН 5032998454

Machinelearning

20 июня 2023 17:02

Хотите принять участие в создании лучшей системы безопасности? 👨‍💻

Тогда приходите на One Day Offer для Data Scientists и Machine Learning Engineers 24 июня и за один день станьте частью команды, которая развивает систему форд-мониторинга для защиты клиентов Сбера везде: от онлайн-покупок до визитов в офисы.

Чем предстоит заниматься, если вы успешно пройдете отбор:

✔️ Создавать real-time, look-alike и графовые модели выявления транзакций, устройств и связей мошенников и мошеннических групп.
✔️ Строить модели обработки, классификации и суммаризации обращений по мошенничеству.
✔️ Внедрять модели и мониторить эффективность их работы.
✔️ Развивать внутренние ML-pipelines.

Наша система безопасности уже признана одной из лучших в мире, но мы абсолютно уверены, что с вами она станет еще круче.

Скорее переходите по ссылке, регистрируйтесь на One Day Offer и будьте готовы пройти все этапы отбора за один день! 👌

Machinelearning

20 июня 2023 10:01

👉Присоединяйтесь к нашему сообществу Data Analyst REBRAIN, если вы интересуетесь аналитикой данных, управлением проектами или маркетингом.

У нас для вас есть множество открытых онлайн-практикумов каждый месяц, которые проводят профессиональные аналитики. В рамках практикумов мы разбираем реальные кейсы анализа данных с использованием самых актуальных инструментов, таких как Python, SQL, Tableau, бизнес-метрики и визуализация данных, статистика, теория вероятностей и другие.

Уровень сложности и направление каждого практикума подобраны таким образом, чтобы каждый мог найти для себя интересные задачи и развиваться в соответствии с уровнем своей компетенции.

✔️ Подключайтесь к нам уже сегодня и начинайте развивать свои навыки в области анализа данных совершенно бесплатно!

Machinelearning

19 июня 2023 18:01

Газпромбанк приглашает тебя на новую лекцию Digital Лектория — на ней ты сможешь узнать больше о карьере в Data Science и задать интересующие вопросы IT-эксперту.

Тема: «Data Science: быть или не быть»

Когда: 21 июня, 18:00 (по МСК)

Ирина Скорынина, ведущий аналитик-исследователь, расскажет, кому будет интересно в IT и почему не всем стоит идти в это направление, как развиваться в Data Science с непрофильным образованием, какими навыками и компетенциями должен обладать Data Scientist и как выглядит roadmap специалиста в этой сфере.

Регистрируйся и приходи на лекцию, чтобы узнать больше о направлении Data Science: https://www.gpbspace.ru/digital-lectory-hall-form

Реклама Банк ГПБ (АО), ИНН: 7744001497 erid:LjN8Jste3

Machinelearning

19 июня 2023 10:26

🔥 Главная в России конференция про Kubernetes®

22 июня 2023 года состоится Kuber Conf — конференция для всех, кто работает с Kubernetes®. Вас ждёт 9 докладов, 12 спикеров, 180 минут техноконтента:

➡️ технические доклады, продуктовые обзоры, лучшие практики от разработчиков и экспертов по контейнерным технологиям;
➡️ создание сервисов и решение бизнес-задач с помощью Kubernetes в финтехе, e-commerce, HoReCa и не только;
➡️ неформальное общение с профессиональным сообществом, встреча старых друзей и новые знакомства.

Регистрируйтесь по ссылке, чтобы получить доступ к онлайн-трансляции Kuber Conf’23!

Machinelearning

30 июня 2023 11:29

📚 5 Free Books on Natural Language Processing to Read in 2023

5 великолепных бесплатных книг по NLP, актуальных в 2023 году.

1. Speech and Language Processing
Authors: Dan Jurafsky and James H. Martin

Книга, написанная двумя профессорами Стэнфордского университета, по обработке речи и языка содержит исчерпывающее введение в мир НЛП. Она разбита на 3 раздела: Фундаментальные алгоритмы для НЛП, Приложения НЛП и Аннотирование лингвистической структуры.

2. Foundations of Statistical Natural Language Processing
Authors: Christopher D. Manning and Hinrich Schütze

Эта книга начинает с основ НЛП и постепенно погружает вас в математические аспекты, неодходимые для обработки естественного языка, такие как вероятностные пространства, теорема Байеса, дисперсия и многие другие.

3. Pattern Recognition and Machine Learning
Author: Christopher M. Bishop
Это детальное введение в область распознавания образов и машинного обучения.В конце каждой главы есть упражнение, подобранное таким образом, чтобы лучше объяснить читателю каждую концепцию.

4. Neural Network Methods in Natural Language Processing
Author: Yoav Goldberg

Книга начинается с изучения основ, таких как линейные модели, перцептроны, feed-forward, обучение нейронных сетей и тд. Автор использовал математический подход для объяснения этих фундаментальных элементов вместе с практическими примерами.

5. Practical Natural Language Processing

В этой книге рассказывается о том, как НЛП используется в реальном мире, о конвейере моделей НЛП, а также о текстовых данных и примерах использования, таких как чат-боты типа ChatGPT. В этой книге вы узнаете, как НЛП может быть использовано в различных отраслях, таких как розничная торговля, здравоохранение, финансы и др.Вы сможете узнать, как работает конвейер НЛП в каждой из областей, и понять, как использовать его в работе.

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

29 июня 2023 11:31

📕 Constrained-Text-Generation-Studio

AI writing assistant for recreational linguists, poets, creative writers, and/or researchers to use and study the ability of large-scale language models.

Это как Photoshop, но для создания текстового контента!

Продвинутый ИИ-помощник по написанию текстов и генерированию текста.

🖥 Github: https://github.com/hellisotherpeople/constrained-text-generation-studio

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2306.15926v1

🔗Dataset: https://huggingface.co/datasets/Hellisotherpeople/Lipogram-e

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

28 июня 2023 20:02

💬 3D-Speaker: A Large-Scale Multi-Device, Multi-Distance, and Multi-Dialect Corpus for Speech Representation Disentanglement

A large-scale speech corpus to facilitate the research of speech representation disentanglement.

3D-Speaker - это набор инструментов с открытым исходным кодом и крупномасштабный корпус речи, для мультимодальной проверки дикторов, распознавания дикторов и разделение дикторов.

3D-Speaker содержит более 10 000 дикторов, каждый из которых одновременно записывается несколькими устройствами, расположенными на разных расстояниях, а некоторые дикторы говорят на нескольких диалектах.

🖥 Github: https://github.com/alibaba-damo-academy/3D-Speaker

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2306.15354v1

🔗Dataset: https://3dspeaker.github.io/

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

28 июня 2023 13:02

🖥 Free Courses on Large Language Models

Крутые бесплатные курсы по большим языковым моделям.

▪ChatGPT Prompt Engineering for Developers

▪LangChain for LLM Application Development

▪Building Systems with the ChatGPT API

▪Google Cloud Generative AI Learning Path

▪Introduction to Large Language Models with Google Cloud

▪LLM University

▪Full Stack LLM Bootcamp

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

27 июня 2023 12:22

🚶‍♂️ MotionGPT: Human Motion
as Foreign Language

MotionGPT consists of a motion tokenizer responsible for converting raw motion data into discrete motion tokens, as well as a motion-aware language model that learns to understand the motion tokens from large language pre-training models by corresponding textual descriptions.

MotionGPT, унифицированная, универсальная и удобная модель языка движения для решения множества задач, связанных с движением.

⏩ Project: https://motion-gpt.github.io/

🖥 Github: https://github.com/openmotionlab/motiongpt

📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2306.14795.pdf

🔗Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/amass

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

26 июня 2023 19:37

⚡ LightGlue. Local Feature Matching at Light Speed

LightGlue a lightweight feature matcher with high accuracy and adaptive pruning techniques, both in the width and depth of the network, for blazing fast inference.

LightGlue, глубокая нейронная сеть, которая учится сопоставлять локальные фичи на изображениях.

git clone https://github.com/cvg/LightGlue.git && cd LightGlue
python -m pip install -e .

🖥 Github: https://github.com/cvg/lightglue

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2306.13643v1

🔗Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/hpatches

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

26 июня 2023 10:03

🔥 Awesome-Multimodal-Large-Language-Models

Latest Papers and Datasets on Multimodal Large Language Models, and Their Evaluation.

Огромный, упорядоченный список новейших статей, датасетов и кода по мультимодальным большим языковым моделям.

🖥 Github: https://github.com/bradyfu/awesome-multimodal-large-language-models

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2306.13394v1

🔗Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

22 июня 2023 21:01

⭐️ LMFlow: An Extensible Toolkit for Finetuning and Inference of Large Foundation Models

Extensible and lightweight toolkit, LMFlow, which aims to simplify the finetuning and inference of general large foundation models.

Расширяемый, удобный и эффективный инструментарий для тонкой настройки больших моделей машинного обучения, разработанный как удобный, быстрый, надежный инструент для работы с большими моделями.

🖥 Github: https://github.com/optimalscale/lmflow

⭐️ Demo: https://lmflow.com/

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2306.12420v1

🔗Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/pubmedqa

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

22 июня 2023 12:01

🚀 Fast Segment Anything

Fast Segment Anything Model reaches comparable performance with the SAM method at 50 times higher run-time speed.

Fast Segment Anything Model (FastSAM) - это модель CNN Segment Anything Model, обученная всего на 2% набора данных SA-1B, опубликованного авторами SAM. FastSAM достигает сравнимой с методом SAM производительности при 50-кратном увеличении скорости выполнения.

git clone https://github.com/CASIA-IVA-Lab/FastSAM.git

🖥 Github: https://github.com/casia-iva-lab/fastsam

⭐️ Demo:https://huggingface.co/spaces/An-619/FastSAM

📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2306.12156.pdf

🔗Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/sa-1b

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

21 июня 2023 12:58

Fine-tuning MMS Adapter Models for Multi-Lingual ASR

MMS' Adapter training is both more memory efficient, more robust and yields better performance for low-resource languages.

Пример с кодом по настройке адаптера, при котором достигается поразительно низкий уровень ошибок в словах всего за 10-20 минут файнтюнинга.

Обучение адаптера MMS является более экономичным, более надежным и обеспечивает высокую производительность.

🤗 Post: https://huggingface.co/blog/mms_adapters

🖥 Colab: https://colab.research.google.com/github/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/Fine_Tune_MMS_on_Common_Voice.ipynb

🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/fairseq/tree/main/examples/mms/asr

⭐️ Demo: https://huggingface.co/spaces/facebook/MMS

📕 Paper: https://huggingface.co/papers/2305.13516

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

20 июня 2023 19:02

Multi-Modality Arena

Multi-Modality Arena - это платформа для оценки больших мультимодальных моделей. Multi-Modality Arena позволяет проводить сравнительный анализ моделей, данных, используя изображения в качестве входных данных. Поддерживает MiniGPT-4, LLaMA-Adapter V2, LLaVA, BLIP-2 и многие другие!

🖥 Github: https://github.com/opengvlab/multi-modality-arena

⭐️ Demo: http://vlarena.opengvlab.com/

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2306.09265v1

🔗Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/vsr

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

20 июня 2023 12:01

REBEL: Relation Extraction By End-to-end Language generation

REBEL is a seq2seq model that simplifies Relation Extraction.

Модель, позволяющая извлекать триплеты из данных с аннотированной бд, охватывающуей 18 языков 40 миллионов экземпляров триплетов.

🖥 Github: https://github.com/Babelscape/rebel

⭐️Demo: https://huggingface.co/spaces/Babelscape/rebel-demo

⭐️ Hugging face: https://huggingface.co/Babelscape/rebel-large

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2306.09802v1

🔗Dataset: https://huggingface.co/Babelscape/rebel-large

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

19 июня 2023 20:10

Jumanji: a Diverse Suite of Scalable Reinforcement Learning Environments in JAX

Jumanji is helping pioneer a new wave of hardware-accelerated research and development in the field of RL.

Jumanji, набор  моделей для задач RL, специально разработанных для быстрых, гибких и масштабируемого решения. Jumanji предоставляет набор моделей, ориентированных на комбинаторные проблемы, часто встречающиеся в промышленности, а также на сложные общие задачи принятия решений.

🖥 Github: https://github.com/instadeepai/jumanji

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2306.09884v1

🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mujoco

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

19 июня 2023 12:42

📌 LOMO: LOw-Memory Optimization

New optimizer, LOw-Memory Optimization enables the full parameter fine-tuning of a 7B model on a single RTX 3090, or a 65B model on a single machine with 8×RTX 3090, each with 24GB memory.

Новый оптимизатор, LOw-Memory Optimization (LOMO), который объединяет вычисление градиента и обновление параметров в один шаг для уменьшения использования памяти. Интегрируя LOMO с существующими методами экономии памяти, можно сократить использование памяти до 10,8% по сравнению со стандартным подходом (решение DeepSpeed).

🖥 Github: https://github.com/OpenLMLab/LOMO/tree/main

📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2306.09782.pdf

🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/superglue

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

18 июня 2023 14:42

🌐 WizMap: Scalable Interactive Visualization for Exploring Large Machine Learning Embeddings

WizMap - это масштабируемый интерактивный инструмент визуализации, который поможет вам легко исследовать эмбеддинги.

🖥 Github: https://github.com/poloclub/wizmap

⭐️ Colab: https://colab.research.google.com/drive/1GNdmBnc5UA7OYBZPtHu244eiAN-0IMZA?usp=sharing

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2306.09328v1

🔗 Web demo: https://poloclub.github.io/wizmap.

ai_machinelearning_big_data