Нейросети для анализа изображений
Сверточные нейронные сети
Распознавание объектов на изображениях
Предварительно обученные нейронные сети
Как подготовить свой набор изображений в Keras
Перенос обучения
Тонкая настройка нейронной сети
Анализ признаков, извлеченных нейросетью
Дополнение данных
Визуализация сверточных нейросетей
#neural #python
🎥 Сверточные нейронные сети | Глубокие нейронные сети на Python
👁 23 раз ⏳ 639 сек.
🎥 Распознавание объектов на изображениях | Глубокие нейронные сети на Python
👁 9 раз ⏳ 928 сек.
🎥 Предварительно обученные нейронные сети | Глубокие нейронные сети на Python
👁 1 раз ⏳ 890 сек.
🎥 Как подготовить свой набор изображений в Keras | Глубокие нейронные сети на Python
👁 3 раз ⏳ 1058 сек.
🎥 Перенос обучения | Глубокие нейронные сети на Python
👁 1 раз ⏳ 852 сек.
🎥 Тонкая настройка нейронной сети | Глубокие нейронные сети на Python
👁 1 раз ⏳ 696 сек.
🎥 Анализ признаков, извлеченных нейросетью | Глубокие нейронные сети на Python
👁 1 раз ⏳ 1001 сек.
🎥 Дополнение данных | Глубокие нейронные сети на Python
👁 2 раз ⏳ 607 сек.
🎥 Визуализация сверточных нейросетей | Глубокие нейронные сети на Python
👁 6 раз ⏳ 618 сек.
Сверточные нейронные сети
Распознавание объектов на изображениях
Предварительно обученные нейронные сети
Как подготовить свой набор изображений в Keras
Перенос обучения
Тонкая настройка нейронной сети
Анализ признаков, извлеченных нейросетью
Дополнение данных
Визуализация сверточных нейросетей
#neural #python
🎥 Сверточные нейронные сети | Глубокие нейронные сети на Python
👁 23 раз ⏳ 639 сек.
Краткий обзор архитектуры сверточных нейронных сетей. Страница курса - http://www.asozykin.ru/courses/nnpython.
Принципы сверточных нейронных сете...🎥 Распознавание объектов на изображениях | Глубокие нейронные сети на Python
👁 9 раз ⏳ 928 сек.
Пишем программу на Keras для распознавания объектов на изображениях из набора данных CIFAR-10. Страница курса - http://www.asozykin.ru/courses/nnpy...🎥 Предварительно обученные нейронные сети | Глубокие нейронные сети на Python
👁 1 раз ⏳ 890 сек.
Используем готовые нейронные сети в своих программах. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython
Существует возможность не обучать ...🎥 Как подготовить свой набор изображений в Keras | Глубокие нейронные сети на Python
👁 3 раз ⏳ 1058 сек.
Демонстрация подготовки своего набора изображений для обучения глубокой нейронной сети в Keras.
Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nn...🎥 Перенос обучения | Глубокие нейронные сети на Python
👁 1 раз ⏳ 852 сек.
Лекция по применению предварительно обученных нейронных сетей для решения задач других типов с помощью переноса обучения (transfer learning).
Стран...🎥 Тонкая настройка нейронной сети | Глубокие нейронные сети на Python
👁 1 раз ⏳ 696 сек.
Лекция по тонкой настройке (fine tuning) нейронной сети.
Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython
Тонкая настройка (fine tining) ...🎥 Анализ признаков, извлеченных нейросетью | Глубокие нейронные сети на Python
👁 1 раз ⏳ 1001 сек.
Классифицируем изображения с помощью признаков, извлеченных глубокой нейронной сетью.
Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython
Ра...🎥 Дополнение данных | Глубокие нейронные сети на Python
👁 2 раз ⏳ 607 сек.
Увеличиваем количество данных в наборе для обучения с помощью генераторов в Keras.
Страница учебного курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpyth...🎥 Визуализация сверточных нейросетей | Глубокие нейронные сети на Python
👁 6 раз ⏳ 618 сек.
Визуализируем, что изучили сверточные слои глубокой нейронной сети.
Страница учебного курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython
В видео ра...Vk
Сверточные нейронные сети | Глубокие нейронные сети на Python
Краткий обзор архитектуры сверточных нейронных сетей. Страница курса - http://www.asozykin.ru/courses/nnpython. Принципы сверточных нейронных сете...
WSAI Americas 2019 - Yoshua Bengio - Moving beyond supervised deep learning
🔗 WSAI Americas 2019 - Yoshua Bengio - Moving beyond supervised deep learning
Moving beyond supervised deep learning Watch Yoshua Bengio, Professor of Computer Science and Operations Research at Université de Montréal on stage at World Summit AI Americas 2019. americas.worldsummit.ai
🔗 WSAI Americas 2019 - Yoshua Bengio - Moving beyond supervised deep learning
Moving beyond supervised deep learning Watch Yoshua Bengio, Professor of Computer Science and Operations Research at Université de Montréal on stage at World Summit AI Americas 2019. americas.worldsummit.ai
YouTube
WSAI Americas 2019 - Yoshua Bengio - Moving beyond supervised deep learning
Moving beyond supervised deep learning
Watch Yoshua Bengio, Professor of Computer Science and Operations Research at Université de Montréal on stage at World Summit AI Americas 2019. americas.worldsummit.ai
Watch Yoshua Bengio, Professor of Computer Science and Operations Research at Université de Montréal on stage at World Summit AI Americas 2019. americas.worldsummit.ai
This AI Makes The Mona Lisa Speak…And More!
🔗 This AI Makes The Mona Lisa Speak…And More!
❤️ Check out Lambda here and sign up for their GPU Cloud: https://lambdalabs.com/papers 📝 The paper "Few-shot Video-to-Video Synthesis" is available here: https://nvlabs.github.io/few-shot-vid2vid/ 🙏 We would like to thank our generous Patreon supporters who make Two Minute Papers possible: Alex Haro, Anastasia Marchenkova, Andrew Melnychuk, Angelos Evripiotis, Anthony Vdovitchenko, Benji Rabhan, Brian Gilman, Bryan Learn, Christian Ahlin, Claudio Fernandes, Daniel Hasegan, Dan Kennedy, Dennis Abts, Eric
🔗 This AI Makes The Mona Lisa Speak…And More!
❤️ Check out Lambda here and sign up for their GPU Cloud: https://lambdalabs.com/papers 📝 The paper "Few-shot Video-to-Video Synthesis" is available here: https://nvlabs.github.io/few-shot-vid2vid/ 🙏 We would like to thank our generous Patreon supporters who make Two Minute Papers possible: Alex Haro, Anastasia Marchenkova, Andrew Melnychuk, Angelos Evripiotis, Anthony Vdovitchenko, Benji Rabhan, Brian Gilman, Bryan Learn, Christian Ahlin, Claudio Fernandes, Daniel Hasegan, Dan Kennedy, Dennis Abts, Eric
YouTube
This AI Makes The Mona Lisa Speak…And More!
❤️ Check out Lambda here and sign up for their GPU Cloud: https://lambdalabs.com/papers
📝 The paper "Few-shot Video-to-Video Synthesis" is available here:
https://nvlabs.github.io/few-shot-vid2vid/
🙏 We would like to thank our generous Patreon supporters…
📝 The paper "Few-shot Video-to-Video Synthesis" is available here:
https://nvlabs.github.io/few-shot-vid2vid/
🙏 We would like to thank our generous Patreon supporters…
Чипы Intel Myriad X и их масштабируемость в инференсе нейронных сетей
Нейростики Intel NCS2, чипы Myriad X, решения сторонних производителей — компания Intel продвигает решения на базе Myriad X в самых различных вариантах.
Чем же так хороши эти ускорители? Во-первых, стоимостью одного FPS. Во-вторых, полной совместимостью с OpenVINO, где можно перенести существующие решения с CPU/GPU на стик или MyriadX без их доработки или дополнительной адаптации. Конечно же, адаптация это не особенность VPU, а, скорее, особенность OpenVINO, где каждая обученная сеть может работать на любой выбранной аппаратной платформе, будь то CPU, GPU, FPGA, VPU и выбор может быть сделан не до разработки, а после.
🔗 Чипы Intel Myriad X и их масштабируемость в инференсе нейронных сетей
Нейростики Intel NCS2, чипы Myriad X, решения сторонних производителей — компания Intel продвигает решения на базе Myriad X в самых различных вариантах. Чем же т...
Нейростики Intel NCS2, чипы Myriad X, решения сторонних производителей — компания Intel продвигает решения на базе Myriad X в самых различных вариантах.
Чем же так хороши эти ускорители? Во-первых, стоимостью одного FPS. Во-вторых, полной совместимостью с OpenVINO, где можно перенести существующие решения с CPU/GPU на стик или MyriadX без их доработки или дополнительной адаптации. Конечно же, адаптация это не особенность VPU, а, скорее, особенность OpenVINO, где каждая обученная сеть может работать на любой выбранной аппаратной платформе, будь то CPU, GPU, FPGA, VPU и выбор может быть сделан не до разработки, а после.
🔗 Чипы Intel Myriad X и их масштабируемость в инференсе нейронных сетей
Нейростики Intel NCS2, чипы Myriad X, решения сторонних производителей — компания Intel продвигает решения на базе Myriad X в самых различных вариантах. Чем же т...
Хабр
Чипы Intel Myriad X и их масштабируемость в инференсе нейронных сетей
Нейростики Intel NCS2, чипы Myriad X, решения сторонних производителей — компания Intel продвигает решения на базе Myriad X в самых различных вариантах. Чем же т...
[NLP] Basics: Understanding Regular Expressions
🔗 [NLP] Basics: Understanding Regular Expressions
The only guide you’ll ever need
🔗 [NLP] Basics: Understanding Regular Expressions
The only guide you’ll ever need
Medium
[NLP] Basics: Understanding Regular Expressions
The only guide you’ll ever need
Optimal Estimation Algorithms: Kalman and Particle Filters
🔗 Optimal Estimation Algorithms: Kalman and Particle Filters
An introduction to the Kalman and Particle Filters and their applications in fields such as Robotics and Reinforcement Learning.
🔗 Optimal Estimation Algorithms: Kalman and Particle Filters
An introduction to the Kalman and Particle Filters and their applications in fields such as Robotics and Reinforcement Learning.
Medium
Optimal Estimation Algorithms: Kalman and Particle Filters
An introduction to the Kalman and Particle Filters and their applications in fields such as Robotics and Reinforcement Learning.
🎥 Семинар: обучение CNN (16.11.2019)
👁 1 раз ⏳ 3775 сек.
👁 1 раз ⏳ 3775 сек.
Vk
Семинар: обучение CNN (16.11.2019)
vk.com video
🎥 Raphaël Meudec: tf-explain: Interpretability for Tensorflow 2.0 | PyData New York 2019
👁 1 раз ⏳ 1809 сек.
👁 1 раз ⏳ 1809 сек.
Deep learning models now emerge in multiple domains. The question data scientists and users always ask is "Why does it work?". Explaining decisions from neural networks is vital for model improvements and analysis, and users' adoption. In this talk, I will explain interpretability methods implementations with TF2.0 and introduce tf-explain, a TF2.0 library for interpretability.
www.pydata.org
PyData is an educational program of NumFOCUS, a 501(c)3 non-profit organization in the United States. PyData proviVk
Raphaël Meudec: tf-explain: Interpretability for Tensorflow 2.0 | PyData New York 2019
Deep learning models now emerge in multiple domains. The question data scientists and users always ask is "Why does it work?". Explaining decisions from neural networks is vital for model improvements and analysis, and users' adoption. In this talk, I will…
🎥 Assembly Data Science - Deep Learning for Computer Vision
👁 1 раз ⏳ 12092 сек.
👁 1 раз ⏳ 12092 сек.
We’re proud to announce the first event in The Assembly: Data Science stream on 30th November 2019 at in5 Tech! These workshops will cover data science platforms and techniques, machine learning and artificial intelligence paradigms with more sophisticated content from experts for those who would like to do a deep dive into these topics.
Our first session will cover Deep Learning For Computer Vision. We’ll take you over the basics of computer vision - the science of how computers can autonomously gain a hiVk
Assembly Data Science - Deep Learning for Computer Vision
We’re proud to announce the first event in The Assembly: Data Science stream on 30th November 2019 at in5 Tech! These workshops will cover data science platforms and techniques, machine learning and artificial intelligence paradigms with more sophisticated…
Data Structures and Algorithms with Python — K. D. Lee, S. Hubbard
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
📝 Data Structures and Algorithms with Python (en).pdf - 💾13 437 939
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
📝 Data Structures and Algorithms with Python (en).pdf - 💾13 437 939
Python for Probability, Statistics, and Machine Learning
📝 Python for Probability, Statistics, and Machine Learning.pdf - 💾7 483 357
📝 Python for Probability, Statistics, and Machine Learning.pdf - 💾7 483 357
🎥 075. Карьера в data science: типичные ошибки на собеседовании – Валерий Бабушкин
👁 13 раз ⏳ 1103 сек.
👁 13 раз ⏳ 1103 сек.
- Как найти работу в Data Science, если у тебя еще нет рабочего опыта?
- Стоит ли тратить время на kaggle?
- Какой путь должен пройти дата саентолог, чтобы стать джуниором, мидлом и сеньором?
* 21 октября 2018 г. в московском офисе Яндекса прошла встреча сообщества Open Data Science. Мы испытали новый формат: программа не была определена заранее, а составлялась по запросам аудитории.
Мы собрали больше 500 заявок от участников и ответили на самые популярные и интересные вопросы.
Валерий Бабушкин
ЗакончилVk
075. Карьера в data science: типичные ошибки на собеседовании – Валерий Бабушкин
- Как найти работу в Data Science, если у тебя еще нет рабочего опыта?
- Стоит ли тратить время на kaggle?
- Какой путь должен пройти дата саентолог, чтобы стать джуниором, мидлом и сеньором?
* 21 октября 2018 г. в московском офисе Яндекса прошла встреча…
- Стоит ли тратить время на kaggle?
- Какой путь должен пройти дата саентолог, чтобы стать джуниором, мидлом и сеньором?
* 21 октября 2018 г. в московском офисе Яндекса прошла встреча…
‘I want to learn Artificial Intelligence and Machine Learning. Where can I start?’
🔗 ‘I want to learn Artificial Intelligence and Machine Learning. Where can I start?’
How I went from Apple Genius to Startup Failure to Uber Driver to Machine Learning Engineer
🔗 ‘I want to learn Artificial Intelligence and Machine Learning. Where can I start?’
How I went from Apple Genius to Startup Failure to Uber Driver to Machine Learning Engineer
Medium
“I want to learn Artificial Intelligence and Machine Learning. Where can I start?”
How I went from Apple Genius to Startup Failure to Uber Driver to Machine Learning Engineer
🎥 Семинар 4 - Организация научных исследований в студенческой среде, на примере ВШЭ, ИСП РАН и mipt.ai
👁 1 раз ⏳ 7207 сек.
👁 1 раз ⏳ 7207 сек.
Запись на следующие семинары: http://mipt.ai/seminar и сайт лаборатории mipt.ai
По всем вопросам пишите нам на info@mipt.ai
Таймтеги в описании ниже.
22 ноября в ВШЭ прошёл уже четвёртый открытый научный семинар лаборатории машинного интеллекта МФТИ! На этот раз с научными руководителями из ВШЭ, ИСП РАН и ИАД (ВЦ РАН) обсуждали построение и развитие научной группы с привлечением студентов к исследованиям.
Таймтеги:
0:21 Андрей Устюжанин (заведующий лабораторией методов анализа больших данных ВШЭ) - гибкиVk
Семинар 4 - Организация научных исследований в студенческой среде, на примере ВШЭ, ИСП РАН и mipt.ai
Запись на следующие семинары: http://mipt.ai/seminar и сайт лаборатории mipt.ai
По всем вопросам пишите нам на info@mipt.ai
Таймтеги в описании ниже.
22 ноября в ВШЭ прошёл уже четвёртый открытый научный семинар лаборатории машинного интеллекта МФТИ! На…
По всем вопросам пишите нам на info@mipt.ai
Таймтеги в описании ниже.
22 ноября в ВШЭ прошёл уже четвёртый открытый научный семинар лаборатории машинного интеллекта МФТИ! На…
🎥 Quantum Computer Programming w/ Qiskit
👁 1 раз ⏳ 2886 сек.
👁 1 раз ⏳ 2886 сек.
A practical and applied introduction to quantum computer programming, using IBM's free cloud-based quantum machines and Qiskit.
IBM Quantum Computing: https://quantum-computing.ibm.com/
Text-based tutorials and sample code: https://pythonprogramming.net/quantum-computer-programming-tutorial/
pip install qiskit numpy jupyterlab matplotlib qiskit-ibmq-provider
Qiskit slack channel: https://app.slack.com/client/T7RSPHKK2/C7SJ0PJ5A
Python 3 Basics tutorials: https://pythonprogramming.net/introduction-learnVK Видео
Quantum Computer Programming w/ Qiskit
A practical and applied introduction to quantum computer programming, using IBM's free cloud-based quantum machines and Qiskit.
IBM Quantum Computing: https://quantum-computing.ibm.com/
Text-based tutorials and sample code: https://pythonprogramming.net/quantum…
IBM Quantum Computing: https://quantum-computing.ibm.com/
Text-based tutorials and sample code: https://pythonprogramming.net/quantum…
A Gentle Introduction to Model Selection for Machine Learning
🔗 A Gentle Introduction to Model Selection for Machine Learning
Given easy-to-use machine learning libraries like scikit-learn and Keras, it is straightforward to fit many different machine learning models on a given predictive modeling dataset. The challenge of applied machine learning, therefore, becomes how to choose among a range of different models that you can use for your problem. Naively, you might believe that model …
🔗 A Gentle Introduction to Model Selection for Machine Learning
Given easy-to-use machine learning libraries like scikit-learn and Keras, it is straightforward to fit many different machine learning models on a given predictive modeling dataset. The challenge of applied machine learning, therefore, becomes how to choose among a range of different models that you can use for your problem. Naively, you might believe that model …
MachineLearningMastery.com
A Gentle Introduction to Model Selection for Machine Learning - MachineLearningMastery.com
Given easy-to-use machine learning libraries like scikit-learn and Keras, it is straightforward to fit many different machine learning models on a given predictive modeling dataset. The challenge of applied machine learning, therefore, becomes how to choose…
«Ты узнаешь ее из тысячи...» или классифицируем изображения с веб камеры в реальном времени с помощью PyTorch
Вот бывает же в жизни такой, сидишь себе не шалишь, никого не трогаешь, починяешь примус, а тут из этого примуса, из телевизора, да и вообще из каждого утюга, до тебя доносится: «нейронные сети, глубокое обучение, искусственный интеллект, цифровая экономика…».
Я — человек, а значит существо любопытное и алчное . В очередной раз не удержался и решил узнать на практике, что такое нейронные сети и с чем их едят.
Как говориться: «Хочешь научиться сам — начни учить других», на этом я перестану сыпать цитатами и перейдем к делу.
В данной статье мы вместе с вами попробуем, решить задачу, которая как оказалось будоражит не только мой ум. Не имея достаточных фундаментальных знаний в области математики и программирования мы попробуем в реальном времени классифицировать изображения с веб-камеры, с помощью OpenCV и библиотеки машинного для языка Python — PyTorch. По пути узнаем о некоторых моментах, которые могли бы быть полезны новичкам в применении нейронных сетей.
Ну что вам интересно сможет ли наш классификатор отличить Arduino-совместимые контроллеры от малины? Тогда милости прошу под кат.
🔗 «Ты узнаешь ее из тысячи...» или классифицируем изображения с веб камеры в реальном времени с помощью PyTorch
Вот бывает же в жизни такой, сидишь себе не шалишь, никого не трогаешь, починяешь примус, а тут из этого примуса, из телевизора, да и вообще из каждого утюга, до...
Вот бывает же в жизни такой, сидишь себе не шалишь, никого не трогаешь, починяешь примус, а тут из этого примуса, из телевизора, да и вообще из каждого утюга, до тебя доносится: «нейронные сети, глубокое обучение, искусственный интеллект, цифровая экономика…».
Я — человек, а значит существо любопытное и алчное . В очередной раз не удержался и решил узнать на практике, что такое нейронные сети и с чем их едят.
Как говориться: «Хочешь научиться сам — начни учить других», на этом я перестану сыпать цитатами и перейдем к делу.
В данной статье мы вместе с вами попробуем, решить задачу, которая как оказалось будоражит не только мой ум. Не имея достаточных фундаментальных знаний в области математики и программирования мы попробуем в реальном времени классифицировать изображения с веб-камеры, с помощью OpenCV и библиотеки машинного для языка Python — PyTorch. По пути узнаем о некоторых моментах, которые могли бы быть полезны новичкам в применении нейронных сетей.
Ну что вам интересно сможет ли наш классификатор отличить Arduino-совместимые контроллеры от малины? Тогда милости прошу под кат.
🔗 «Ты узнаешь ее из тысячи...» или классифицируем изображения с веб камеры в реальном времени с помощью PyTorch
Вот бывает же в жизни такой, сидишь себе не шалишь, никого не трогаешь, починяешь примус, а тут из этого примуса, из телевизора, да и вообще из каждого утюга, до...
Хабр
«Ты узнаешь ее из тысячи...» или классифицируем изображения с веб-камеры в реальном времени с помощью PyTorch
Вот бывает же в жизни такое. Сидишь себе не шалишь, никого не трогаешь, починяешь примус, а тут из этого примуса, из телевизора, да и вообще из каждого утюга, до...
Mathematics for Machine Learning
Free Download Printed Book Cambridge University Press
https://mml-book.github.io/
#artificialintelligence #AI #Mathematics #calculus #linearalgebra #deeplearning #machinelearning
🔗 Mathematics for Machine Learning
Companion webpage to the book “Mathematics for Machine Learning”. Copyright 2019 by Marc Peter Deisenroth, A Aldo Faisal, and Cheng Soon Ong. To be published by Cambridge University Press.
Free Download Printed Book Cambridge University Press
https://mml-book.github.io/
#artificialintelligence #AI #Mathematics #calculus #linearalgebra #deeplearning #machinelearning
🔗 Mathematics for Machine Learning
Companion webpage to the book “Mathematics for Machine Learning”. Copyright 2019 by Marc Peter Deisenroth, A Aldo Faisal, and Cheng Soon Ong. To be published by Cambridge University Press.