​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...

​Image Search at Facebook: Making Sense of One of the Largest Image Databases in the World

🔗 Image Search at Facebook: Making Sense of One of the Largest Image Databases in the World
Sharing of photos has become one of the primary ways for people to communicate. Billions of photos are uploaded on Facebook every single day. Such a large sc...

​Deep Recommender Systems - Gabriel Moreira (CI&T)

🔗 Deep Recommender Systems - Gabriel Moreira (CI&T)
​​​​Recommender Systems have been successfully employed by online services to help users choose from a large set of available items and to increase their eng...

​Introduction to Deep Learning Lecture 3

🔗 Introduction to Deep Learning Lecture 3

🎥 Update on Machine and Deep Learning
👁 2 раз ⏳ 3276 сек.
Moderator: Crystal Valentine

🎥 Machine Learning at scale with Kubernetes - Singapore Kubernetes User Group
👁 1 раз ⏳ 1890 сек.
Speaker: Wesley Goi

Event Page: https://www.meetup.com/Singapore-Kubernetes-User-Group/events/257856229/

Produced by Engineers.SG
Recorded by: Acronis

Help us caption & translate this video!

https://amara.org/v/nRvM/

​Evolving Neural Networks

http://nn.cs.utexas.edu/downloads/slides/miikkulainen.ijcnn13.pdf

🔗

​Time Series of Price Anomaly Detection
Anomaly detection detects data points in data that does not fit well with the rest of the data.

🔗 Time Series of Price Anomaly Detection – Towards Data Science
Anomaly detection detects data points in data that does not fit well with the rest of the data.

​NLP. Основы. Техники. Саморазвитие. Часть 1

Машинное обучение
Привет! Меня зовут Иван Смуров, и я возглавляю группу исследований в области NLP в компании ABBYY. О том, чем занимается наша группа, можно почитать здесь. Недавно я читал лекцию про Natural Language Processing (NLP) в Школе глубокого обучения – это кружок при Физтех-школе прикладной математики и информатики МФТИ для старшеклассников, интересующихся программированием и математикой. Возможно, тезисы моей лекции кому-то пригодятся, поэтому поделюсь ими с Хабром.

Поскольку за один раз все объять не получится, разделим статью на две части. Сегодня я расскажу о том, как нейросети (или глубокое обучение) используются в NLP. Во второй части статьи мы сконцентрируемся на одной из самых распространенных задач NLP — задаче извлечения именованных сущностей (Named-entity recognition, NER) и разберем подробно архитектуры ее решений.

🔗 NLP. Основы. Техники. Саморазвитие. Часть 1
Привет! Меня зовут Иван Смуров, и я возглавляю группу исследований в области NLP в компании ABBYY. О том, чем занимается наша группа, можно почитать здесь.

​https://habr.com/ru/post/432444/
Все начиналось банально — моя компания уже год платила ежемесячно плату за сервис, который умел находить регион с номерными знаками на фото. Эта функция применяется для автоматической зарисовки номера у некоторых клиентов.

И в один прекрасный день МВД Украины открыло доступ к реестру транспортных средств. Теперь по номерному знаку стало возможным проверять некоторую информацию про автомобиль (марку, модель, год выпуска, цвет и т.д. )! Скучная рутина линейного программирования померкла перед новой свехзадачей — считывать номера по всей базе фото и валидировать эти данные с теми, что указывал пользователь. Сами знаете как это бывает «глаза загорелись» — вызов принят, все остальные задачи на время стали скучны и монотонны… Мы принялись за работу и получили неплохие результаты, чем, собственно и решили поделиться с сообществом.

🔗 Распознавание номеров. Практическое пособие. Часть 1
Все начиналось банально — моя компания уже год платила ежемесячно плату за сервис, который умел находить регион с номерными знаками на фото. Эта функция...

What Makes a Good Image Generator AI?

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

🎥 What Makes a Good Image Generator AI?
👁 1 раз ⏳ 341 сек.
Three paper recommendations this time:
- Inception score - "Improved Techniques for Training GANs" - https://arxiv.org/abs/1606.03498
- "Progressive Growing of GANs for Improved Quality" - https://arxiv.org/abs/1710.10196
- Inception score criticism - "A Note on the Inception Score" - https://arxiv.org/abs/1801.01973

Pick up cool perks on our Patreon page:
› https://www.patreon.com/TwoMinutePapers

We would like to thank our generous Patreon supporters who make Two Minute Papers possible:
313V, Alex Haro,

Evaluating Text Output in NLP: BLEU at your own risk
https://towardsdatascience.com/evaluating-text-output-in-nlp-bleu-at-your-own-risk-e8609665a213?source=collection_home---2------0---------------------