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.
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.
Библиотека программиста
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
🔗 AI for Medicine Specialization featuring TensorFlow
blog.tensorflow.org
AI for Medicine Specialization featuring TensorFlow
The TensorFlow blog contains regular news from the TensorFlow team and the community, with articles on Python, TensorFlow.js, TF Lite, TFX, and more.
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...
🔗 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...
Хабр
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...
🔗 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...
Хабр
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 новые элементы и их связки. Сравните...
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 ...
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 ...
blog.research.google
A Scalable Approach to Reducing Gender Bias in Google Translate
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…
🔗 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…
Medium
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…
🎥 Generating Images with Python and PIL for Machine Learning
👁 1 раз ⏳ 635 сек.
👁 1 раз ⏳ 635 сек.
Sometimes it can be helpful to generate a large volume of JEPGs or PNGs to create synthetic data for machine learning training. In this video, I demonstrate how I used Python and PIL to create an image recognition dataset for one of my classes.
https://www.kaggle.com/jeffheaton/generate-paperclips
Vk
Generating Images with Python and PIL for Machine Learning
Sometimes it can be helpful to generate a large volume of JEPGs or PNGs to create synthetic data for machine learning training. In this video, I demonstrate how I used Python and PIL to create an image recognition dataset for one of my classes.
https:/…
https:/…
🎥 AWS Live - 1 | AWS Machine Learning Tutorial | Amazon Machine Learning | AWS Training | Edureka
👁 1 раз ⏳ 3698 сек.
👁 1 раз ⏳ 3698 сек.
🔥AWS Training: https://www.edureka.co/aws-certification-training
This Edureka Live tutorial on ‘AWS Machine Learning Tutorial’ will introduce you to the nitty-gritty of Cloud Computing, Machine Learning and help you build an ML model using AWS.
🔹Amazon AWS Video Tutorial Playlist https://goo.gl/9fQX6J
-----------------------------------------------------------------------------------------
Subscribe to our channel to get video updates. Hit the subscribe button above.
Twitter: https://twitter.com/edurek
Vk
AWS Live - 1 | AWS Machine Learning Tutorial | Amazon Machine Learning | AWS Training | Edureka
🔥AWS Training: https://www.edureka.co/aws-certification-training
This Edureka Live tutorial on ‘AWS Machine Learning Tutorial’ will introduce you to the nitty-gritty of Cloud Computing, Machine Learning and help you build an ML model using AWS.
🔹Amazon…
This Edureka Live tutorial on ‘AWS Machine Learning Tutorial’ will introduce you to the nitty-gritty of Cloud Computing, Machine Learning and help you build an ML model using AWS.
🔹Amazon…
🎥 Deep Learning for Imaging Scientists (2020)
👁 3 раз ⏳ 2197 сек.
👁 3 раз ⏳ 2197 сек.
Hosted by Mike Marsh, Dragonfly Product Manager at ORS
A practical look at Deep Learning for applications in Scientific Imaging.
About this lesson and the Dragonfly Daily
This is lesson 15 in an ongoing daily tutorial series that teaches new users how to become productive with the Dragonfly image processing and visualization platform. This lesson gives users the background details they need in order to work through subsequent lessons in De-noising, Image Segmentation, and Super Resolution, all with Deep Le
Vk
Deep Learning for Imaging Scientists (2020)
Hosted by Mike Marsh, Dragonfly Product Manager at ORS
A practical look at Deep Learning for applications in Scientific Imaging.
About this lesson and the Dragonfly Daily
This is lesson 15 in an ongoing daily tutorial series that teaches new users how to…
A practical look at Deep Learning for applications in Scientific Imaging.
About this lesson and the Dragonfly Daily
This is lesson 15 in an ongoing daily tutorial series that teaches new users how to…
В статье рассматривается создание классификатора изображений.
https://proglib.io/w/70633657
🔗 Image Classification in Data Science
What is image classification in Data Science and building our own image classifier in Python
https://proglib.io/w/70633657
🔗 Image Classification in Data Science
What is image classification in Data Science and building our own image classifier in Python
Medium
Image Classification in Data Science
What is image classification in Data Science and building our own image classifier in Python
🎥 Компьютерное зрение и Нейронные сети на Python // День открытых дверей OTUS
👁 1 раз ⏳ 6393 сек.
👁 1 раз ⏳ 6393 сек.
Трансляция проходила 21 апреля 2020 года
День Открытых Дверей — отличная возможность узнать подробнее о программе курса, особенностях онлайн-формата, навыках, компетенциях и перспективах, которые ждут выпускников после обучения.
Также преподаватель расскажет о своём профессиональном опыте и ответит на вопросы участников.
Поэтому если есть вопрос, запишитесь на онлайн-трансляцию и задайте его в прямом эфире!
Преподаватель: Артур Кадурин - Chief AI Officer Insilico Medicine
Подключайтесь к обсуждению в ч
Vk
Компьютерное зрение и Нейронные сети на Python // День открытых дверей OTUS
Трансляция проходила 21 апреля 2020 года
День Открытых Дверей — отличная возможность узнать подробнее о программе курса, особенностях онлайн-формата, навыках, компетенциях и перспективах, которые ждут выпускников после обучения.
Также преподаватель расскажет…
День Открытых Дверей — отличная возможность узнать подробнее о программе курса, особенностях онлайн-формата, навыках, компетенциях и перспективах, которые ждут выпускников после обучения.
Также преподаватель расскажет…
Activation Functions: ReLU & Softmax
🔗 Activation Functions: ReLU & Softmax
If you’ve spent some time implementing Deep Learning models, you’ve most likely realized some of the common denominators between any given…
🔗 Activation Functions: ReLU & Softmax
If you’ve spent some time implementing Deep Learning models, you’ve most likely realized some of the common denominators between any given…
Medium
Activation Functions: ReLU & Softmax
If you’ve spent some time implementing Deep Learning models, you’ve most likely realized some of the common denominators between any given…
Einstein, and the Most Beautiful of All Theories
🔗 Einstein, and the Most Beautiful of All Theories
How the General Theory of Relativity Explains the “Anomalous” Precession of the Perihelion of Mercury
🔗 Einstein, and the Most Beautiful of All Theories
How the General Theory of Relativity Explains the “Anomalous” Precession of the Perihelion of Mercury
Medium
Einstein, and the Most Beautiful of All Theories
How the General Theory of Relativity Explains the “Anomalous” Precession of the Perihelion of Mercury
Количественная оценка «эффекта чаши» на томографических изображениях
🔗 Количественная оценка «эффекта чаши» на томографических изображениях
Привет, Хабр! Как вы уже знаете, мы в Smart Engines занимаемся обработкой изображений. Недавно мы написали статью о бинаризации томографических изображений с тон...
🔗 Количественная оценка «эффекта чаши» на томографических изображениях
Привет, Хабр! Как вы уже знаете, мы в Smart Engines занимаемся обработкой изображений. Недавно мы написали статью о бинаризации томографических изображений с тон...
Хабр
Количественная оценка «эффекта чаши» на томографических изображениях
Привет, Хабр! Как вы уже знаете, мы в Smart Engines занимаемся обработкой изображений. Недавно мы написали статью о бинаризации томографических изображений с тон...
How do Natural Language Processing systems work?
🔗 How do Natural Language Processing systems work?
Have you ever come across situations like you’re typing something on your smartphone and it is coming up with word suggestions based on…
🔗 How do Natural Language Processing systems work?
Have you ever come across situations like you’re typing something on your smartphone and it is coming up with word suggestions based on…
Medium
How do Natural Language Processing systems work?
Have you ever come across situations like you’re typing something on your smartphone and it is coming up with word suggestions based on…
🎥 April 2020 Webinar Accelerating Deep Learning with NVIDIA and Excelero
👁 1 раз ⏳ 3797 сек.
👁 1 раз ⏳ 3797 сек.
The essence of data-driven sciences such as Deep learning, is the ability to process as much collected and simulated data as possible in the shortest amount of time. GPUs have become the go-to compute resources behind training workloads and NVMe flash has become the standard for high-performance, low latency storage. By providing GPUs with direct access to an elastic pool of NVMe, data scientists and HPC researchers can feed far more data to the applications.
For this second webinar in our 2020 AI webinar
Vk
April 2020 Webinar Accelerating Deep Learning with NVIDIA and Excelero
The essence of data-driven sciences such as Deep learning, is the ability to process as much collected and simulated data as possible in the shortest amount of time. GPUs have become the go-to compute resources behind training workloads and NVMe flash has…
Chip Design with Deep Reinforcement Learning">
Chip Design with Deep Reinforcement Learning
🔗 Chip Design with Deep Reinforcement Learning
Posted by Anna Goldie, Senior Software Engineer and Azalia Mirhoseini, Senior Research Scientist, Google Research, Brain Team The revolu...
Chip Design with Deep Reinforcement Learning
🔗 Chip Design with Deep Reinforcement Learning
Posted by Anna Goldie, Senior Software Engineer and Azalia Mirhoseini, Senior Research Scientist, Google Research, Brain Team The revolu...
research.google
Chip Design with Deep Reinforcement Learning
Posted by Anna Goldie, Senior Software Engineer and Azalia Mirhoseini, Senior Research Scientist, Google Research, Brain Team
Update, June 9, 202...
Update, June 9, 202...
Understanding Patterns in the Global Economy with Machine Learning
🔗 Understanding Patterns in the Global Economy with Machine Learning
A Hierarchical Clustering Approach
🔗 Understanding Patterns in the Global Economy with Machine Learning
A Hierarchical Clustering Approach
Medium
Understanding Patterns in the Global Economy with Machine Learning
A Hierarchical Clustering Approach
Хроники Телевизора: VR XX века / TV Chronicles: XX Century VR
🎥 01.Мотивация
👁 64 раз ⏳ 463 сек.
🎥 02.Компьютерное зрение
👁 37 раз ⏳ 3589 сек.
🎥 03.Человеческий фактор
👁 3 раз ⏳ 1757 сек.
🎥 04.Социальный интеллект
👁 2 раз ⏳ 3459 сек.
🎥 05.Социальный капитал
👁 1 раз ⏳ 3294 сек.
🎥 06.Самообразование
👁 1 раз ⏳ 2737 сек.
🎥 07.Интуиция
👁 1 раз ⏳ 2379 сек.
🎥 01.Мотивация
👁 64 раз ⏳ 463 сек.
Хроники Телевизора: VR XX века / TV Chronicles: XX Century VR
🎥 02.Компьютерное зрение
👁 37 раз ⏳ 3589 сек.
Вас интересует философия клипового сознания и кинематограф? В этом киноочерке создано движение идей от религиозного характера до научных аргументов. Различные формы передачи информации не только покажут нам особенности клипового мышления, но и подчеркнут его эффектность.
А чтобы лучше понять такую мозаику смыслов вне контекста оригинала, мы увидим цитаты из лекций по логике. Они помогут нам ориентироваться в хаосе клипового сознания. Вы узнаете, как благодаря эволюции человек стал человеком мыслящим. Почему наше мышление устроено как мультимедийный плагиат. Возможно, это и позволило людям так грандиозно развивать технологии на протяжении истории.
🎥 03.Человеческий фактор
👁 3 раз ⏳ 1757 сек.
Хроники Телевизора: VR XX века / TV Chronicles: XX Century VR
🎥 04.Социальный интеллект
👁 2 раз ⏳ 3459 сек.
Хроники Телевизора: VR XX века / TV Chronicles: XX Century VR
🎥 05.Социальный капитал
👁 1 раз ⏳ 3294 сек.
Хроники Телевизора: VR XX века / TV Chronicles: XX Century VR
🎥 06.Самообразование
👁 1 раз ⏳ 2737 сек.
Хроники Телевизора: VR XX века / TV Chronicles: XX Century VR
🎥 07.Интуиция
👁 1 раз ⏳ 2379 сек.
Хроники Телевизора: VR XX века / TV Chronicles: XX Century VR
Vk
01.Мотивация
Современное информационное пространство насыщено множеством полезных и интересных материалов.
How is the current state of Big Data Analytics in Controlling?
🔗 How is the current state of Big Data Analytics in Controlling?
Usage and Development in Controlling
🔗 How is the current state of Big Data Analytics in Controlling?
Usage and Development in Controlling
Medium
How is the current state of Big Data Analytics in Controlling?
Usage and Development in Controlling