Yann LeCun: Deep Learning, Convolutional Neural Networks, and Self-Supervised Learning | AI Podcast
🔗 Yann LeCun: Deep Learning, Convolutional Neural Networks, and Self-Supervised Learning | AI Podcast
Yann LeCun is one of the fathers of deep learning, the recent revolution in AI that has captivated the world with the possibility of what machines can learn from data. He is a professor at New York University, a Vice President & Chief AI Scientist at Facebook, co-recipient of the Turing Award for his work on deep learning. He is probably best known as the founding father of convolutional neural networks, in particular their early application to optical character recognition. This conversation is part of the
🔗 Yann LeCun: Deep Learning, Convolutional Neural Networks, and Self-Supervised Learning | AI Podcast
Yann LeCun is one of the fathers of deep learning, the recent revolution in AI that has captivated the world with the possibility of what machines can learn from data. He is a professor at New York University, a Vice President & Chief AI Scientist at Facebook, co-recipient of the Turing Award for his work on deep learning. He is probably best known as the founding father of convolutional neural networks, in particular their early application to optical character recognition. This conversation is part of the
YouTube
Yann LeCun: Deep Learning, ConvNets, and Self-Supervised Learning | Lex Fridman Podcast #36
Cracking an 82-year-old stock trading board game using Monte Carlo simulation
🔗 Cracking an 82-year-old stock trading board game using Monte Carlo simulation
Using MC simulation in Python to determine optimal strategies for the board game Stock Ticker.
🔗 Cracking an 82-year-old stock trading board game using Monte Carlo simulation
Using MC simulation in Python to determine optimal strategies for the board game Stock Ticker.
Medium
Cracking an 82-year-old stock trading board game using Monte Carlo simulation
Using MC simulation in Python to determine optimal strategies for the board game Stock Ticker.
Reflections on Applying Data Science for Financial Freedom
🔗 Reflections on Applying Data Science for Financial Freedom
At the time of writing this article, it’s a casual Friday due to the long weekend, so I thought of doing a nice little reflection article…
🔗 Reflections on Applying Data Science for Financial Freedom
At the time of writing this article, it’s a casual Friday due to the long weekend, so I thought of doing a nice little reflection article…
Medium
Reflections on Applying Data Science for Financial Freedom
At the time of writing this article, it’s a casual Friday due to the long weekend, so I thought of doing a nice little reflection article…
🎥 telegram bot tutorial: how to create a telegram Chatbot with Python from scratch (2019)
👁 1 раз ⏳ 1359 сек.
👁 1 раз ⏳ 1359 сек.
Topic: telegram bot tutorial: how to create a telegram Chatbot with Python from scratch (2019).
Subscribe Us: http://bit.ly/2UaSC5s
------------------------------------------------------------------------------------------------------------
We want to create more videos tutorial to help people that want to learn more about mobile development web development and new technology. somrithchhean.com try to gather more about new technique about programming, mobile app design, app development, UI and UX Design,
Vk
telegram bot tutorial: how to create a telegram Chatbot with Python from scratch (2019)
Topic: telegram bot tutorial: how to create a telegram Chatbot with Python from scratch (2019).
Subscribe Us: http://bit.ly/2UaSC5s
------------------------------------------------------------------------------------------------------------
We want to…
Subscribe Us: http://bit.ly/2UaSC5s
------------------------------------------------------------------------------------------------------------
We want to…
🎥 EMAIL AUTOMATION USING PYTHON
👁 1 раз ⏳ 531 сек.
👁 1 раз ⏳ 531 сек.
In this video, I am going to show you how you can automatically send emails using python's smtplib library
source code: https://github.com/harshitroy2605/email-automation-using-smtplib
link to less secure app setting link : https://myaccount.google.com/lesssecureapps
some questions which maybe answered in this video are :
* how to automatically send emails
* how to automatically send emails using python
* how to emails automation
* what is smtplib library
tags : #python #emailautomation #iknowpython
Vk
EMAIL AUTOMATION USING PYTHON
In this video, I am going to show you how you can automatically send emails using python's smtplib library
source code: https://github.com/harshitroy2605/email-automation-using-smtplib
link to less secure app setting link : https://myaccount.google.c…
source code: https://github.com/harshitroy2605/email-automation-using-smtplib
link to less secure app setting link : https://myaccount.google.c…
🎥 Getting to Know any Dataset in 4 Lines of Python || Eyal Trabelsi
👁 1 раз ⏳ 439 сек.
👁 1 раз ⏳ 439 сек.
In our modern era, companies have more data available to them. This data is empowering a smarter data-driven decision making process. The first major step of this process is Exploratory Data Analysis (EDA), for developing a general gist of what the data looks like, and what kind of insights this data may provide.
In this talk, I will discuss a few libraries that will make your EDA work much easier, and will empower you to conduct your own EDA with only few lines of python
EVENT:
PyData Tel Aviv Meetup 201
Vk
Getting to Know any Dataset in 4 Lines of Python || Eyal Trabelsi
In our modern era, companies have more data available to them. This data is empowering a smarter data-driven decision making process. The first major step of this process is Exploratory Data Analysis (EDA), for developing a general gist of what the data looks…
Great Developers Never Stop Learning
🔗 Great Developers Never Stop Learning
7 ways I.T. Professionals can foster a Continuous Learning mindset
🔗 Great Developers Never Stop Learning
7 ways I.T. Professionals can foster a Continuous Learning mindset
Medium
Great Developers Never Stop Learning
7 ways I.T. Professionals can foster a Continuous Learning mindset
Gensim, a library for document similarity analysis
https://radimrehurek.com/gensim/
🔗 gensim: topic modelling for humans
Efficient topic modelling in Python
https://radimrehurek.com/gensim/
🔗 gensim: topic modelling for humans
Efficient topic modelling in Python
Radimrehurek
Gensim: topic modelling for humans
Efficient topic modelling in Python
Generating Titles for Kaggle Kernels with LSTM
🔗 Generating Titles for Kaggle Kernels with LSTM
Small Deep Learning Project with PyTorch
🔗 Generating Titles for Kaggle Kernels with LSTM
Small Deep Learning Project with PyTorch
Medium
Generating Titles for Kaggle Kernels with LSTM
Small Deep Learning Project with PyTorch
Искусственная соображалка без фатальных недостатков без нейросетей разработать
Ленивый, но талантливый программист, обнаружив себя работающим в конторе, где половину народа можно заменить небольшим скриптиком, но отжимать у дружелюбного коллектива работу не по душе, когда-нибудь все же соберётся найти ту грань компромисса, где компьютер будет работать, а зарплату будет получать человек. Хотя бы для себя. И хотя бы в теории.
Вместо скриптов нужно собрать штуковину, которая послушав своего хозяина и добавив к его ошибкам свои, обработает информационный ресурс так, что ответственность останется распределенная, а значит, ничья. Но со штуковины, как с нормального холуя обязательно чтоб можно было спросить. И тогда хоть какая-то ответственность появится.
https://habr.com/ru/post/423373/
🔗 Искусственная соображалка без фатальных недостатков без нейросетей разработать
Ленивый, но талантливый программист, обнаружив себя работающим в конторе, где половину народа можно заменить небольшим скриптиком, но отжимать у дружелюбного кол...
Ленивый, но талантливый программист, обнаружив себя работающим в конторе, где половину народа можно заменить небольшим скриптиком, но отжимать у дружелюбного коллектива работу не по душе, когда-нибудь все же соберётся найти ту грань компромисса, где компьютер будет работать, а зарплату будет получать человек. Хотя бы для себя. И хотя бы в теории.
Вместо скриптов нужно собрать штуковину, которая послушав своего хозяина и добавив к его ошибкам свои, обработает информационный ресурс так, что ответственность останется распределенная, а значит, ничья. Но со штуковины, как с нормального холуя обязательно чтоб можно было спросить. И тогда хоть какая-то ответственность появится.
https://habr.com/ru/post/423373/
🔗 Искусственная соображалка без фатальных недостатков без нейросетей разработать
Ленивый, но талантливый программист, обнаружив себя работающим в конторе, где половину народа можно заменить небольшим скриптиком, но отжимать у дружелюбного кол...
Хабр
Искусственная соображалка без фатальных недостатков без нейросетей разработать
Ленивый, но талантливый программист, обнаружив себя работающим в конторе, где половину народа можно заменить небольшим скриптиком, но отжимать у дружелюбного коллектива работу не по душе, когда-нибудь...
Open Datasets for Machine Learning
https://lionbridge.ai/business-resources/open-datasets-for-machine-learning/
🔗 Open Datasets for Machine Learning | Lionbridge AI
This spreadsheet contains the ultimate list of open datasets for machine learning projects. Organized by industry and use case, this database contains 300+ completely free datasets to train machine learning models.
https://lionbridge.ai/business-resources/open-datasets-for-machine-learning/
🔗 Open Datasets for Machine Learning | Lionbridge AI
This spreadsheet contains the ultimate list of open datasets for machine learning projects. Organized by industry and use case, this database contains 300+ completely free datasets to train machine learning models.
Lionbridge AI
Open Datasets for Machine Learning | Lionbridge AI
This spreadsheet contains the ultimate list of open datasets for machine learning projects. Organized by industry and use case, this database contains 300+ completely free datasets to train machine learning models.
Top 5 Natural Language Processing Python Libraries for Data Scientist.
🔗 Top 5 Natural Language Processing Python Libraries for Data Scientist.
A Complete Overview Of popular python libraries for Natural Language Processing in a Non-verbose Manner.
🔗 Top 5 Natural Language Processing Python Libraries for Data Scientist.
A Complete Overview Of popular python libraries for Natural Language Processing in a Non-verbose Manner.
Medium
Top 5 Natural Language Processing Python Libraries for Data Scientist.
A Complete Overview Of popular python libraries for Natural Language Processing in a Non-verbose Manner.
It’s Necessary to Combine Batch Norm and Skip Connections
🔗 It’s Necessary to Combine Batch Norm and Skip Connections
These techniques must go hand in hand
🔗 It’s Necessary to Combine Batch Norm and Skip Connections
These techniques must go hand in hand
Medium
It’s Necessary to Combine Batch Norm and Skip Connections
These techniques must go hand in hand
Generate More Training Data When You Don’t Have Enough
🔗 Generate More Training Data When You Don’t Have Enough
Find out techniques that can be used to increase your training data.
🔗 Generate More Training Data When You Don’t Have Enough
Find out techniques that can be used to increase your training data.
Medium
Generate More Training Data When You Don’t Have Enough
Find out techniques that can be used to increase your training data.
Network analysis of Prisoners of Zenda book with Spacy and Neo4j
🔗 Network analysis of Prisoners of Zenda book with Spacy and Neo4j
Throughout the years, the internet has become a social network of sorts: connections and relationships are hiding in plain sight - waiting…
🔗 Network analysis of Prisoners of Zenda book with Spacy and Neo4j
Throughout the years, the internet has become a social network of sorts: connections and relationships are hiding in plain sight - waiting…
Medium
Network analysis of Prisoners of Zenda book with Spacy and Neo4j
Throughout the years, the internet has become a social network of sorts: connections and relationships are hiding in plain sight - waiting…
A Gentle Introduction to PyTorch 1.2
This comprehensive tutorial aims to introduce the fundamentals of PyTorch building blocks for training neural networks.
https://medium.com/dair-ai/pytorch-1-2-introduction-guide-f6fa9bb7597c?source=topic_page---------0------------------1
🔗 A Gentle Introduction to PyTorch 1.2
This comprehensive tutorial aims to introduce the fundamentals of PyTorch building blocks for training neural networks.
This comprehensive tutorial aims to introduce the fundamentals of PyTorch building blocks for training neural networks.
https://medium.com/dair-ai/pytorch-1-2-introduction-guide-f6fa9bb7597c?source=topic_page---------0------------------1
🔗 A Gentle Introduction to PyTorch 1.2
This comprehensive tutorial aims to introduce the fundamentals of PyTorch building blocks for training neural networks.
Medium
A Gentle Introduction to PyTorch 1.2
This comprehensive tutorial aims to introduce the fundamentals of PyTorch building blocks for training neural networks.
DataLearn 2019 Preparation Event: Introduction to Machine Learning!🤖📚⭐️
🔗 DataLearn 2019 Preparation Event: Introduction to Machine Learning!🤖📚⭐️
This is a recording of the DataLearn 2019 preparation event. DataLearn participants got together hear more about monday.com's challenge and get a thorough introduction to data science. :)
Part 1: Challenge presentation by monday.com - https://youtu.be/Su8YcXgkDsk?t=328
Part 2: Introduction to data science by Shay Palachy - https://youtu.be/Su8YcXgkDsk?t=1701
Challenge presentation link: https://www.meetup.com/DataHack/events/263740425/
Intro to ML repository link: https://github.com/DataHackIL/DataLearn-M
🔗 DataLearn 2019 Preparation Event: Introduction to Machine Learning!🤖📚⭐️
This is a recording of the DataLearn 2019 preparation event. DataLearn participants got together hear more about monday.com's challenge and get a thorough introduction to data science. :)
Part 1: Challenge presentation by monday.com - https://youtu.be/Su8YcXgkDsk?t=328
Part 2: Introduction to data science by Shay Palachy - https://youtu.be/Su8YcXgkDsk?t=1701
Challenge presentation link: https://www.meetup.com/DataHack/events/263740425/
Intro to ML repository link: https://github.com/DataHackIL/DataLearn-M
YouTube
DataLearn 2019 Preparation Event: Introduction to Machine Learning!🤖📚⭐️
This is a recording of the DataLearn 2019 preparation event. DataLearn participants got together hear more about monday.com's challenge and get a thorough introduction to data science. :)
Part 1: Challenge presentation by monday.com - https://youtu.be/S…
Part 1: Challenge presentation by monday.com - https://youtu.be/S…
🎥 Machine Learning - Anwendungsfelder für das Gesundheitswesen
👁 1 раз ⏳ 436 сек.
👁 1 раз ⏳ 436 сек.
Dr. Stefan Ebener ist Head of Machine Learning bei Google und beschreibt in dem Talk drei konkrete Anwendungsfelder im Gesundheitswesen. Für Stefan ist Künstliche Intelligenz (KI) eher der strategsiche Ansatz, während Machine Learning die konkrete Umsetzung ist. Machine Learning ist zwar keine Rocket Science, aber man muss dennoch etwas beachten.
Vk
Machine Learning - Anwendungsfelder für das Gesundheitswesen
Dr. Stefan Ebener ist Head of Machine Learning bei Google und beschreibt in dem Talk drei konkrete Anwendungsfelder im Gesundheitswesen. Für Stefan ist Künstliche Intelligenz (KI) eher der strategsiche Ansatz, während Machine Learning die konkrete Umsetzung…
Расчет нулевой гипотезы, на примере анализа зарплат украинских программистов
Решил поделиться, да бы и самому не забывать, как можно использовать простые статистические инструменты для анализа данных. В качестве примера использовался анонимный опрос относительно зарплат, стажа и позиций украинских программистов за 2014 и 2019 год. (1)
Этапы анализа
Препроцессинг данных и предварительный анализ (кому интересно код тут)
Графическое представление данных. Функция плотности распределения.
Формулируем нулевую гипотезу (H0) (2)
Выбираем метрику для анализа
Используем метод bootstraping для формирования нового массива данных
Рассчитываем p-value (3) для подтверждения или опровержения гипотезы
https://habr.com/ru/post/465371/
🔗 Расчет нулевой гипотезы, на примере анализа зарплат украинских программистов
Решил поделиться, да бы и самому не забывать, как можно использовать простые статистические инструменты для анализа данных. В качестве примера использовался анон...
Решил поделиться, да бы и самому не забывать, как можно использовать простые статистические инструменты для анализа данных. В качестве примера использовался анонимный опрос относительно зарплат, стажа и позиций украинских программистов за 2014 и 2019 год. (1)
Этапы анализа
Препроцессинг данных и предварительный анализ (кому интересно код тут)
Графическое представление данных. Функция плотности распределения.
Формулируем нулевую гипотезу (H0) (2)
Выбираем метрику для анализа
Используем метод bootstraping для формирования нового массива данных
Рассчитываем p-value (3) для подтверждения или опровержения гипотезы
https://habr.com/ru/post/465371/
🔗 Расчет нулевой гипотезы, на примере анализа зарплат украинских программистов
Решил поделиться, да бы и самому не забывать, как можно использовать простые статистические инструменты для анализа данных. В качестве примера использовался анон...
Хабр
Расчет нулевой гипотезы, на примере анализа зарплат украинских программистов
Решил поделиться, да бы и самому не забывать, как можно использовать простые статистические инструменты для анализа данных. В качестве примера использовался анон...