🎥 NVIDIA’s AI Transformed My Chihuahua Into a Lion
👁 1 раз ⏳ 283 сек.
Check out Lambda Labs here: https://lambdalabs.com/papers

📝 The paper "Few-Shot Unsupervised Image-to-Image Translation" and its demo is available here:
https://nvlabs.github.io/FUNIT/
https://nvlabs.github.io/FUNIT/petswap.html

🙏 We would like to thank our generous Patreon supporters who make Two Minute Papers possible:
313V, Alex Haro, Andrew Melnychuk, Angelos Evripiotis, Anthony Vdovitchenko, Brian Gilman, Bruno Brito, Bryan Learn, Christian Ahlin, Christoph Jadanowski, Claudio Fernandes, Daniel Haseg

🎥 Artificial Intelligence Full Course | Artificial Intelligence Tutorial for Beginners | Edureka
👁 1 раз ⏳ 17571 сек.
* Machine Learning Engineer Masters Program: https://www.edureka.co/masters-program/machine-learning-engineer-training *
This Edureka video on "Artificial Intelligence" will provide you with a comprehensive and detailed knowledge of Artificial Intelligence concepts with hands-on examples.

Following topics are covered in this video:
02:27 History Of AI
06:45 Demand For AI
08:46 What Is Artificial Intelligence?
09:50 AI Applications
16:49 Types Of AI
20:24 Programming Languages For AI
27:12 Introduction To M

🎥 Владислав Колбасин “Применение сверточных и рекуррентных НС для анализа временных рядов”.
👁 1 раз ⏳ 4491 сек.
Лекция прошла как часть воркшопа "Introduction to Machine Learning for Scientists" организованного при поддержке общества Young Minds, European Physical Society.

​Cracking open the black box of automated machine learning

🔗 Cracking open the black box of automated machine learning
Interactive tool lets users see and control how automated model searches work.

🎥 Bill Hader impersonates Arnold Schwarzenegger [DeepFake]
👁 270 раз ⏳ 191 сек.
Spot on Arnie impersonation by Bill Hader
Mirror for Canadians: https://streamable.com/mb0b6

Follow me @https://twitter.com/ctrl_shift_face

Source @ https://teamcoco.com/video/bill-hader-presents-schwarzenegger-baby
More CONAN @ http://teamcoco.com/video

Credit and special thanks to: https://github.com/iperov/DeepFaceLab

​An Overview of Python’s Datatable package

🔗 An Overview of Python’s Datatable package
Python library for efficient multi-threaded data processing, with the support for out-of-memory datasets.

🎥 А что, если без Python? Julia для машинного обучения и вообще Глеб Ивашкевич
👁 1 раз ⏳ 3336 сек.

🎥 #HITBHaxpo D2 - Secure And Scalable Anomaly-Based Network Intrusion Detection - Philipp Mieden
👁 1 раз ⏳ 1909 сек.
Corporate communication networks are frequently attacked with sophisticated and previously unseen malware or insider threats, which makes advanced defense mechanisms such as anomaly based intrusion detection systems necessary, to detect, alert and respond to security incidents. Both signature-based and anomaly detection strategies rely on features extracted from the network traffic, which requires secure and extensible collection strategies that make use of modern multi core architectures. Available solutio

🎥 Логика, Символы и Нейроны. Логическое программирование встречает Deep Learning. - Дулат Ерзат
👁 1 раз ⏳ 1071 сек.
VI DS/ML Meetup Astana

В этом видео Дулат Ерзат рассказал про объединение нейронных сетей и классического символьного искусственного интеллекта с помощью логического программирования.

​Команда Big Data Билайн ищет Старшего менеджера продукта для нескольких интересных направлений: Big Data, Retail, IoT!
Мы предлагаем тебе присоединиться к команде, разрабатывающей крутые инновационные продукты для наших клиентов. Ты будешь отвечать за проекты от этапа инициации до внедрения решения и управлять кросс-функциональной командой (data analysts, data scientists, разработчики).

Тебе к нам, если ты:
• Имеешь опыт управления продуктом в сфере ИТ и/или разработке ПО и участвовал в проектах обработки больших данных;
• Умеешь управлять командами разработки;
• Готов проявлять инициативу и работать самостоятельно.
• Хочешь решать по-настоящему сложные задачи, которые, возможно, до тебя не решал никто;

Чтобы узнать подробности и отправить резюме переходи по ссылке и выбирай, что интересно: https://job.beeline.ru/job-specialists/moskva/tsifrovoj-i-novyj-biznes/
Работай на яркой стороне!

#яработаювбилайн #хочувбилайн #followbeeline

🔗 Работа в Билайн: открытые вакансии для экспертов в направлении Цифровой и новый бизнес
Для тех, кто готов решать сложные и масштабные задачи в команде настоящих профессоналов

A Guide for Making Black Box Models Explainable
https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/

​Introducing TensorFlow Graphics: Computer Graphics Meets Deep Learning

Github : https://github.com/tensorflow/graphics

Article: https://medium.com/tensorflow/introducing-tensorflow-graphics-computer-graphics-meets-deep-learning-c8e3877b7668

🔗 tensorflow/graphics
TensorFlow Graphics: Differentiable Graphics Layers for TensorFlow - tensorflow/graphics

🎥 Введение в глубокое обучение: первая модель, Fashion MNIST, набор данных для тренировки и обучения.
👁 2 раз ⏳ 953 сек.
⚡⚡⚡ Введение в глубокое обучение: первая модель, Fashion MNIST, набор данных для тренировки и обучения.

— Итак, мы снова вместе с вами и с нами по-прежнему Себастьян. Мы как раз хотим обсудить полносвязные слои, те самые Dense-слои. Перед этим мне бы хотелось задать один вопрос. Каковы границы и каковы основные препятствия, которые будут стоять на пути развития глубокого обучения и окажут на него наибольшее влияние в ближайшие 10 лет? Всё меняется настолько быстро! Как вы думаете, что будет той самой следу

​Introduction to Graphs (Part 1)

🔗 Introduction to Graphs (Part 1)
Main concepts, properties, and applications in Python

​Рекомендации в Okko: как заработать сотни миллионов, перемножив пару матриц

Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
Знакома ли вам ситуация, когда на выбор фильма вы тратите гигантское количество времени, сопоставимое со временем самого просмотра? Для пользователей онлайн-кинотеатров это частая проблема, а для самих кинотеатров — упущенная прибыль.

К счастью, у нас есть Rekko — система персональных рекомендаций, которая уже год успешно помогает пользователям Okko выбирать фильмы и сериалы из более чем десяти тысяч единиц контента. В статье я расскажу вам как она устроена с алгоритмической и технической точек зрения, как мы подходим к её разработке и как оцениваем результаты. Ну и про сами результаты годового A/B теста тоже расскажу.
https://habr.com/ru/company/okko/blog/454224/

🔗 Рекомендации в Okko: как заработать сотни миллионов, перемножив пару матриц
Знакома ли вам ситуация, когда на выбор фильма вы тратите гигантское количество времени, сопоставимое со временем самого просмотра? Для пользователей онлайн-кин...

​K Means Clustering with Dask (Image Filters for Cat Pictures)

🔗 K Means Clustering with Dask (Image Filters for Cat Pictures)
Applying filters to images is not a new concept to anyone. How do we make it cooler with Machine Learning?

🎥 An Empirical Study on Quality of Android Applications written in Kotlin language
👁 1 раз ⏳ 1599 сек.
Язык программирования Kotlin разрабатывался как прагматичная и приятная замена Java.

Мы рассмотрим статью, в которой авторы изучают использование Kotlin при написании Android-приложений.

Статья анализирует динамику использования Java/Kotlin и качества кода в 244 open-source приложениях. При помощи инструмента Paprika было обнаружено, что некоторые code smells в приложениях на Java в среднем встречаются чаще, чем в приложениях на Kotlin, а даже частичный переход на Kotlin уменьшает количество code smells б

🎥 Lecture 8: Matrix Manipulations | Exploring MATLAB by Dr. Ahmad Bazzi
👁 1 раз ⏳ 3793 сек.
In this lecture, you will learn everything you need to know in order to properly handle matrices and arrays. Starting from creating the most basic matrices, such as the zeros, ones, identity, random matrices. You will also learn how to handle logical matrices that are involved in logical/discrete mathematics. Furthermore, you will also grasp fast and easy techniques on how array/matrix concatenation, replication, permutation, and shifting is done. You will sort matrices based off certain criteria. You could

🎥 Build, Train, and Deploy Machine Learning Models at Scale Using AWS
👁 1 раз ⏳ 2744 сек.
Learn more about AWS at – https://amzn.to/2MqPzHk 
Learn how to quickly build, train, and deploy machine learning models using Amazon SageMaker, an end-to-end machine learning platform. Amazon SageMaker simplifies machine learning with pre-built algorithms, support for popular deep learning frameworks, such as PyTorch, TensorFlow, and Apache MXNet, as well as one-click model training and deployment.