Лекции Машинное обучение

🎥 Лекция 1 | Машинное обучение | Лекториум
👁 15 раз ⏳ 1456 сек.
Лекция 1 | Курс: Машинное обучение | Автор: Сергей Николенко | Организаторы: Computer Science клуб при ПОМИ РАН, Казанский федеральный университет

Смотрите это видео на Лекториуме: https://www.lektorium.tv/node/37035

Смотрите другие лекции курса «Машинное обучение»: https://www.lektorium.tv/node/37036

Подписывайтесь на канал: https://www.lektorium.tv/ZJA
Следите за новостями:
https://vk.com/openlektorium
https://www.facebook.com/openlektorium

🎥 Лекция 2 | Машинное обучение | Лекториум
👁 2 раз ⏳ 1923 сек.
Лекция 2 | Курс: Машинное обучение | Автор: Сергей Николенко | Организаторы: Computer Science клуб при ПОМИ РАН, Казанский федеральный университет

Смотрите это видео на Лекториуме: https://www.lektorium.tv/node/37037

Смотрите другие лекции курса «Машинное обучение»: https://www.lektorium.tv/node/37036

Подписывайтесь на канал: https://www.lektorium.tv/ZJA
Следите за новостями:
https://vk.com/openlektorium
https://www.facebook.com/openlektorium

🎥 Лекция 3 | Машинное обучение | Лекториум
👁 2 раз ⏳ 1282 сек.
Лекция 3 | Курс: Машинное обучение | Автор: Сергей Николенко | Организаторы: Computer Science клуб при ПОМИ РАН, Казанский федеральный университет

Смотрите это видео на Лекториуме: https://www.lektorium.tv/node/37038

Смотрите другие лекции курса «Машинное обучение»: https://www.lektorium.tv/node/37036

Подписывайтесь на канал: https://www.lektorium.tv/ZJA
Следите за новостями:
https://vk.com/openlektorium
https://www.facebook.com/openlektorium

​Анализ библиотеки ИИ ботов из Quake 3

🔗 Анализ библиотеки ИИ ботов из Quake 3
Изучение исходного кода ИИ уже выпущенных игр — превосходный способ изучения хитростей на реальных примерах. Quake 3 Arena — интересный образец, потому что код...

​Boosting performance with XGBoost

🔗 Boosting performance with XGBoost
In this blog, we are going to see how XGBoost works and some of the important features of XGBoost with the help of an example.

​How does data science create value for firms?

🔗 How does data science create value for firms?
Don’t focus on technologies, roles, and org charts. Think instead about how to make data science a core competency of your organization.

🎥 ArcGIS Pro: Your Spatial Data Science Workstation
👁 1 раз ⏳ 1043 сек.
Combining exploratory data analysis, visualization, ArcPy, 'arcgis', machine learning, deep learning, and Notebooks, ArcGIS Pro is a holistic system to solve data science problems. Learn how to build workflows which rely on a hybrid approach of leveraging the deep Python data science ecosystem in rich geoprocessing tools to access both local and enterprise data. See how adding Notebooks to your Pro projects allows you to fully utilize your local resources for interactive analysis results, and build tools in

🎥 Zero to Deep Learning Webinar / Get started with Machine Learning and Deep Learning / Covid 19
👁 1 раз ⏳ 4413 сек.
Zero to Deep Learning webinar on machine learning and COVID-19.

Find out more: https://www.zerotodeeplearning.com

This webinar covers:
- State of AI in 2020
- AI VS COVID-19
- COVID-19 Impact
- Zero to Deep Learning Online
- Hands-on COVID-19 data analysis with Python

🎥 Stock Prediction using Machine Learning and Python | Machine Learning Training | Edureka
👁 2 раз ⏳ 1685 сек.
🔥NIT Warangal Post Graduate Program in AI & Machine Learning with Edureka: https://www.edureka.co/nitw-ai-ml-pgp
This Edureka "Stock Prediction using Machine Learning" takes you through the basic process of predicting the trends of stock prices using machine learning architecture of LSTM while also making use of prominent Python Libraries such as Tensorflow, Keras, etc. Topics covered in the tutorial are as follow:
01:30 Introduction to Stock Prediction
03:00 LSTM Architecture
05:35 Stock Prediction Model
2

​The Iris Dataset — A Little Bit of History and Biology

🔗 The Iris Dataset — A Little Bit of History and Biology
Data can make more sense if we know the stories behind the data.

​How I taught my computer to play Spot it! using OpenCV and Deep Learning

https://towardsdatascience.com/how-i-learned-my-computer-to-play-spot-it-using-opencv-and-deep-learning-ad1f017a3ec3

Habr ru: https://habr.com/ru/company/otus/blog/498800/

Code: https://github.com/henniedeharder/spotit/tree/master/DeepLearningSpotIt

🔗 How I taught my computer to play Spot it! using OpenCV and Deep Learning
Some fun with computer vision and CNNs with a small dataset.

​Building a Real Time Emotion Detection with Python

https://morioh.com/p/801c509dda99

Code: https://github.com/Dhanush45/Realtime-emotion-detectionusing-python

Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data

🔗 Building a Real Time Emotion Detection with Python
In this article, we will discuss creating a Python program to detect real-time emotion of a human being using the camera.

🎥 Машинное обучение 2, ПМИ — лекция 13
👁 4 раз ⏳ 4216 сек.
Лекция по ранжированию и обобщённым линейным моделям

Преподаватель — Евгений Соколов

Курс "Машинное обучение 2", программа "Прикладная математика и информатика", НИУ ВШЭ

​Распознавание документов и лиц: объединение во имя свободы или шаг к цифровой диктатуре?

🔗 Распознавание документов и лиц: объединение во имя свободы или шаг к цифровой диктатуре?
Распространение по миру вируса COVID-19 вызвало резкое изменение паттернов потребительского поведения. В условиях роста панических настроений и предписаний соблю...

​Автор статьи рассказывает об устройстве некоторых моделей машинного обучения.

https://towardsdatascience.com/machine-learning-models-explained-to-a-five-year-old-f2f540d9dcea

🔗 Machine Learning Models Explained to a Five-year-old
Explaining How ML Models Work as Simply as I Can

​Yolo v4 (v3/v2) - Windows and Linux version of Darknet Neural Networks for object detection (Tensor Cores are used) http://pjreddie.com/darknet/

https://github.com/AlexeyAB/darknet
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data

🔗 AlexeyAB/darknet
Windows and Linux version of Darknet Yolo v4 (v3/v2) Neural Networks for object detection (Tensor Cores are used) - AlexeyAB/darknet

​2020 Vision on a Data Science Bootcamp Experience

🔗 2020 Vision on a Data Science Bootcamp Experience
On the learning experience at Metis Bootcamp, Remote format — Pre, During, and Post

🎥 How to convert text to speech using API | AWS | AI | Deep Learning
👁 1 раз ⏳ 3321 сек.
At Aleta Software Labs our goal is to achieve deep connection between AI and Human Beings.
.
.
In this tutorial the text to speech conversion is done by the Deep Learning model provided by
the AWS. And the service offered by the AWS accordingly is called as Amazon Polly.
The wide range TTS is yet to come . This is only a glimpse of how to make it working.
Using Amazon Polly these type of applications can be brought to production level within a matter of hours.
Lambda Functions available in the following li

🎥 Top 10 Algorithms in Data Mining (2008)
👁 1 раз ⏳ 706 сек.
WEBSITE: databookuw.com

This lecture highlights the top 10 algorithms of data mining circa 2008. This includes a variety of supervised and unsupervised methods and precedes the deep neural network revolution circa 2012.

🎥 Football Video Analysis Using Deep Learning
👁 2 раз ⏳ 2116 сек.
The talk will present how to combine classical computer vision techniques with deep learning methods to automate analysis of football videos. It'll cover efficient methods for ball and player detection and recognition in long shot video coverage of football games.


EVENT:
PyData Warsaw 2019


SPEAKER:
Jacek Komorowski


PUBLICATION PERMISSIONS:
PyData provided Coding Tech with the permission to republish PyData talks


CREDITS:
PyData YouTube channel: https://www.youtube.com/channel/UCOjD18EJYcsBog4IozkF_7

🎥 Studying software evolution using topic models
👁 1 раз ⏳ 3331 сек.
Тематическое моделирование широко применяется в самых различных областях науки и ставит перед собой задачу выделения оределённых «тем» в наборе текстовых документов. Традиционно оно связано с естественными языками, но может быть успешно применено и для кода. Кроме моделирования тем в статике, темы часто моделируются в динамике — это используется, например, для визуализации изменений в тематике научных журналов, популярности научных статей на определённые темы или даже для отслеживания популярности новостей

​Identifying Sellers of Illicit Narcotics on Soundcloud.com Using Latent Dirichlet Allocation

🔗 Identifying Sellers of Illicit Narcotics on Soundcloud.com Using Latent Dirichlet Allocation
Topic Modeling of Soundcloud.com Comments using PyCaret