​Neural Ordinary Differential Equations

https://blog.acolyer.org/2019/01/09/neural-ordinary-differential-equations/

#artificialintelligence #deeplearning #machinelearning

🔗 Neural Ordinary Differential Equations
Neural ordinary differential equations Chen et al., NeurIPS’18 ‘Neural Ordinary Differential Equations’ won a best paper award at NeurIPS last month. It’s not an easy piece (at least not for …

Сергей Марков: "Искусственный интеллект и машинное обучение: итоги 2018 года."

🎥 Сергей Марков: "Искусственный интеллект и машинное обучение: итоги 2018 года."
👁 24 раз ⏳ 8344 сек.
Лекция состоялась в научно-популярном лектории центра "Архэ" (http://arhe.msk.ru) 16 января 2019 года.

Лектор: Сергей Марков — автор одной из сильнейших российских шахматных программ, специалист по методам машинного обучения и основатель портала XX2 ВЕК (https://22century.ru).

​Что не так с обучением с подкреплением (Reinforcement Learning)?

Еще в начале 2018 года вышла статья Deep Reinforcement Learning Doesn't Work Yet ("Обучение с подкреплением пока не работает"). Основная претензия которой сводилась к тому, что современные алгоритмы обучения с подкреплением требуют для решения задачи примерно столько же времени, как и обычный случайный поиск.

Изменилось ли что-то с того времени? Нет.

Обучение с подкреплением считается одним из трех основных путей к созданию сильного ИИ. Но трудности, с которыми сталкивается эта область машинного обучения, и методы, которыми ученые пытаются бороться с этими трудностями, наводят на мысль что, возможно, с самим этим подходом имеются фундаментальные проблемы.

🔗 Что не так с обучением с подкреплением (Reinforcement Learning)?
Еще в начале 2018 года вышла статья Deep Reinforcement Learning Doesn't Work Yet ("Обучение с подкреплением пока не работает"). Основная претензия которой...

Is the Difficulty Bomb Exploding
https://towardsdatascience.com/quickblarks-62aa90169ff0?source=collection_home---4------5---------------------

https://habr.com/ru/post/437070/

Опрос Data Science Tools 2019

#machinelearning #neuralnets #deeplearning #машинноеобучение

Наш телеграмм канал - https://t.me/ai_machinelearning_big_data

🎥 3 Example of Machine Learning Using Python | Machine Learning With Python | Machine Learning
👁 1 раз ⏳ 568 сек.
Machine learning is a scientific discipline that explores the construction and study of algorithms that can learn from data. Such algorithms operate by building a model from example inputs and using that to make predictions or decisions, rather than following strictly static program instructions. Machine learning is closely related to and often overlaps with computational statistics; a discipline that also specializes in prediction-making.

This training is an introduction to the concept of machine learning

Generating, With Style: The Mechanics Behind NVIDIA’s Highly Realistic GAN Images
https://towardsdatascience.com/generating-with-style-the-mechanics-behind-nvidias-highly-realistic-gan-images-b6937237e3c6?source=collection_home---4------2---------------------

​Jure Lescovic "Deep Learning on Graphs"

🔗 Jure Lescovic "Deep Learning on Graphs"
Machine learning on graphs is an important and ubiquitous task with applications ranging from drug design to friendship recommendation in social networks. Th...

​TWiML x Fast ai Machine & Deep Learning Study Group - Session 1 - Spring 2019 1080p

🔗 TWiML x Fast ai Machine & Deep Learning Study Group - Session 1 - Spring 2019 1080p
**SUBSCRIBE AND TURN ON NOTIFICATIONS** **twimlai.com** This video is a recap of our Merged Fast.ai x TWiML Online Machine Learning & Deep Learning Study Gro...

​Deep Learning Frameworks 2019

🔗 Deep Learning Frameworks 2019
Which deep learning framework should you use? In this video I'll compare 10 deep learning frameworks across a wide variety of metrics. PyTorch, Tensorflow, M...

​Project: DeepNLP course
Link: https://github.com/DanAnastasyev/DeepNLP-Course
Description:
Deep learning for NLP crash course at ABBYY. Topics include: sentiment analysis, word embeddings, CNNs, seq2seq with attention and much more. Enjoy!
#ML #DL #NLP #python #abbyy #opensource

🔗 DanAnastasyev/DeepNLP-Course
Deep NLP Course. Contribute to DanAnastasyev/DeepNLP-Course development by creating an account on GitHub.

​В прошлом году мы представили ML.NET, кросс-платформенную и открытую систему машинного обучения для разработчиков .NET. За это время она очень сильно развилась и прошла через множество версий. Сегодня делимся руководством по тому, как создать свое первое приложение на ml.net за 10 минут.

https://habr.com/ru/company/microsoft/blog/436728/

🔗 Руководство по ML.NET — первое приложение за 10 минут
В прошлом году мы представили ML.NET, кросс-платформенную и открытую систему машинного обучения для разработчиков .NET. За это время она очень сильно развилась...

​Deep Learning Vision for Non-Vision Tasks
Learn about how creative data processing allows using the full power of deep learning vision for non-vision tasks

🔗 Deep Learning Vision for Non-Vision Tasks – Towards Data Science
Learn about how creative data processing allows using the full power of deep learning vision for non-vision tasks

​🔗 How to Configure the Learning Rate Hyperparameter When Training Deep Learning Neural Networks
The weights of a neural network cannot be calculated using an analytical method. Instead, the weights must be discovered via an empirical optimization procedure called stochastic gradient descent. The optimization problem addressed by stochastic gradient descent for neural networks is challenging and the space of solutions (sets of weights) may be comprised of many good …

​Успех новых продуктов у аудитории можно предсказать с помощью машинного обучения. Такой метод прогноза в последние годы стали использовать и в кинобизнесе. О том, как узнать с помощью ИИ, стоит ли выпускать новый фильм и как его рекламировать, — в обзоре Binary District.

🔗 Камера, мотор, Big Data: как киностудии ищут новые фильмы с помощью ИИ
Успех новых продуктов у аудитории можно предсказать с помощью машинного обучения. Такой метод прогноза в последние годы стали использовать и в кинобизнесе. О...

Неделя 7 курса Гарвардского университета по основам программирования CS50- Машинное обучение

🎥 #7 CS50 на русском 2016 Основы программирования Неделя 7 - Машинное обучение
👁 66 раз ⏳ 4897 сек.
Приветствую Вас, дорогие друзья!
Неделя 7 курса Гарвардского университета по основам программирования CS50 2016 года на русском языке.

Словарь:
Machine Learning — машинное обучение
Image Recognition — распознавание изображений
Natural Language Processing - обработка естественного языка
K-Nearest Neighbors Algorithm - метод k ближайших соседей
Lineland - Лайнландия (линейный одномерный мир)
Flatland — Флатландия (плоский двумерный мир)
Spaceland - Спейсланд (объемный трехмерный мир)
Deep learning — глубинно

🎥 Uncovering Behavioural Biases with Machine Learning | London Business School
👁 1 раз ⏳ 1761 сек.
Marcos Lopez de Prado, Principal and Head of Machine Learning, AQR Capital Management. Marcos presents at the annual AQR Asset Management Institute event: Insight Summit 2018.

This annual event distils the best insights on critical issues impacting investment industry today bringing together the academics, practitioners and regulator communities.

See more about the event: https://bit.ly/2ExIY9l


Subscribe on YouTube: http://bit.ly/2fQAm0p
Follow on Twitter: http://bit.ly/2FKNIFe

Всем привет, буду краток
Есть идея сервиса, полностью осмысленная и скомпонованная
Но проблема в том что я не разраб, но чуток шарю
Сервис, а точнее большая его часть основана на машинном обучение
Для того чтобы сервис смог заинтересовать инвесторов нужен прототип с минимальным набором функций и команда понимающая идею и готовая ее реализовать
И поэтому ищу именно членов команды, которые захотят эту идею воплотить
Будет желание узнать подробности, в личку
Спасибо за внимание

​What are the limits of deep learning

https://www.pnas.org/content/116/4/1074
#machinelearning
#deeplearning

🔗 News Feature: What are the limits of deep learning?
The much-ballyhooed artificial intelligence approach boasts impressive feats but still falls short of human brainpower. Researchers are determined to figure out what’s missing. There’s no mistaking the image: It’s a banana—a big, ripe, bright-yellow banana. Yet the artificial intelligence (AI) identifies it as a toaster, even though it was trained with the same powerful and oft-publicized deep-learning techniques that have produced a white-hot revolution in driverless cars, speech understanding, and a multitude of other AI applications. That means the AI was shown several thousand photos of bananas, slugs, snails, and similar-looking objects, like so many flash cards, and then drilled on the answers until it had the classification down cold. And yet this advanced system was quite easily confused—all it took was a little day-glow sticker, digitally pasted in one corner of the image. Apparent shortcomings in deep-learning approaches have raised concerns among researchers and the general public as technologies s

​Deep learning processing technologies for embedded systems

🔗 Deep learning processing technologies for embedded systems
- Presentation of the problem of image processing in a typical AV/ADAS scenario, both in terms of required resources and of compute paradigm. - Exploring the...