🎥 Машинное обучение 8. Intro to Deep Learning
👁 2 раз ⏳ 4478 сек.
Лекции по машинному обучению: https://www.youtube.com/playlist?list=PL4_hYwCyhAvZyW6qS58x4uElZgAkMVUvj
Семинары по машинному обучению: https://www.youtube.com/playlist?list=PL4_hYwCyhAvYPOWn6e44RKxEfRWEsPA1z

Дата лекции: 19.04.2020

Лектор: Радослав Нейчев

Монтировал: Роман Климовицкий

​Using AI to help health experts address the COVID-19 pandemic

🔗 Using AI to help health experts address the COVID-19 pandemic
Facebook AI is partnering with academic researchers and other experts to create forecasting models of the spread of COVID-19 in order to help healthcare providers and emergency responders determine how best to allocate resources.

Опубликовал 5ый урок курса “Язык R для пользователей Excel” ( https://youtu.be/lYYOKPcJ6Gc ).

В этом видео мы продолжаем знакомство с библиотекой tidyverse и пакетом dplyr.

Разберём семейство функций mutate(), и научимся с их помощью добавлять в таблицу новые вычисляемые столбцы.

Поблагодарить и поддержать курс можно любой произвольной суммой от 1$ на этой странице ( https://secure.wayforpay.com/payment/r4excel_users ).

Ссылки:
Подписаться на YouTube канал - https://www.youtube.com/R4marketing/?sub_confirmation=1
Видео 5 урока - https://youtu.be/lYYOKPcJ6Gc
Материалы - https://github.com/selesnow/r4excel_users/tree/master/lesson_5
Весь плейлист курса - https://www.youtube.com/playlist?list=PLD2LDq8edf4pgGg16wYMobvIYy_0MI0kF
Страница курса - https://selesnow.github.io/r4excel_users/

🎥 Язык R для пользователей Excel #5: Добавление вычисляемых столбцов в таблицу на языке R
👁 1 раз ⏳ 668 сек.
В этом видео мы продолжаем знакомство с библиотекой tidyverse и пакетом dplyr.
Мы разберём семейство функций mutate(), и научимся с их помощью добавлять в таблицу новые вычисляемые столбцы.

====================
Поддержать автора курса: https://secure.wayforpay.com/payment/r4excel_users

====================
Папка с материалами к данному уроку: https://github.com/selesnow/r4excel_users/tree/master/lesson_5

Папка с материалами ко всему курсу: https://github.com/selesnow/r4excel_users

====================
А

​23 апреля в 11:00 пройдет онлайн-конференция «Нас слышат, видят, реагируют: куда движутся технологии?» Технологических конкурсов Up Great.

Конференция посвящена возможностям взаимного обучения человека и компьютера, а также потенциалу технологий распознавания естественного языка и «пониманию» искусственным интеллектом смысла текста.
А еще на конференции вы узнаете подробности о новом техконкурсе Up Great ПРО//ЧТЕНИЕ, участники которого должны будут разработать ИИ, способный находить фактические, логические и смысловые ошибки в текстах. Подать заявку на конкурс можно здесь: https://bit.ly/2YUc3mD

Темы для обсуждения:
🔷 Где, как и зачем нужно развивать технологии коммуникации человека и машины? Как раскрыть и освоить новые области внедрения технологий искусственного интеллекта в сфере распознавания?
🔷 Как устроены лучшие решения мировых игроков? Есть ли у России конкурентное преимущество на международных рынках.
🔷 Какие подходы могут привести к следующем прорыву в обработке естественных языков: «пониманию» смысла и логики в тексте?

Спикеры:
— Михаил Бурцев, заведующий лабораторией нейронных систем и глубокого обучения, МФТИ
— Андрей Устюжанин, руководитель совместных проектов Яндекса и CERN
— Иван Ямщиков, PhD, научный сотрудник Института Макса Планка (Лейпциг, Германия), ИИ-евангелист компании ABBYY, сооснователь Creaited Labs
— Константин Воронцов, доктор физико-математических наук. заведующий лабораторией машинного интеллекта МФТИ
— Константин Кайсин, операционный директор технологических конкурсов Up Great
— Юрий Молодых, директор по развитию технологических конкурсов Up Great

Участие бесплатное. Регистрация по ссылке: https://bit.ly/2Rvstz9

Присоединяйтесь!

#Технологические_конкурсы #Up_Great #НТИ #ИИ #прочтение #machinelearning #nlp

​Создаём интерактивный выставочный экспонат с .NET, Azure Functions и магией когнитивных сервисов

🔗 Создаём интерактивный выставочный экспонат с .NET, Azure Functions и магией когнитивных сервисов
В начале января Электромузей Москвы объявил открытый отбор экспонатов для участия в выставке Open Museum 2020. В этой заметке я расскажу, как превратил идею когн...

​Интегральная оценка метрик загруженности сервера

🔗 Интегральная оценка метрик загруженности сервера
Работая в одном из крупнейших банков страны мне пришлось столкнутся с задачей оценки эффективности использования ресурсов примерно 16 тысяч серверов. Задача была...

​Эксперт помог выгодно сдать машину в трейд-ин. Рассказываю 4 нюанса

🔗 Эксперт помог выгодно сдать машину в трейд-ин. Рассказываю 4 нюанса
Недавно я решил сдать машину по программе трейд-ин. Предложений среди дилеров автомобилей на сегодняшний день хоть отбавляй.. Это удобно. Но каждого третьего автовладельца угнетают мысли: «Не обманули бы!». Благо друг-эксперт подсказал

​The Witch, The Queen, and The Markov Chain

🔗 The Witch, The Queen, and The Markov Chain
Markov process is not boring. It’s incredibly fun!

​Udacity Capstone: Identifying Dog Breeds Using Convoluted Neural Networks

🔗 Udacity Capstone: Identifying Dog Breeds Using Convoluted Neural Networks
According to the American Kennel Club, there are 149 breeds of dogs. Some sources claim this number should be over 300 but it’s safe to…

🎥 Deep Learning - Data Science Master program | ZaranTech
👁 1 раз ⏳ 8083 сек.
🔥🔥 Rated #1 Data Science Master Program on Youtube by Students. 🇺🇸 USA Based Trainer.
☎️ CONTACT: +1 (515) 309-7846 || 📩 - info@zarantech.com || 🌎 - https://www.zarantech.com/data-science-master-program/

In this video, you will learn about:

1. Deep Learning
2. Introduction
3. Structured Data
4. Unstructured Data
5. Neural Networks
6. Deep Neural Networks
7. Basic Neural Network Implementation

✅ WhatsApp us for more info: http://bit.ly/2G6WCyf

📌Do Subscribe to our Youtube channel: https://goo.gl/5ZqDML

🎥 Geospatial Deep Learning with ArcGIS
👁 1 раз ⏳ 3454 сек.
Deep Learning is an AI technique that uses deep neural networks to solve complex problems. One area of AI where Deep Learning has done exceedingly well is computer vision, or the ability for computers to see. This makes it especially suitable for imagery tasks such as pixel classification, object detection and categorizing features. In this hands-on session, learn how deep learning can be applied on imagery in the ArcGIS platform. You will use ArcGIS Pro and the arcgis.learn module (in ArcGIS API for Python

🎥 Deep Learning for Tabular Data: A Bag of Tricks | ODSC 2020
👁 1 раз ⏳ 1305 сек.
Jason McGhee, Senior Machine Learning Engineer at DataRobot, has been spending time applying deep learning and neural networks to tabular data. Although the deep learning technique can prove challenging, his research supports how valuable it is when using tabular datasets. In this video (adapted from his presentation at ODSC Boston 2020), Jason shares some important techniques for implementing deep learning when learning heterogenous tabular data. Learn more about Jason’s findings and ask him questions at h

​Exploring Evolutionary Meta-Learning in Robotics">
Exploring Evolutionary Meta-Learning in Robotics

🔗 Exploring Evolutionary Meta-Learning in Robotics
Posted by Xingyou (Richard) Song, Software Engineer and Yuxiang Yang, AI Resident, Robotics at Google Rapid development of more accurate...

​Learning to See Through Obstructions

Paper:
https://arxiv.org/abs/2004.01180

Project Page:
https://www.cmlab.csie.ntu.edu.tw/~yulunliu/ObstructionRemoval

Github:
https://github.com/alex04072000/ObstructionRemoval/

🔗 alex04072000/ObstructionRemoval
[CVPR 2020] Learning to See Through Obstructions. Contribute to alex04072000/ObstructionRemoval development by creating an account on GitHub.

​Обзор четырёх популярных NLP-моделей

RNNLM, Word2vec, GloVe и fastText. История создания, варианты использования, преимущества и недостатки четырёх моделей обработки естественного языка.

https://proglib.io/w/a736df85

🔗 Обзор четырёх популярных NLP-моделей
RNNLM, Word2vec, GloVe и fastText. История создания, варианты использования, преимущества и недостатки четырёх моделей обработки естественного языка.

​AI for Medicine Specialization featuring TensorFlow

🔗 AI for Medicine Specialization featuring TensorFlow

​Три подводных камня машинного обучения и как их избежать

🔗 Три подводных камня машинного обучения и как их избежать
Ученые из бесчисленных областей обращаются к алгоритмическому анализу данных, Патрик Райли из Google призывает к четким стандартам научных исследований и отчетов...

​Как лазеры и сенсоры помогают сохранить нервы судьям

🔗 Как лазеры и сенсоры помогают сохранить нервы судьям
Привет, Хабр! Оценить выступление спортсмена – задача, которая с каждым годом не становится проще. Увеличиваются скорости, усложняются программы, появляются новы...

​A Scalable Approach to Reducing Gender Bias in Google Translate">
A Scalable Approach to Reducing Gender Bias in Google Translate

🔗 A Scalable Approach to Reducing Gender Bias in Google Translate
Posted by Melvin Johnson, Senior Software Engineer, Google Research Machine learning (ML) models for language translation can be skewed ...

​Having Fun Learning CNNs: Example of Dog Breed Prediction Applicable to Human Images

🔗 Having Fun Learning CNNs: Example of Dog Breed Prediction Applicable to Human Images
Core algorithm for application that classifies dog images according to its breed and outputs the most resembling breed when a human image…