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---------------------

​Stanford Seminar - Erudite: Prototype System for Computational Intelligence

🔗 Stanford Seminar - Erudite: Prototype System for Computational Intelligence
Wen-mei Hwu University of Illinois, Urbana-Champaign January 16, 2018 Since the rise of deep learning in 2012, much progress has been made in deep-learning-b...

https://habr.com/ru/company/dsec/blog/437092/

Безопасность алгоритмов машинного обучения. Атаки с использованием Python

#machinelearning #neuralnets #deeplearning #машинноеобучение

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

​Pre-trained BERT in PyTorch

https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT

🔗 huggingface/pytorch-pretrained-BERT
A PyTorch implementation of Google AI's BERT model provided with Google's pre-trained models, examples and utilities. - huggingface/pytorch-pretrained-BERT

​Обзор алгоритмов глубокого машинного обучения для роботов

Обзор будет полезен для тех, кто занимается физическими роботами и кому стало недостаточно arduino, а также для людей, кто хотел бы реализовать какие-либо из функций восприятия окружающего мира в своих роботах или устройствах.
https://habr.com/ru/post/435968/
#Искусственный интеллект,
#Машинноеобучение,

🔗 Обзор алгоритмов глубокого машинного обучения для роботов
Обзор будет полезен для тех, кто занимается физическими роботами и кому стало недостаточно arduino, а также для людей, кто хотел бы реализовать какие-либо из...

​Discovering and Classifying In-app Message Intent at Airbnb
Conversational AI is inspiring us to rethink the customer experience on our platform.

🔗 Discovering and Classifying In-app Message Intent at Airbnb
Conversational AI is inspiring us to rethink the customer experience on our platform.

🎥 Android Studio 3.3, introducing Feast: a feature store for ML, NVIDIA Tesla T4 GPUs, & more!
👁 1 раз ⏳ 163 сек.
TL;DR 142 | The Google Developer Show

Android Studio 3.3 → http://bit.ly/2Dy68KQ
Get your Android apps ready for 64-bit → http://bit.ly/2DyGllP
Feast: open source feature store for machine learning → http://bit.ly/2FJaK32
Go on Cloud Functions → http://bit.ly/2SbMzjS
NVIDIA Tesla T4 GPUs now in beta → http://bit.ly/2FM0tmX
Soft Actor-Critic: Deep Reinforcement Learning for Robotics → http://bit.ly/2UlpHfd
Google Summer of Code 2019 → http://bit.ly/2HxM3Z6

Here to bring you the latest developer news fr