Machine Learning | Нейронные сети, ИИ, Big Data
7.73K subscribers
627 photos
48 videos
14 files
734 links
Всё о Machine Learning простым языком.

Сотрудничество: @max_excel
Download Telegram
😜 Temporally-Consistent Surface Reconstruction using Metrically-Consistent Atlases. 1 место на ANIM в категории «Реконструкция поверхности»

Реконструкция поверхностей на базе неконтролируемых временных согласованных атласов, с переводом точек на каноническом представлении формы в метрически согласованные трехмерные местоположения на реконструированных поверхностях. Метод позволяет стимулировать развитие трехмерной реконструкции на основе видео, заменив расстояние фаски потерями на основе изображения.

Machine Learning
😱 Few-Shot NER, или Как перестать размечать и начать жить

Современные методы, основанные на глубинном обучении, требуют от сотен до тысяч примеров для получения приемлемого качества в задачах NER. Сегодня мы разберем направление Few-Shot, которое позволяет решать данную задачу всего лишь на нескольких примерах, и поделимся результатами наших экспериментов.

Machine Learning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вы, знали, что исследователи в FB также работают над способами сократить количество времени и денег, необходимых для развертывания высокоскоростного широкополосного доступа в интернет?

Они разработали робота, который ползет по линиям электропередач, обматывая их оптоволоконным кабелем. Больше не надо рыть траншеи!

Тут можно ещё почитать про другие инициативы Фейсбука по ускорению доступа людей к быстрому интернету по всему миру.

Machine Learning
🧠 Влияние искусственного интеллекта и машинного обучения на верификацию документов.

Как следует из названия, процесс проверки и аутентификации документов, выполняемый предприятиями для повышения своей безопасности и предотвращения несанкционированного доступа к их сети, называется верификацией документов. Процессы проверки документов вручную очень утомительны, устарели и подвержены человеческим ошибкам...

Machine Learning
🥶 Коллекция датасетов по саммаризации текстов

Приведено очень много информации, настоятельно всем рекомендую посмотреть.

Machine Learning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
А вот как робот из предыдущих постов, который прокладывает оптоволокно, перелезает через столбы. Robotics + computer vision!

Machine Learning
🎰 Чистый AutoML для “грязных” данных: как и зачем автоматизировать предобработку таблиц в машинном обучении

Мы постараемся собрать как можно больше информации в одном ультимативном, если так угодно, гайде, и подадим его через призму автоматического машинного обучения

Machine Learning
🙂 10 лучших материалов за прошлый год: главное про релокейт, карьеру и жизнь инженеров в других странах

Собрали статьи о переезде инженеров за границу и карьере в IT-индустрии, которые больше всего понравились аудитории форумов, в одну подборку: читайте и вдохновляйтесь на релокейт.

Machine Learning
🐰 Теорема Байеса: просто о сложном

В статье продемонстрировано применение Теоремы Байеса на простом практическом примере с использованием языка программирования Python.

Machine Learning
Шпаргалка!

Несбалансированные данные в классификации

Machine Learning
👨‍🏫 Путеводитель по основным трендам прошлого года в области обработки естественного языка и не только

Число исследований в области машинного обучения с каждым годом растет. Конечно, приятно было бы прогуляться по каждой статье или ветке исследований отдельно, но времени на это просто может не хватить, а «посетить» прошлый год еще раз, увы, не удастся. Следовательно, необходимо также искать «путеводители» - статьи, подсвечивающие некоторые тренды, понимание которых важно для будущих направлений исследований. В начале года одна из таких статей «гуляла» по различным каналам и чатам. Приводим перевод этой статьи с комментариями автора.

Machine Learning
🌫 Google Tensor изменил ИИ к лучшему

Google разработала собственный чип искусственного интеллекта под названием Tensor для использования в своем новом смартфоне Pixel 6.

По словам одного из руководителей Google, Tensor более чем в четыре раза быстрее, чем Qualcomm Snapdragon 765G, который использовался в Pixel 5. Google хотел сделать Edge AI для своих пользователей лучше, чем раньше, и им нужен был более мощный ИИ-чип. Они хотели представить своим пользователям усовершенствованную вычислительную фотографию, такую как разрешение размытых лиц, помогая им с легкостью выполнять повседневные задачи.

Machine Learning
Немного курсов по МатСтатистике:

Ютуб:
*тык*
Основы статистики:
*тык*
Углубленные теоретические основы статистических методов:
*тык*

Machine Learning
🖥 9 основных типов алгоритмов машинного обучения со шпаргалкой

Разработка модели - это не универсальное дело, существуют разные типы алгоритмов машинного обучения для разных бизнес-целей и наборов данных. Например, относительно простой алгоритм линейной регрессии легче обучить и реализовать, чем другие алгоритмы машинного обучения, но он может не добавить ценности модели, требующей сложных прогнозов.

Machine Learning
🎃 Методы автоматического реферирования: постановка задачи и методы без учителя

Это первая статья цикла, посвящённая самой задаче и методам без учителя, которым не нужен эталонный корпус рефератов: методу Луна, TextRank, LexRank, LSA и MMR.

Machine Learning
Серия бесплатных журналов по Computer Vision:

*тык*

Machine Learning
🎰 Чистый AutoML для “грязных” данных:

Как и зачем автоматизировать предобработку таблиц в машинном обучении.

Machine Learning
Как Карты Google используют нейронные сети Graph?

Прогнозирование трафика и ETA с помощью графических нейронных сетей. Карты Google умны, они могут легко предсказать условия движения на дорогах по всему миру. Когда люди перемещаются с помощью Google Maps, их совокупное местоположение, маршрут и скорость, с которой они путешествуют, записываются Google и используются для помощи пользователям, которые, возможно, скоро выберут этот маршрут.

Machine Learning
👺 Нейросеть создает лица, которых никогда не существовало

В сети появился необычный ресурс: с помощью нейросети он мгновенно генерирует лица людей, которых никогда не существовало. В соцсетях тут же подхватили идею и стали создавать несуществующих котов, героев аниме и других персонажей

Алгоритм StyleGAN позволяет создавать несуществующие лица, используя при этом черты лиц реальных людей. Все атрибуты, например, улыбку, морщины и волосы он подгоняет в соответствии с нужным полом и возрастом человека на картинке.

Machine Learning
🏰 Обзор архитектур глубокого обучения, которые компьютеры используют для обнаружения объектов

Глубокие нейронные сети получили известность благодаря своей способности обрабатывать визуальную информацию. А за последние несколько лет они стали ключевым компонентом многих приложений компьютерного зрения...

Machine Learning