​CNN Heat Maps: Class Activation Mapping (CAM)

🔗 CNN Heat Maps: Class Activation Mapping (CAM)
This is the first post in an upcoming series about different techniques for visualizing which parts of an image a CNN is looking at in…

Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data

🎥 Use Nvidia’s DeepStream and Transfer Learning Toolkit to Deploy Streaming Analytics at Scale
👁 1 раз ⏳ 3664 сек.
Learn about the latest tools for overcoming the biggest challenges in developing streaming analytics applications for video understanding at scale. NVIDIA’s DeepStream SDK framework frees developers to focus on the core deep learning networks and IP, rather than designing an end-to-end framework from scratch. It’s ideal for building applications for edge devices, workstation appliances, and in the cloud. Process camera images and video for applications such as public safety, retail, traffic, transportation,

🎥 High-Performance Input Pipelines for Scalable Deep Learning
👁 1 раз ⏳ 1646 сек.
A production AI system is more than just training a deep learning model. It also includes 1) ingesting and running inference on new data, 2) transformation, processing, and cleaning new data to incorporate it into the training set, 3) continuously retraining to update and continue learning, and 4) experimental pipeline to test improvements to the AI models. This presentation focuses on the importance of high-performance and highly-scalable storage that is needed to take advantage of ever-larger datasets in

​Videoken Enterprise Search

🔗 Videoken Enterprise Search

​Clear Explanation of DEEP LEARNING by MIT. for who wants to start with deep learning.

1) Introduction to Deep Learning
https://lnkd.in/fJ2-WJm

2) Deep Sequence Modelling
https://lnkd.in/fw6CVus

3) Deep Learning for Computer Vision
https://lnkd.in/fqWUtqd

4) Deep Generative Models
https://lnkd.in/f2_66T2

5) Deep Reinforcement Learning
https://lnkd.in/fVxphZd

6) Limitations and New Frontiers
https://lnkd.in/fKEmBjS

Github Link - https://lnkd.in/fwsKKp4

🔗 MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning
MIT Introduction to Deep Learning 6.S191: Lecture 1 *New 2019 Edition* Foundations of Deep Learning Lecturer: Alexander Amini January 2019 For all lectures, ...

​Disentangling Disentanglement in Variational Autoencoders

🔗 Disentangling Disentanglement in Variational Autoencoders
We develop a generalisation of disentanglement in variational autoencoders (VAEs)—decomposition of the latent representation—characterising it as the fulfilment of two factors: a) the latent encodi...

​CVPR 2019 Open Access Repository

🔗 CVPR 2019 Open Access Repository

​Может ли разум подделать Вселенную?
Объективная реальность и сами законы физики возникают из наших наблюдений в соответствии с новой концепцией, которая переворачивает с ног на голову то, что мы считаем фундаментальным
.https://habr.com/ru/post/455565/

🔗 Может ли разум подделать Вселенную?
Объективная реальность и сами законы физики возникают из наших наблюдений в соответствии с новой концепцией, которая переворачивает с ног на голову то, что мы сч...

​rtanno21609/AdaptiveNeuralTrees

🔗 rtanno21609/AdaptiveNeuralTrees
Adaptive Neural Trees . Contribute to rtanno21609/AdaptiveNeuralTrees development by creating an account on GitHub.

​Exploratory Data Analysis with Tableau for Classification Problems

🔗 Exploratory Data Analysis with Tableau for Classification Problems
Let’s do EDA to find those groups of customers in the dataset who are better positioned to react in the affirmative to the campaign

​Machine Learning Classification with Python for Direct Marketing

🔗 Machine Learning Classification with Python for Direct Marketing
Let’s create a predictive model to help the telesales team center their efforts on more promising clients first

🎥 Speech Recognition Using Python | Speech To Text Translation in Python | Python Training | Edureka
👁 1 раз ⏳ 1352 сек.
** Python Certification Training: https://www.edureka.co/python **
This Edureka video on 'Speech Recognition in Python' will cover the concepts of speech recognition module in python with a program using speech recognition to translate speech into text. Following are the topics discussed:

How Speech Recognition Works?
How To Install SpeechRecognition In Python?
Working With Microphones
How To Install Pyaudio In Python?
Use case

Python Tutorial Playlist: https://goo.gl/WsBpKe
Blog Series: http://bit.ly/2sq

🎥 Machine Learning In Trading Q&A By Dr. Ernest Chan - June 11, 2019
👁 1 раз ⏳ 3443 сек.
Dr. Ernest P Chan is the Managing Member of QTS Capital Management, LLC. He has worked for various investment banks (Morgan Stanley, Credit Suisse, Maple) and hedge funds (Mapleridge, Millennium Partners, MANE) since 1997.

We, at QuantInsti, bring you a Q&A session on Machine Learning in Trading, with Dr. Ernest Chan.

QuantInsti® is one of the pioneer algorithmic trading research and training institutes across the globe. With its educational initiatives, QuantInsti is preparing financial market professio

​How to deal with outliers in a noisy population?

🔗 How to deal with outliers in a noisy population?
Defining outliers can be a straight forward task. On the other hand, deciding what to do with them always requires some deeper study.

​What To Expect From Our Editorial Team

🔗 What To Expect From Our Editorial Team
Our Open Editorial Guidelines

​Toronto Machine Learning Summit

🔗 Toronto Machine Learning Summit
Towards Data Science is partnering with TMLS for our first event!

🎥 07 - ML & CV. Алгоритм настройки нейронной сети
👁 2 раз ⏳ 1032 сек.
Лектор: Михаил Романов

https://stepik.org/50352

Плейлист https://www.youtube.com/playlist?list=PLwwk4BHih4fj4DyxylZTHcdYk3L2MC2pa

​Машинное обучение в инвестиционной компании: классифицируем обращения в техническую поддержку

Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
#Машинноеобучение
В теории использование машинного обучения (ML) помогает сократить участие человека в процессах и операциях, перераспределять ресурсы и уменьшить затраты. Насколько это работает в условиях конкретной компании и сферы деятельности? Как показывает наш опыт — работает.

На определенном этапе развития мы в компании «ВТБ Капитал» столкнулись с острой необходимостью сократить время на обработку запросов в техническую поддержку. После анализа возможных вариантов было решено применить ML-технологию для категоризации обращений от бизнес-пользователей Calypso, ключевой инвестиционной платформы компании. Быстрая обработка таких запросов крайне важна для высокого качества ИТ-сервиса. Помочь в решении этой задачи мы попросили наших ключевых партнеров – компанию EPAM.
https://habr.com/ru/company/vtb/blog/455740/

🔗 Машинное обучение в инвестиционной компании: классифицируем обращения в техническую поддержку
В теории использование машинного обучения (ML) помогает сократить участие человека в процессах и операциях, перераспределять ресурсы и уменьшить затраты. Насколь...

​Разбираемся с Machine Learning в Elastic Stack (он же Elasticsearch, он же ELK)

Напомним, что в основе Elastic Stack лежат нереляционная база данных Elasticsearch, веб-интерфейс Kibana и сборщики-обработчики данных (самый известный Logstash, различные Beats, APM и другие). Одно из приятных дополнений всего перечисленного стека продуктов — анализ данных при помощи алгоритмов машинного обучения. В статье мы разбираемся что из себя представляют эти алгоритмы. Просим под кат.
https://habr.com/ru/company/galssoftware/blog/455387/

🔗 Разбираемся с Machine Learning в Elastic Stack (он же Elasticsearch, он же ELK)
Напомним, что в основе Elastic Stack лежат нереляционная база данных Elasticsearch, веб-интерфейс Kibana и сборщики-обработчики данных (самый известный Logstas...

​The Race for Data Visualization: What is Tableau’s Magic?

🔗 The Race for Data Visualization: What is Tableau’s Magic?
The race just heated up. On June 6th Google announced they will be acquiring Looker, the data querying and exploration tool. This is an…