​Mapillary Research: Seamless Scene Segmentation and In-Place Activated BatchNorm

https://pytorch.org/blog/mapillary-research/

🔗 PyTorch
An open source deep learning platform that provides a seamless path from research prototyping to production deployment.

Фейлы на соревнованиях по машинному обучению – Павел Плесков

🎥 Фейлы на соревнованиях по машинному обучению – Павел Плесков
👁 1 раз ⏳ 1724 сек.
Секция Failconf – Pain stage, 11 мая 2019
Презентации с Data Fest 6 – https://drive.google.com/open?id=1LOmOoh1WLqmhSqTKjvdOQx-YOTyBgG-i

Рекомендации вакансий с помощью машинного обучения – Георгий Даньщин
https://www.youtube.com/watch?v=V_KmTqIxJXU

🎥 Рекомендации вакансий с помощью машинного обучения – Георгий Даньщин
👁 1 раз ⏳ 1826 сек.
Секция ML Engineering / SysML – Pain stage, 11 мая 2019
Презентации с Data Fest 6 – https://drive.google.com/open?id=1LOmOoh1WLqmhSqTKjvdOQx-YOTyBgG-i

​Just links

🔗 Just links
https://arxiv.org/abs/1907.09595 75.8% Top1 @ 256MFLOPs

​Should the YouTube Algorithm Be Made Worse?
Radicalisation begins in echo chambers, and YouTube’s algorithm is a great
https://medium.com/swlh/should-the-youtube-algorithm-be-made-worse-9d72461a285b?source=topic_page---------0------------------1

🔗 Should the YouTube Algorithm Be Made Worse?
Radicalisation begins in echo chambers, and YouTube’s algorithm is a great architect.

​Rekko Challenge 2019: как это было

Машинное обучение,
Искусственный интеллект

Не так давно на платформе Boosters прошел контест рекомендательных систем от онлайн-кинотеатра Okko — Rekko Challenge 2019. Для меня это был первый опыт участия в соревновании с лидербордом (ранее пробовал силы только в хакатоне). Задача интересная и знакома мне из практики, призовой фонд есть, а значит, был смысл участвовать. В итоге я занял 14 место, за что организаторы выдали памятную футболку. Приятно. Спасибо.

В этой статье я кратко погружу вас в задачу, расскажу о выдвинутых мной гипотезах, а также о том, как затащить соревнование по рекомендательным системам и попасть в топ-15 без опыта стекинга, что будет особенно полезно тем, кто только собирается участвовать в контестах.
https://habr.com/ru/company/surfstudio/blog/461055/

🔗 Rekko Challenge 2019: как это было
Не так давно на платформе Boosters прошел контест рекомендательных систем от онлайн-кинотеатра Okko — Rekko Challenge 2019. Для меня это был первый опыт участи...

Deep Learning with Python, TensorFlow
https://www.youtube.com/watch?v=cOnVaFrXUBE

🎥 Deep Learning with Python, TensorFlow
👁 1 раз ⏳ 1031 сек.
Deep Learning with Python, TensorFlow

#TensorFlow #TensorFlowTutorial
TensorFlow Full Course | Learn TensorFlow in 3 Hours | TensorFlow Tutorial For Beginners | Edureka

🎥 TensorFlow Full Course | Learn TensorFlow in 3 Hours | TensorFlow Tutorial For Beginners | Edureka
👁 1 раз ⏳ 11501 сек.
** TensorFlow Training: https://www.edureka.co/ai-deep-learning-with-tensorflow **
This Edureka TensorFlow Full Course video is a complete guide to Deep Learning using TensorFlow. It covers in-depth knowledge about Deep Leaning, Tensorflow & Neural Networks. Below are the topics covered in this TensorFlow tutorial:

2:07 Artificial Intelligence
2:21 Why Artificial Intelligence?
5:27 What is Artificial Intelligence?
5:55 Artificial Intelligence Domains
6:14 Artificial Intelligence Subsets
11:17 Machine Learn

​Review: Deep Layer Cascade (LC) — Not All Pixels Are Equal (Semantic Segmentation)
Segmentation for Easy, Moderate and Hard Regions, Outperforms FCN, CRF-RNN, SegNet, DilatedNet, DeepLabv1 & DeepLabv2
https://towardsdatascience.com/review-deep-layer-cascade-lc-not-all-pixels-are-equal-semantic-segmentation-cb29ec71b1a5?source=collection_home---4------5-----------------------

🔗 Review: Deep Layer Cascade (LC) — Not All Pixels Are Equal (Semantic Segmentation)
Segmentation for Easy, Moderate and Hard Regions, Outperforms FCN, CRF-RNN, SegNet, DilatedNet, DeepLabv1 & DeepLabv2

​Network of Networks — A Neural-Symbolic Approach to Inverse-Graphics
One of the first ideas many people have once they get acquainted with deep learning and neural networks
https://towardsdatascience.com/network-of-networks-a-neural-symbolic-approach-to-inverse-graphics-acf3998ab3d?source=collection_home---4------0-----------------------

🔗 Network of Networks — A Neural-Symbolic Approach to Inverse-Graphics
One of the first ideas many people have once they get acquainted with deep learning and neural networks is, “what if we make a network of…

​MixNet: Mixed Depthwise Convolutional Kernels

https://arxiv.org/abs/1907.09595

🔗 MixNet: Mixed Depthwise Convolutional Kernels
Depthwise convolution is becoming increasingly popular in modern efficient ConvNets, but its kernel size is often overlooked. In this paper, we systematically study the impact of different kernel sizes, and observe that combining the benefits of multiple kernel sizes can lead to better accuracy and efficiency. Based on this observation, we propose a new mixed depthwise convolution (MDConv), which naturally mixes up multiple kernel sizes in a single convolution. As a simple drop-in replacement of vanilla depthwise convolution, our MDConv improves the accuracy and efficiency for existing MobileNets on both ImageNet classification and COCO object detection. By integrating MDConv into AutoML search space, we have further developed a new family of models, named as MixNets, which significantly outperform previous models including MobileNetV2 [19] (ImageNet top-1 accuracy +4.2%), ShuffleNetV2 [15] (+3.5%), MnasNet [25] (+1.3%), ProxylessNAS [2] (+2.2%), and FBNet [26] (+2.0%). In particular, our MixNet-L achieves a

​Learning Better Simulation Methods for Partial Differential Equations

Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
http://ai.googleblog.com/2019/07/learning-better-simulation-methods-for.html

🔗 Learning Better Simulation Methods for Partial Differential Equations
Posted by Stephan Hoyer, Software Engineer, Google Research The world’s fastest supercomputers were designed for modeling physical pheno...

​Трагедия не приходит одна

В 2016 году уязвимость ImageTragick в библиотеке ImageMagick наделала много шума. Как способ снижения риска предлагалось использовать GraphicsMagick — форк библиотеки ImageMagick, нацеленный на более стабильный и производительный API. Оригинальная уязвимость CVE-2016-3717, обнаруженная stewie, позволяла злоумышленнику прочитать произвольный файл на файловой системе при помощи специально созданного изображения. Сегодня я рассмотрю аналогичную уязвимость в GraphicsMagick, обнаруженную мной в ходе анализа исходного кода библиотеки.
https://habr.com/ru/company/wrike/blog/458926/

🔗 Трагедия не приходит одна
В 2016 году уязвимость ImageTragick в библиотеке ImageMagick наделала много шума. Как способ снижения риска предлагалось использовать GraphicsMagick — форк библ...

​Face Recognition App In React Native using AWS Rekognition

https://medium.com/zenofai/face-recognition-app-in-react-native-using-aws-rekognition-c10b188a6413

🔗 Face Recognition App In React Native using AWS Rekognition
In this blog, we are going to build an app for registering and verifying faces using Amazon Rekognition in React Native.

​Neuralink платформа интегрированного интерфейса мозг-компьютер с тысячами каналов
#Искусственныйинтеллект

Примечание. 16 июля 2019г. Илон Маск презентовал технологию, которая стала одной из первых серьезных попыток введения нейроинтерфейсов в клиническую практику и имеющая реальные трансгуманистические цели в долгосрочной перспективе. Данная статья является переводом, с некоторыми примечаниями, оригинальной статьи (https://www.biorxiv.org/content/10.1101/703801v2.full) описывающей технологию нейрокомпьютерного интерфейса, ссылка на которую так же размещена на сайте компании разработчика Neuralink (https://www.neuralink.com/). Статья содержит описание особенностей и характеристик основных модулей лежащих в основе данной технологии, в том числе: гибких биосовместимых микроэлектродов, роботизированного нейрохирургического манипулятора для введения электродов в мозг, а так же специализированной микроэлектроники обеспечивающей прием усиление и оцифровку сигнала поступающего от нейронной активности.
https://habr.com/ru/post/461215/

🔗 Neuralink платформа интегрированного интерфейса мозг-компьютер с тысячами каналов
Примечание. 16 июля 2019г. Илон Маск презентовал технологию, которая стала одной из первых серьезных попыток введения нейроинтерфейсов в клиническую практику и...

​ML trainings updates – Pavel Pleskov; Kaggle Google Landmark Recognition 2019 – Ivan Sosin

🔗 ML trainings updates – Pavel Pleskov; Kaggle Google Landmark Recognition 2019 – Ivan Sosin
Pavel Pleskov talks about updates on machine learning trainings. Ivan Sosin tells about his participation in Kaggle Google Landmark Recognition 2019 competition in which his teammates were Kirill Brodt and Pavel Pleskov. The team got a gold medal. In this video you will find out: - The competition overview - Dataset specifics - Details of the solution - Problems that were encountered Find out about new competitions http://mltrainings.ru/ Find out about new machine learning trainings: VKontakte https://vk

​Org-scale analytics: Today’s startups build societies. Do it right.
Org-scale analytics uses data science to compare groups of groups, teams, and organizations.
https://towardsdatascience.com/org-scale-analytics-todays-startups-build-societies-do-it-right-4f6185e81482?source=collection_home---4------0-----------------------

🔗 Org-scale analytics: Today’s startups build societies. Do it right.
Org-scale analytics uses data science to compare groups of groups, teams, and organizations.

Built-in Machine Learning Algorithms with Amazon SageMaker - a Deep Dive

https://www.youtube.com/watch?v=yGc0qePSYig

🎥 Built-in Machine Learning Algorithms with Amazon SageMaker - a Deep Dive
👁 1 раз ⏳ 938 сек.
Learn more about Amazon SageMaker at – https://amzn.to/2ZjenDf 
Amazon SageMaker comes built-in with a number of high-performance algorithms for different use cases. Learn the fundamentals and then dive deep into these algorithms.

​The Evolution of Deeplab for Semantic Segmentation
In computer vision, a simple image segmentation is the process of partitioning a digital image into multiple segments (sets of pixels)
https://towardsdatascience.com/the-evolution-of-deeplab-for-semantic-segmentation-95082b025571?source=collection_home---4------1-----------------------

🔗 The Evolution of Deeplab for Semantic Segmentation
In computer vision, a simple image segmentation is the process of partitioning a digital image into multiple segments (sets of pixels)…

​A ConvNet that works on like, 20 samples: Scatter Wavelets
The lesser known, non-neural, convolution network

🔗 A ConvNet that works on like, 20 samples: Scatter Wavelets
The lesser known, non-neural, convolution network