​The Data Driven Partier: Movie Mustache

🔗 The Data Driven Partier: Movie Mustache – Towards Data Science
The concept behind ‘Movie Mustache’ is simple, but revolutionary. Watch a movie with friends but with a mustache or two on the TV —…

Unmaking Graphs
https://towardsdatascience.com/unmaking-graphs-f584625c5bfd?source=collection_home---4------2---------------------

https://habr.com/ru/post/438542/

Как мы создали рекомендательный сервис по подбору одежды на нейронных сетях

#machinelearning #neuralnets #deeplearning #машинноеобучение

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

🎥 The Lifecycle of Artificial Intelligence with IBM's Deep Learning as a Service - Justin McCoy
👁 3 раз ⏳ 2291 сек.
PyData NYC 2018

Train, evaluate, and deploy deep learning models with cloud compute through API calls.
===
www.pydata.org

PyData is an educational program of NumFOCUS, a 501(c)3 non-profit organization in the United States. PyData provides a forum for the international community of users and developers of data analysis tools to share ideas and learn from each other. The global PyData network promotes discussion of best practices, new approaches, and emerging technologies for data management, processing, a

WTF is image classification?
https://towardsdatascience.com/wtf-is-image-classification-8e78a8235acb?source=collection_home---4------1---------------------

​PyTorch From Scratch - Part 1

🔗 PyTorch From Scratch - Part 1
In this video we learn how to build a neural network with PyTorch from scratch. We only use built-in Python functions and PyTorch tensors. https://pytorch.or...

​SQL Database Fundamentals for Data Science - By Microsoft

🔗 SQL Database Fundamentals for Data Science - By Microsoft
SQL is an essential skill to have in every data scientist. You should have sql skill and better understanding. In this complete SQL course you will learn abo...

​🔗 To Build Truly Intelligent Machines, Teach Them Cause and Effect | Quanta Magazine
Judea Pearl, a pioneering figure in artificial intelligence, argues that AI has been stuck in a decades-long rut. His prescription for progress? Teach machines to understand the question why.

🎥 Deep Q Learning to solve OpenAI Gym Cartpole
👁 1 раз ⏳ 692 сек.
Deep Q Learning to solve OpenAI Gym Cartpole

Trying to figure out how to apply Q-Learning with Neural Networks to solve OpenAI Gym's CartPole Environment? or just interested in Reinforcement Learning in general? Well this video explains just that with a simple example in actual code!

Previous Episode (Solving CartPole with Hill Climbing):
https://www.youtube.com/watch?v=WZFj81xPgyk

Deriving the Bellman Equation:
https://youtu.be/wN3rxIKmMgE?t=76

Tensorflow Basics:
https://www.youtube.com/watch?v=x_RAXyf

​Недавно в уютном чатике дата сатанистов подняли вопрос, как правильно "продавать" внутренние проекты по машинному обучению. Оказалось, что многие из нас весьма брезгливо относятся к экономическому обоснованию своей деятельности. Меж тем, чтобы провести минимальную оценку рентабельности проекта, никакого MBA не нужно — в небольшой статье (10 страниц текста, ке-ке-ке) я расскажу вам, что такое рентабельность инвестиций, как оценить её для внутреннего проекта, какую роль в этом играет Proof of Concept, и почему в реальной жизни всё может пойти не так. Делать мы всё это будем вокруг вымышленного проекта по автоматизации составления расписаний для колл-центра. Добро пожаловать под кат!

🔗 Proof of Concept: Как проверить, что внедрение ML стоит свеч
Недавно в уютном чатике дата сатанистов подняли вопрос, как правильно "продавать" внутренние проекты по машинному обучению. Оказалось, что многие из нас весьма...

Unet Segmentation in Keras TensorFlow

🎥 Unet Segmentation in Keras TensorFlow
👁 1 раз ⏳ 2116 сек.
About: This video is all about the most popular and widely used Segmentation Model called UNET. UNet is built for biomedical Image Segmentation. It is base model for any segmentation task. It follows a encoder decoder approach. It used skip connection to get the local information during down sampling path,
and use it during upsampling path.

The UNet is built using Keras TensorFlow.

# ======================================================

CODE: https://github.com/nikhilroxtomar/UNet-Segmentation-in-Ke

​🔗 4 Machine Learning Techniques with Python – Rinu Gour – Medium
4 Machine Learning Techniques with Python

​This is a super cool resource: Papers With Code now includes 950+ ML tasks, 500+ evaluation tables (including SOTA results) and 8500+ papers with code. Probably the largest collection of NLP tasks I've seen including 140+ tasks and 100 datasets.

https://paperswithcode.com/sota

🔗 Browse the State-of-the-Art in Machine Learning
522 leaderboards • 967 tasks • 708 datasets • 9199 papers with code.

Matplotlib Tutorial: Learn basics of Python’s powerful Plotting library
https://towardsdatascience.com/matplotlib-tutorial-learn-basics-of-pythons-powerful-plotting-library-b5d1b8f67596?source=collection_home---4------1---------------------

Machine Learning Chatbot with Tensorflow

🎥 Machine Learning Chatbot with Tensorflow
👁 1 раз ⏳ 1044 сек.
In this video, I’ll share the GitHub project I followed along to build a chatbot.

If you want the full tutorial, you can find it on Sentdex https://pythonprogramming.net/chatbot-deep-learning-python-tensorflow/

Here are the content links of this video. You can find it on out github at
https://github.com/KnowledgeMavens/chatbot
Build Your Own Chatbot
Can be used to for Twitter - Charles the AI - https://twitter.com/Charles_the_AI?lang=en
Build custom chatbot
Download Dataset https://www.reddit.com/r/datas

​The power of deeper networks for expressing natural functions”,

Rolnick and Tegmark: https://arxiv.org/abs/1705.05502

#artificalintelligence #deeplearning #machinelearning

🔗 The power of deeper networks for expressing natural functions

Kaggle PLAsTiCC: классификация космических объектов — Сергей Злобин

🎥 Kaggle PLAsTiCC: классификация космических объектов — Сергей Злобин
👁 1 раз ⏳ 2265 сек.
Сергей Злобин рассказывает про задачу классификации космических объектов (Kaggle PLAsTiCC Astronomical Classification), в которой Сергею вместе с его командой не хватило всего одного места до золота. Из видео вы сможете узнать про признаки на основе подгонки кривых под точки, аугментацию астрономических данных и эвристические правки предсказаний отдельных классов.

Слайды: https://gh.mltrainings.ru/presentations/Zlobin_KagglePlasticc_2019.pdf

Узнать о текущих соревнованиях можно на сайте http://mltraining

​https://m.youtube.com/watch?v=I2R6wmDwD8o

🔗

Model-Free Prediction: Reinforcement Learning
https://towardsdatascience.com/model-free-prediction-reinforcement-learning-507297e8e2ad?source=collection_home---4------1---------------------

​So many papers applying deep learning to theoretical and experimental physics!
Fascinating.

https://physicsml.github.io/pages/papers.html

🔗 Papers | 〈 physics | machine learning 〉