Neural Networks | Нейронные сети
11.8K subscribers
760 photos
166 videos
170 files
9.41K links
Все о машинном обучении

По всем вопросам - @notxxx1

№ 4959169263
Download Telegram
🎥 Deep Learning House Price Prediction
👁 1 раз 2031 сек.
Predict House Median Price

Please Subscribe !

►Get the code here:
https://github.com/randerson112358/Python/blob/master/Neural_Networks/Neural_Networks.ipynb

►Google Site:
https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb

►Machine Learning Articles:
(1) Predicting House Prices:
https://medium.com/p/predict-boston-house-prices-using-python-linear-regression-90469e0a341

(2)Decision Tree Classifier:
https://medium.com/p/python-decision-tree-classifier-example-d73bc3aeca6

(3) Doing ML Without Code
​Get Started with PyTorch
An open source deep learning platform that provides a seamless path from research prototyping to production deployment.
https://pytorch.org/get-started/locally/

🔗 PyTorch
An open source deep learning platform that provides a seamless path from research prototyping to production deployment.
🎥 Machine Learning Infrastructure || Alexandra Johnson
👁 1 раз 2605 сек.
Hyperparameter optimization (HPO) is a valuable tool for improving model performance, but it requires a lot of computational power -- so much that HPO experiments are often run on remote clusters. A requirement that data scientists become infrastructure experts just to manage model tuning infrastructure isn't feasible, so data science teams are turning to a variety of tools to help bridge the gap between the model builders and the infrastructure. This talk will provide an overview of machine learning infras
​Data Science и конференция в тропиках

Статьи про компьютерное зрение, интерпретируемость, NLP – мы побывали на конференции AISTATS в Японии и хотим поделиться обзором статей. Это крупная конференция по статистике и машинному обучению, и в этом году она проходит на Окинаве – острове недалеко от Тайваня. В этом посте Юлия Антохина (Yulia_chan) подготовила описание ярких статей из основной секции, в следующем вместе с Анной Папета расскажет про доклады приглашенных лекторов и теоретические исследования. Немного расскажем и про то, как проходила сама конференция и про “неяпонскую” Японию.

🔗 Data Science и конференция в тропиках
Статьи про компьютерное зрение, интерпретируемость, NLP – мы побывали на конференции AISTATS в Японии и хотим поделиться обзором статей. Это крупная конференция...
​Машинное обучение агентов в Unity

🔗 Машинное обучение агентов в Unity
Эта статья об агентах машинного обучения в Unity написана Майклом Лэнхемом — техническим новатором, активным разработчиком под Unity, консультантом, менеджером...
​DeepMind Made a Math Test For Neural Networks

🔗 DeepMind Made a Math Test For Neural Networks
📝 The paper "Analysing Mathematical Reasoning Abilities of Neural Models" is available here: https://arxiv.org/abs/1904.01557 ❤️ Pick up cool perks on our Patreon page: https://www.patreon.com/TwoMinutePapers 🙏 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 Hasegan, Dennis Abts, Eri
​Как мы разрабатываем персональные товарные рекомендации

Наши клиенты-магазины хотят делать крутой маркетинг. Чтобы люди больше покупали, они регулярно шлют им email-рассылки. И каждый раз думают: “Что же написать в письме?”.

Можно писать просто: “Покупайте у нас почаще!”, но это не очень-то работает. Идея получше — вставлять в письмо рекламу товаров. Желательно, рекламу товаров, которые заинтересуют покупателей.

Дальше расскажу о том, как мы с нуля делали настоящие персональные рекомендации.
https://habr.com/ru/company/mindbox/blog/456082/

🔗 Как мы разрабатываем персональные товарные рекомендации
Наши клиенты-магазины хотят делать крутой маркетинг. Чтобы люди больше покупали, они регулярно шлют им email-рассылки. И каждый раз думают: “Что же написать в п...
This AI Makes Amazing DeepFakes…and More
https://youtu.be/aJq6ygTWdao

🎥 This AI Makes Amazing DeepFakes…and More
👁 6 раз 289 сек.
Check out Lambda Labs here: https://lambdalabs.com/papers

📝 The paper "Deferred Neural Rendering: Image Synthesis using Neural Textures" is available here:
https://niessnerlab.org/projects/thies2019neural.html

My earlier work on neural rendering in the first part of the video is available here:
https://users.cg.tuwien.ac.at/zsolnai/gfx/gaussian-material-synthesis/

🙏 We would like to thank our generous Patreon supporters who make Two Minute Papers possible:
313V, Alex Haro, Andrew Melnychuk, Angelos Evrip
Top 5 free Handbooks for Datascience professionals:

If you don't have time or capacity to read many books📚 make sure at least you cover these 5 absolute essentials:

"Python Data Science Handbook: ESSENTIAL TOOLS FOR WORKING WITH DATA" by Jake VanderPlas -This book covers Numpy, data manipulation with Pandas, visualization methods, and Machine Learning. https://lnkd.in/gxcW3Ku

"MACHINELEARNING YEARNING" by Andrew Ng Includes: -Prioritize the most promising directions for an AI project -Diagnose errors in a machine learning system -Build ML in complex settings, such as mismatched training/test sets -Set up an ML project to compare to and/or surpass human-level performance -Know when and how to apply end-to-end learning, transfer learning, and multi-task learning https://lnkd.in/g_D8pwi

"The DeepLearning textbook" by Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville https://lnkd.in/gfBv4h5

"The Hundred-Page MachineLearning Book" by Andriy Burkov -All you need to know about Machine Learning in a hundred pages. https://lnkd.in/gNb22Qh

"The DataEngineering Cookbook Mastering The Plumbing Of Data Science" by Andreas Kretz 👇

📝 The Data Engineering Cookbook-1.pdf - 💾3 425 076