​MIT Deep Learning

🔗 MIT Deep Learning
Lectures on deep learning, deep reinforcement learning, artificial intelligence, and autonomous vehicles by Lex Fridman at MIT.

​Deep Learning for Recommender Systems | Alexandros Karatzoglou

🔗 Deep Learning for Recommender Systems | Alexandros Karatzoglou
Deep neural networks are being used in a number of complex machine learning tasks such as computer vision, natural language processing and speech recognition...

Real-Time Noise Suppression Using Deep Learning
https://towardsdatascience.com/real-time-noise-suppression-using-deep-learning-38719819e051?source=collection_home---4------1---------------------

https://habr.com/post/433982/

Искусственный интеллект мыслит, как группа людей, что вызывает беспокойство

#machinelearning #neuralnets #deeplearning #машинноеобучение

Наш телеграмм канал - https://t.me/ai_machinelearning_big_data

How to Learn Data Science: Staying Motivated.
https://towardsdatascience.com/how-to-learn-data-science-staying-motivated-8665ed649687?source=collection_home---4------0---------------------

​Deep Learning Enables at Least 100-Fold Dose Reduction for Pet Imaging

🔗 Deep Learning Enables at Least 100-Fold Dose Reduction for Pet Imaging
Presentation of research from Stanford University

​How to Reduce the Variance of Deep Learning Models in Keras Using Model Averaging Ensembles

https://machinelearningmastery.com/model-averaging-ensemble-for-deep-learning-neural-networks/

🔗 How to Reduce the Variance of Deep Learning Models in Keras Using Model Averaging Ensembles
Deep learning neural network models are highly flexible nonlinear algorithms capable of learning a near infinite number of mapping functions. A frustration with this flexibility is the high variance in a final model. The same neural network model trained on the same dataset may find one of many different possible “good enough” solutions each time …

🎥 Lecture #7a: Boosting and Ensembles; Multi-class Classification and Ranking (10/29/2018)
👁 1 раз ⏳ 5399 сек.
Lecture #7a: Boosting and Ensembles; Multi-class Classification and Ranking
CIS 419 2018C Applied Machine Learning on 10/29/2018 Mon

​Organic computers may be our future https://phys.org/news/2018-12-amoeba-approximate-solutions-np-hard-problem.html

🔗 Amoeba finds approximate solutions to NP-hard problem in linear time
Researchers have demonstrated that an amoeba—a single-celled organism consisting mostly of gelatinous protoplasm—has unique computing abilities that may one day offer a competitive alternative to ...

Data Scientist — Is it the sexiest job of the 21st Century?
https://towardsdatascience.com/data-scientist-is-it-the-sexiest-job-of-the-21st-century-35a5bf409363?source=collection_home---4------2---------------------

Progressive Learning and Network Growing in TensorFlow
https://towardsdatascience.com/progressive-learning-and-network-growing-in-tensorflow-e41414f304d2?source=collection_home---4------1---------------------

​Lecture #8b: Neural Networks and Deep Learning (11/07/2018)

🔗 Lecture #8b: Neural Networks and Deep Learning (11/07/2018)
Lecture #8b: Neural Networks and Deep Learning CIS 419 2018C Applied Machine Learning on 11/07/2018 Wed

​Reproducing high-quality singing voice
with state-of-the-art AI technology.

Some advance in singing voice synthesis. This opens path toward more interesting collaborations and sythetic celebrities projects.

P.S. Hatsune Miku's will still remain popular for their particular qualities, but now there is more room for competitors.

Link: https://www.techno-speech.com/news-20181214a-en

#SOTA #Voice #Synthesis

🔗 Reproducing high-quality singing voice

​The Illustrated BERT, ELMo, and co. (How NLP Cracked Transfer Learning)

🔗 The Illustrated BERT, ELMo, and co. (How NLP Cracked Transfer Learning)
The year 2018 has been an inflection point for machine learning models handling text (or more accurately, Natural Language Processing or NLP for short). Our conceptual understanding of how best to represent words and sentences in a way that best captures underlying meanings and relationships is rapidly evolving. Moreover, the NLP community has been putting forward incredibly powerful components that you can freely download and use in your own models and pipelines (It’s been referred to as NLP’s ImageNet moment, referencing how years ago similar developments accelerated the development of machine learning in Computer Vision tasks).

🎥 How Neural Networks Work- Simply Explained

​Нижегородский офис компании Intel, помимо прочего, занимается разработкой алгоритмов компьютерного зрения на основе глубоких нейронных сетей. Многие наши алгоритмы публикуются в репозитории Open Model Zoo. Для обучения моделей требуется большое число размеченных данных. Теоретически, существует много способов подготовить их, однако наличие специализированного программного обеспечения многократно ускоряет этот процесс. Так, в целях повышения эффективности и качества разметки, мы разработали собственный инструмент – Computer Vision Annotation Tool (CVAT).

🔗 Computer Vision Annotation Tool: универсальный подход к разметке данных
Нижегородский офис компании Intel, помимо прочего, занимается разработкой алгоритмов компьютерного зрения на основе глубоких нейронных сетей. Для обучения...

Discretisation Using Decision Trees
https://towardsdatascience.com/discretisation-using-decision-trees-21910483fa4b?source=collection_home---4------4---------------------

https://habr.com/company/intel/blog/433772/

Computer Vision Annotation Tool: универсальный подход к разметке данных

#machinelearning #neuralnets #deeplearning #машинноеобучение

Наш телеграмм канал - https://t.me/ai_machinelearning_big_data

Ежегодное соревнование по написанию искусственного интеллекта Russian AI Cup ждёт своих героев!

Регистрация: https://vk.cc/8Qx9vz

На этот раз решили сделать игру не в 2D, а реально в 3D. Игровой мир находится в космосе, на астероиде, курсирующем по галактике. На нем построен стадион и поле, на котором бегают роботы и пинают мяч. Цель — выиграть матч, т.е. забить больше всего голов. В футбол можно будет играть прямо в браузере!

Подробные правила: https://vk.cc/8Qx9G1. В них изложен формат проведения турнира, дано описание игрового мира и технических характеристик объектов.

Расписание
• Песочница: 17 декабря – 5 января
• Первый раунд: 5 – 6 января
• Второй раунд: 19 – 20 января
• Финал: 26 января
Первая и четвертая недели будут проходить в режиме бета-тестирования.

Подарки:
• 1 место — MacBook Pro.
• 2 место — MacBook Air.
• 3 место — Apple iPad.
• 4 место — Samsung Gear S3.
• 5 место — WD My Cloud 6 TB.
• 6 место — WD My Passport Ultra 4TB.
Можно заменить подарок на эквивалентный по стоимости. Всем участникам второго раунда достанутся футболки, а участникам финала — толстовки.

Ждем всех в чате: https://t.me/aicups

Осталось пожелать всем приятно провести время и, конечно же, удачи. Поехали!

#raic

🎥 Russian AI Cup 2018: CodeBall
👁 19094 раз ⏳ 30 сек.
Самый долгожданный чемпионат Russian AI Cup 2018: CodeBall совсем скоро...

Стартуем 17 декабря на площадке RAIC: https://vk.cc/8O7szc

Подробнее о задаче этого года: https://vk.cc/8O7wFv

I Worked With A Data Scientist As A Software Engineer. Here’s My Experience.
https://towardsdatascience.com/i-worked-with-a-data-scientist-heres-what-i-learned-2e19c5f5204?source=collection_home---4------0---------------------