🎥 "Let AI plan your trip". Александра Кардаш, Eleks
👁 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
_______________________________

​How to initialize a Neural Network

🔗 How to initialize a Neural Network
A practical take on weight initialization techniques

​Diving into DALI

🔗 Diving into DALI
How to Use NVIDIA’s GPU-Optimized Image Augmentation Library

​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.

🎥 Using K-Fold Cross Validation with Keras (5.2)
👁 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/

​Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data

https://towardsdatascience.com/top-10-statistics-mistakes-made-by-data-scientists-2d58ccf12ab1?source=---------2-----------------------

🔗 Top 10 Statistics Mistakes Made by Data Scientists
Avoid those mistakes, some of which could derail your career. Especially useful for data science coders without a statistics background

​3 миллиона рублей для тех, кто умеет кодить
Блог компании НИТУ «МИСиС»,

В июле в Москве пройдет международный хакатон IceVision по беспилотному транспорту – участникам предстоит учить ИИ вести машину сквозь пургу, заносы, по гололедице, низкой освещенности – словом, в условиях классической зимы умеренного климатического пояса. Организаторами конкурса выступают НИТУ «МИСиС» и проект «Технологические конкурсы Up Great». Партнер — научно-производственное объединение «СтарЛайн». Призовой фонд IceVision превышает 3 миллиона рублей. Почувствовать себя богом снежных дорог (и кодинга) можно, подав заявку до 21 июня.
https://habr.com/ru/company/misis/blog/456616/

🔗 3 миллиона рублей для тех, кто умеет кодить
В июле в Москве пройдет международный хакатон IceVision по беспилотному транспорту – участникам предстоит учить ИИ вести машину сквозь пургу, заносы, по гололеди...

​CS231n: Свёрточные нейронные сети для распознавания образов
Big Data,

https://habr.com/ru/post/456186/

🔗 CS231n: Свёрточные нейронные сети для распознавания образов
Добро пожаловать на одну из лекций курса CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition. Содержание Обзор архитектуры Слои в свёрточной нейронной...

Привет дорогой друг! Сейчас речь пойдёт о том, что может кардинально изменить твоё представление о жизни, и текущий её ход развития.

Мы так же, как и ты, наблюдали как многие наши знакомые поднимали деньги на ставках. Так же, как и ты, покупали "договорные" и "стопроцентные" матчи в интернете. Всё в прошлом!

Мы запускаем свой единственный и уникальный сервис прогнозов ставок на спорт. Ты спросишь, почему именно мы?

• Мы понимаем, что каждая ставка имеет риски. Открыто говорим об этом, и максимально стараемся снизить их!
• Статистика нашего сервиса открыта для просмотра, и Ваших комментариев!
• Мы готовы к любому общению с нашими клиентами, вплодь до личной встречи, и совместной ставки на матч.
• Мы не пишем о важных вещах мелким шрифтом, а открыто говорим: "Заработать на ставках можно, но, только с правильными людьми и подходом. Мы поможем заработать Вам, снизив все риски на максимум!"

Стань членом нашей большой семьи по ссылке: @public183182757

🎥 Оптимизация бизнес-сценариев с помощью машинного обучения | IT конференция Meta/conf
👁 2 раз ⏳ 3144 сек.

🎥 Где не работают решения машинного обучения | IT конференция Meta/conf
👁 1 раз ⏳ 3208 сек.

🎥 Apriori Algorithm Explained | Association Rule Mining | Finding Frequent Itemset | Edureka
👁 2 раз ⏳ 1108 сек.
***Machine Learning Course: https://www.edureka.co/machine-learning-certification-training ***
This video on "apriori Algorithm explained" provides you with a detailed and comprehensive knowledge of the Apriori Algorithm and Market Basket Analysis that Companies use to sell more products and gain profits.

Machine Learning Playlist: http://bit.ly/2IMn81e
Machine Learning Podcast: https://castbox.fm/channel/id1832236

Subscribe to our Edureka YouTube channel and hit the bell icon to get video updates: https:

​Long Short-Term Memory: From Zero to Hero with PyTorch
https://blog.floydhub.com/long-short-term-memory-from-zero-to-hero-with-pytorch/

🔗 Long Short-Term Memory: From Zero to Hero with PyTorch
Long Short-Term Memory (LSTM) Networks have been widely used to solve various sequential tasks. Let's find out how these networks work and how we can implement them.

​Turning Lending Club’s Worst Loans into Investment Gold

🔗 Turning Lending Club’s Worst Loans into Investment Gold
We Use Machine Learning to Mine Profit From Lending Club’s Junkiest Loans

​Keras vs Pytorch for Deep Learning

🔗 Keras vs Pytorch for Deep Learning
For many Scientists, Engineers, and Developers, TensorFlow was their first Deep Learning framework. TensorFlow 1.0 was released back…

🎥 Stanford CS230: Deep Learning | Lecture 4 - GANs | Generative Adversarial Network
👁 2 раз ⏳ 4980 сек.
Stanford CS230: Deep Learning | Autumn 2018 | Lecture 4 - Adversarial Attacks | GANs | Generative Adversarial Networks

Andrew Ng, Adjunct Professor & Kian Katanforoosh, Lecturer - Stanford University http://onlinehub.stanford.edu/

Andrew Ng Adjunct Professor, Computer Science Kian Katanforoosh Lecturer, Computer Science

To follow along with the course schedule and syllabus, visit: http://cs230.stanford.edu/

To get the latest news on Stanford’s upcoming professional programs in Artificial Intelligence,

​Application of Gradient Boosting in Order Book Modeling

🔗 Application of Gradient Boosting in Order Book Modeling
Creating an ML model that forecasts the price movement in the order book. This article contains a full-cycle of research.

​Off-Policy Classification - A New Reinforcement Learning Model Selection Method

http://ai.googleblog.com/2019/06/off-policy-classification-new.html

🔗 Off-Policy Classification - A New Reinforcement Learning Model Selection Method
Posted by Alex Irpan, Software Engineer, Robotics at Google Reinforcement learning (RL) is a framework that lets agents learn decision ma...

​CVPR 2019 | Waymo Introduces Open Dataset to Accelerate Autonomous Driving Research

🔗 CVPR 2019 | Waymo Introduces Open Dataset to Accelerate Autonomous Driving Research
Alphabet’s autonomous driving unit Waymo surprised many by releasing a new high-quality multimodal sensor dataset for autonomous driving. The *Waymo Open Dataset *was introduced at top AI conferenc…

​Neural Architecture Search (NAS)- The Future of Deep Learning

🔗 Neural Architecture Search (NAS)- The Future of Deep Learning
Most of us probably know about DenseNet. That enormous architecture with skip connections all over. While using this DenseNet as a…