🎥 Chao Han: Deep Learning vs. Conventional Machine Learning | PyData Miami 2019
👁 1 раз ⏳ 2313 сек.
👁 1 раз ⏳ 2313 сек.
Over the past few years, deep learning has given rise to a massive collection of ideas and techniques which are disruptive to conventional machine learning practices. However, are those ideas totally different from the traditional methods? Where are the connections and differences? What are the advantages and disadvantages? How practical are the deep learning methods for business applications? Chao will share her thoughts on those questions based on her readings and hands on experiments in the areas of textVk
Chao Han: Deep Learning vs. Conventional Machine Learning | PyData Miami 2019
Over the past few years, deep learning has given rise to a massive collection of ideas and techniques which are disruptive to conventional machine learning practices. However, are those ideas totally different from the traditional methods? Where are the connections…
🎥 [Uber Open Source] Ludwig: A Code-free Deep Learning Toolbox
👁 1 раз ⏳ 1434 сек.
👁 1 раз ⏳ 1434 сек.
During this April 2019 meetup in San Francisco, Uber research scientist, Piero Molino introduces Ludwig, a deep learning toolbox that lets people without a machine learning background train prediction models without the need to write code. Ludwig is unique in its ability to help make deep learning easier to understand for non-experts and enable faster model improvement iteration cycles for experienced machine learning developers and researchers alike. By using Ludwig, experts and researchers can simplify thVk
[Uber Open Source] Ludwig: A Code-free Deep Learning Toolbox
During this April 2019 meetup in San Francisco, Uber research scientist, Piero Molino introduces Ludwig, a deep learning toolbox that lets people without a machine learning background train prediction models without the need to write code. Ludwig is unique…
Why you’re not a job-ready data scientist (yet)
🔗 Why you’re not a job-ready data scientist (yet)
You’re getting rejected for a reason, but it’s almost always something you can fix.
🔗 Why you’re not a job-ready data scientist (yet)
You’re getting rejected for a reason, but it’s almost always something you can fix.
Towards Data Science
Why you’re not a job-ready data scientist (yet)
You’re getting rejected for a reason, but it’s almost always something you can fix.
🎥 Full Stack Deep Learning Course Study Group - Session 4 - Spring 2019 1080p
👁 1 раз ⏳ 5889 сек.
👁 1 раз ⏳ 5889 сек.
**SUBSCRIBE AND TURN ON NOTIFICATIONS** **twimlai.com**
This video is a recap of our Full Stack Deep Learning Bootcamp Online Study Group.
In this session, we went over an overview of the boot camp and discussed lecture 11 (labs 8, 9), 12, 13, 14, 15, and a presentation on model interpretability and visualization.
It’s not too late to join the study group. Just follow these simple steps:
1. Head over to twimlai.com/meetup, and sign up for the programs you're interested in, including either of the Fast.aVk
Full Stack Deep Learning Course Study Group - Session 4 - Spring 2019 1080p
**SUBSCRIBE AND TURN ON NOTIFICATIONS** **twimlai.com**
This video is a recap of our Full Stack Deep Learning Bootcamp Online Study Group.
In this session, we went over an overview of the boot camp and discussed lecture 11 (labs 8, 9), 12, 13, 14, 15, and…
This video is a recap of our Full Stack Deep Learning Bootcamp Online Study Group.
In this session, we went over an overview of the boot camp and discussed lecture 11 (labs 8, 9), 12, 13, 14, 15, and…
🎥 Robert Alvarez: Introduction to PyTorch | PyData Miami 2019
👁 1 раз ⏳ 5549 сек.
👁 1 раз ⏳ 5549 сек.
Over the past couple of years, PyTorch has been increasing in popularity in the Deep Learning community. What was initially a tool for Deep Learning researchers has been making headway in industry settings.
In this session, we will cover how to create Deep Neural Networks using the PyTorch framework on a variety of examples. The material will range from beginner - understanding what is going on "under the hood", coding the layers of our networks, and implementing backpropagation - to more advanced materialVk
Robert Alvarez: Introduction to PyTorch | PyData Miami 2019
Over the past couple of years, PyTorch has been increasing in popularity in the Deep Learning community. What was initially a tool for Deep Learning researchers has been making headway in industry settings.
In this session, we will cover how to create Deep…
In this session, we will cover how to create Deep…
🎥 Нейронные сети — Эрол Геленбе / ПостНаука
👁 51 раз ⏳ 739 сек.
👁 51 раз ⏳ 739 сек.
Специалист по Computer and Communication Networks Эрол Геленбе об истории изучения нейронных сетей, создании языков программирования и различиях между искусственными и биологическими нейронными сетями
"Нам кажется, что нейронные сети — это новая область. На самом деле она довольно старая. Первые исследования нейронных сетей восходят к концу XIX века. Таких работ есть несколько, и первая Нобелевская премия в этой области была присуждена итальянцу Гольджи и испанцу Рамону-и-Кахалю".
Полный текст лекции: httVk
Нейронные сети — Эрол Геленбе / ПостНаука
Специалист по Computer and Communication Networks Эрол Геленбе об истории изучения нейронных сетей, создании языков программирования и различиях между искусственными и биологическими нейронными сетями
"Нам кажется, что нейронные сети — это новая область.…
"Нам кажется, что нейронные сети — это новая область.…
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
https://habr.com/ru/post/456314/
🔗 Я есть точка
«Нет субъекта без объекта, как нет объекта без субъекта» Алексей Ухтомский о явлении нам мира благодаря работе мозга Сознание, самосознание, разум, мышление,...
https://habr.com/ru/post/456314/
🔗 Я есть точка
«Нет субъекта без объекта, как нет объекта без субъекта» Алексей Ухтомский о явлении нам мира благодаря работе мозга Сознание, самосознание, разум, мышление,...
Хабр
Я есть точка
«Нет субъекта без объекта, как нет объекта без субъекта» Алексей Ухтомский о явлении нам мира благодаря работе мозга Сознание, самосознание, разум, мышление, интеллект – мне кажется, что это...
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
https://towardsdatascience.com/anomaly-detection-with-lstm-in-keras-8d8d7e50ab1b
🔗 Anomaly Detection with LSTM in Keras
Predict Anomalies using Confidence Intervals
https://towardsdatascience.com/anomaly-detection-with-lstm-in-keras-8d8d7e50ab1b
🔗 Anomaly Detection with LSTM in Keras
Predict Anomalies using Confidence Intervals
Medium
Anomaly Detection with LSTM in Keras
Predict Anomalies using Confidence Intervals
A fastai/Pytorch implementation of MixMatch
🔗 A fastai/Pytorch implementation of MixMatch
Understanding the new state of the art in semi-supervised learning
🔗 A fastai/Pytorch implementation of MixMatch
Understanding the new state of the art in semi-supervised learning
Towards Data Science
A fastai/Pytorch implementation of MixMatch
Understanding the new state of the art in semi-supervised learning
📝 Fransua_Sholle_Glubokoe_obuchenie_na_Python.pdf - 💾10 823 858
How to Learn Math for Data Science, The Self-Starter Way
🔗 How to Learn Math for Data Science, The Self-Starter Way
You don't need to have a Ph.D in math to become a data scientist. Here's how you can learn math for data science at your own pace... for free!
🔗 How to Learn Math for Data Science, The Self-Starter Way
You don't need to have a Ph.D in math to become a data scientist. Here's how you can learn math for data science at your own pace... for free!
EliteDataScience
How to Learn Math for Data Science, The Self-Starter Way
You don't need to have a Ph.D in math to become a data scientist. Here's how you can learn math for data science at your own pace... for free!
🎥 Split Learning: A Resource Efficient Distributed Deep Learning Method without Sensitive Data Sharing
👁 1 раз ⏳ 2527 сек.
👁 1 раз ⏳ 2527 сек.
Download Slides: https://www.datacouncil.ai/talks/split-learning-a-resource-efficient-distributed-deep-learning-method-without-sensitive-data-sharing
WANT TO EXPERIENCE A TALK LIKE THIS LIVE?
Barcelona: https://www.datacouncil.ai/barcelona
New York City: https://www.datacouncil.ai/new-york-city
San Francisco: https://www.datacouncil.ai/san-francisco
Singapore: https://www.datacouncil.ai/singapore
ABOUT THE TALK
Collaboration in health is heavily impeded by lack of trust, data sharing regulations andVk
Split Learning: A Resource Efficient Distributed Deep Learning Method without Sensitive Data Sharing
Download Slides: https://www.datacouncil.ai/talks/split-learning-a-resource-efficient-distributed-deep-learning-method-without-sensitive-data-sharing
WANT TO EXPERIENCE A TALK LIKE THIS LIVE?
Barcelona: https://www.datacouncil.ai/barcelona
New York City:…
WANT TO EXPERIENCE A TALK LIKE THIS LIVE?
Barcelona: https://www.datacouncil.ai/barcelona
New York City:…
🎥 «Автоматизация в финансах и медицине при помощи AI». Игорь Кауфман, DataArt
👁 2 раз ⏳ 2858 сек.
👁 2 раз ⏳ 2858 сек.
Язык доклада: русский.
Язык презентации: русский.
Игорь Кауфман рассказывает о мировых трендах в области искусственного интеллекта, приводит примеры использования AI в финансах и здравоохранении, объясняет целесообразность машинного обучения.
ДОКЛАДЧИК: Игорь Кауфман, Delivery Manager, DataArt.
____________________________________________
Вакансии в DataArt: http://dataart.ua/career
Facebook: http://www.facebook.com/DataArt
Instagram: http://www.instagram.com/dataart
Twitter: http://twitter.com/DataArt_DeVk
«Автоматизация в финансах и медицине при помощи AI». Игорь Кауфман, DataArt
Язык доклада: русский.
Язык презентации: русский.
Игорь Кауфман рассказывает о мировых трендах в области искусственного интеллекта, приводит примеры использования AI в финансах и здравоохранении, объясняет целесообразность машинного обучения.
ДОКЛАДЧИК:…
Язык презентации: русский.
Игорь Кауфман рассказывает о мировых трендах в области искусственного интеллекта, приводит примеры использования AI в финансах и здравоохранении, объясняет целесообразность машинного обучения.
ДОКЛАДЧИК:…
🎥 "Let AI plan your trip". Александра Кардаш, Eleks
👁 1 раз ⏳ 1469 сек.
👁 1 раз ⏳ 1469 сек.
Язык доклада: русский.
Язык презентации: английский.
В докладе Александра рассказывает, как обойти NP-сложную задачу, используя техники машинного обучения и оптимизации. Обозревает источники данных и персонализации, как одного из основных вызовов современности.
Во время доклады Александра показывает, как методы оптимизации и машинного обучения работают в комплексе для персонализации и планирования путешествий.
ДОКЛАДЧИК: Александра Кардаш, Data Scientist at Eleks, Lviv, UA
_______________________________Vk
"Let AI plan your trip". Александра Кардаш, Eleks
Язык доклада: русский.
Язык презентации: английский.
В докладе Александра рассказывает, как обойти NP-сложную задачу, используя техники машинного обучения и оптимизации. Обозревает источники данных и персонализации, как одного из основных вызовов современности.…
Язык презентации: английский.
В докладе Александра рассказывает, как обойти NP-сложную задачу, используя техники машинного обучения и оптимизации. Обозревает источники данных и персонализации, как одного из основных вызовов современности.…
How to initialize a Neural Network
🔗 How to initialize a Neural Network
A practical take on weight initialization techniques
🔗 How to initialize a Neural Network
A practical take on weight initialization techniques
Towards Data Science
How to initialize a Neural Network
A practical take on weight initialization techniques
Algorithmic Solutions to Algorithmic Bias: A Technical Guide
🔗 Algorithmic Solutions to Algorithmic Bias: A Technical Guide
I want to talk about technical approaches to mitigating algorithmic bias.
🔗 Algorithmic Solutions to Algorithmic Bias: A Technical Guide
I want to talk about technical approaches to mitigating algorithmic bias.
Towards Data Science
Algorithmic Solutions to Algorithmic Bias: A Technical Guide
I want to talk about technical approaches to mitigating algorithmic bias.
🎥 Using K-Fold Cross Validation with Keras (5.2)
👁 1 раз ⏳ 959 сек.
👁 1 раз ⏳ 959 сек.
K-Fold cross validation is an important technique for deep learning. This video introduces regular k-fold cross validation for regression, as well as stratified k-fold for classification. Cross-validation can be used for a wide array of tasks, such as error estimation, early stopping, and hyper-parameter optimization.
Code for This Video:
https://github.com/jeffheaton/t81_558_deep_learning/blob/master/t81_558_class04_training.ipynb
Course Homepage: https://sites.wustl.edu/jeffheaton/t81-558/
Follow Me/Vk
Using K-Fold Cross Validation with Keras (5.2)
K-Fold cross validation is an important technique for deep learning. This video introduces regular k-fold cross validation for regression, as well as stratified k-fold for classification. Cross-validation can be used for a wide array of tasks, such as error…