🎥 Data Science Live - 3 | Machine Learning Algorithms | ML Tutorial | Data Science Training | Edureka
👁 1 раз ⏳ 2596 сек.
👁 1 раз ⏳ 2596 сек.
🔥 Data Science Master Program: https://www.edureka.co/masters-program/data-scientist-certification
This Machine Learning Algorithms Tutorial shall teach you what machine learning is, and the various ways in which you can use machine learning to solve a problem! Towards the end, you will learn how to prepare a data-set for model creation and validation and how you can create a model using any machine learning algorithm!
Check our complete Data Science playlist here: https://bit.ly/2KEEFdf
----------------
Vk
Data Science Live - 3 | Machine Learning Algorithms | ML Tutorial | Data Science Training | Edureka
🔥 Data Science Master Program: https://www.edureka.co/masters-program/data-scientist-certification
This Machine Learning Algorithms Tutorial shall teach you what machine learning is, and the various ways in which you can use machine learning to solve a problem!…
This Machine Learning Algorithms Tutorial shall teach you what machine learning is, and the various ways in which you can use machine learning to solve a problem!…
🎥 Machine Learning: Deep Learning Hands-On with TensorFlow
👁 1 раз ⏳ 3927 сек.
👁 1 раз ⏳ 3927 сек.
Hands-on coding with explanations: how to classify the breast cancer Wisconsin Dataset from Scikit-Learn with TensorFlow. Based on a JupyterLab (Jupyter Notebook) with Python 3.
Building a neural network with one hidden layer (8 nodes, ReLU activation) and one output node (Sigmoid activation).
As an intro after the previous theory module, network architectures are explained using the TensorFlow Playground.
Part of a Machine Learning & Deep Learning lecture series for Digital Healthcare at the St. Pöl
Vk
Machine Learning: Deep Learning Hands-On with TensorFlow
Hands-on coding with explanations: how to classify the breast cancer Wisconsin Dataset from Scikit-Learn with TensorFlow. Based on a JupyterLab (Jupyter Notebook) with Python 3.
Building a neural network with one hidden layer (8 nodes, ReLU activation)…
Building a neural network with one hidden layer (8 nodes, ReLU activation)…
Difference Between Algorithm and Model in Machine Learning - Machine Learning Mastery
🔗 Difference Between Algorithm and Model in Machine Learning - Machine Learning Mastery
Machine learning involves the use of machine learning algorithms and models. For beginners, this is very confusing as often
🔗 Difference Between Algorithm and Model in Machine Learning - Machine Learning Mastery
Machine learning involves the use of machine learning algorithms and models. For beginners, this is very confusing as often
Sentence / Word Tokenizer for Russian
https://github.com/natasha/razdel#sentencies
https://github.com/natasha/razdel#tokens
🔗 natasha/razdel
Rule-based tokenizer, sentenizer for russian language - natasha/razdel
https://github.com/natasha/razdel#sentencies
https://github.com/natasha/razdel#tokens
🔗 natasha/razdel
Rule-based tokenizer, sentenizer for russian language - natasha/razdel
GitHub
GitHub - natasha/razdel: Rule-based token, sentence segmentation for Russian language
Rule-based token, sentence segmentation for Russian language - natasha/razdel
Let’s train on millions and billions of images!
🔗 Let’s train on millions and billions of images!
Exploring the state of art techniques that leverage the power of massive amounts of unlabeled data
🔗 Let’s train on millions and billions of images!
Exploring the state of art techniques that leverage the power of massive amounts of unlabeled data
Medium
Let’s train on millions and billions of images!
Exploring the state of art techniques that leverage the power of massive amounts of unlabeled data
ИИ: Дополняя завтрашний мир
🔗 ИИ: Дополняя завтрашний мир
Объем данных, генерируемых каждый день, намного превосходит возможности человеческого восприятия. И если мы планируем использовать этот объем более-менее осмысле...
🔗 ИИ: Дополняя завтрашний мир
Объем данных, генерируемых каждый день, намного превосходит возможности человеческого восприятия. И если мы планируем использовать этот объем более-менее осмысле...
Хабр
ИИ: Дополняя завтрашний мир
Объем данных, генерируемых каждый день, намного превосходит возможности человеческого восприятия. И если мы планируем использовать этот объем более-менее осмысле...
Учим нейросети в Google Таблицах
🔗 Учим нейросети в Google Таблицах
Хочу с вами зачелленджить одну интересную штуку: попробовать обучить нейросеть в Google Таблицах. Безо всяких макросов и прочих хаков, на чистых формулах. Задач...
🔗 Учим нейросети в Google Таблицах
Хочу с вами зачелленджить одну интересную штуку: попробовать обучить нейросеть в Google Таблицах. Безо всяких макросов и прочих хаков, на чистых формулах. Задач...
Хабр
Учим нейросети в Google Таблицах
Хочу с вами зачелленджить одну интересную штуку: попробовать обучить нейросеть в Google Таблицах. Безо всяких макросов и прочих хаков, на чистых формулах. Дисклеймер: Это просто пример к "в...
Небольшое сравнение функциональности Azure DataFactory и IBM DataStage
🔗 Небольшое сравнение функциональности Azure DataFactory и IBM DataStage
В течение некоторого времени я тестировал Microsoft Azure DataFactory, чтобы сравнить его функциональность (пока не производительность) с существующим у моего кл...
🔗 Небольшое сравнение функциональности Azure DataFactory и IBM DataStage
В течение некоторого времени я тестировал Microsoft Azure DataFactory, чтобы сравнить его функциональность (пока не производительность) с существующим у моего кл...
Хабр
Небольшое сравнение функциональности Azure DataFactory и IBM DataStage
В течение некоторого времени я тестировал Microsoft Azure DataFactory, чтобы сравнить его функциональность (пока не производительность) с существующим у моего клиента решением ETL — IBM Infosphere...
Relative importance analysis: A better way to communicate multiple regression results
🔗 Relative importance analysis: A better way to communicate multiple regression results
Many industry clients are concerned about the relative importance of factors (X variables) that drive an outcome (Y). What are the…
🔗 Relative importance analysis: A better way to communicate multiple regression results
Many industry clients are concerned about the relative importance of factors (X variables) that drive an outcome (Y). What are the…
Medium
Relative Importance Analysis: A Better Way to Communicate Multiple Regression Results
Many industry clients are concerned about the relative importance of factors (X variables) that drive an outcome (Y). What are the…
Applying Machine Learning to…..Yeast?">
Applying Machine Learning to…..Yeast?
🔗 Applying Machine Learning to…..Yeast?
Posted by Ted Baltz, Senior Staff Software Engineer, Google Research, Accelerated Science Team Humans have a long history with yeast, ti...
Applying Machine Learning to…..Yeast?
🔗 Applying Machine Learning to…..Yeast?
Posted by Ted Baltz, Senior Staff Software Engineer, Google Research, Accelerated Science Team Humans have a long history with yeast, ti...
Google AI Blog
Applying Machine Learning to…..Yeast?
Posted by Ted Baltz, Senior Staff Software Engineer, Google Research, Accelerated Science Team Humans have a long history with yeast, ti...
Single Stage Instance Segmentation — A Review
🔗 Single Stage Instance Segmentation — A Review
A glimpse into the future of real-time instance segmentation
🔗 Single Stage Instance Segmentation — A Review
A glimpse into the future of real-time instance segmentation
Medium
Single Stage Instance Segmentation — A Review
A glimpse into the future of real-time instance segmentation
🎥 Machine Learning - 2.2.1 - Multiple features of one input
👁 1 раз ⏳ 1103 сек.
👁 1 раз ⏳ 1103 сек.
PLAYLIST: https://tinyurl.com/Machine-Learning-PL
Notes: https://tinyurl.com/Machine-Learning-Nts
See playlist description for topic headings
Vk
Machine Learning - 2.2.1 - Multiple features of one input
PLAYLIST: https://tinyurl.com/Machine-Learning-PL
Notes: https://tinyurl.com/Machine-Learning-Nts
See playlist description for topic headings
Notes: https://tinyurl.com/Machine-Learning-Nts
See playlist description for topic headings
🎥 Daniel Hindrikes - Building smarter apps powered by Machine Learning
👁 1 раз ⏳ 5896 сек.
👁 1 раз ⏳ 5896 сек.
Welcome to a Knowledge Sharing Wednesday Stream with tretton37.
Today's speaker is Daniel Hindrikes, App Innovation Architect, Microsoft MVP and co-author of the popular book, Xamarin.Forms Projects.
Building smarter apps powered by Machine Learning.
What if your apps could solve problems, deduce information from pictures and solve complex tasks? In the future, mobile apps will be so much more than a data displaying device. Using AI, apps will be able to answer complex problems at a whole new level!
In
Vk
Daniel Hindrikes - Building smarter apps powered by Machine Learning
Welcome to a Knowledge Sharing Wednesday Stream with tretton37.
Today's speaker is Daniel Hindrikes, App Innovation Architect, Microsoft MVP and co-author of the popular book, Xamarin.Forms Projects.
Building smarter apps powered by Machine Learning.
…
Today's speaker is Daniel Hindrikes, App Innovation Architect, Microsoft MVP and co-author of the popular book, Xamarin.Forms Projects.
Building smarter apps powered by Machine Learning.
…
🎥 Искусственный интеллект VS COVID-19. Лекция профессора Сколтеха Максима Федорова
👁 1 раз ⏳ 4514 сек.
👁 1 раз ⏳ 4514 сек.
«Сколтех в Точке кипения». Совместный научно-просветительский проект Сколковского института науки и технологий и пространства коллективной работы "...
Vk
Искусственный интеллект VS COVID-19. Лекция профессора Сколтеха Максима Федорова
«Сколтех в Точке кипения». Совместный научно-просветительский проект Сколковского института науки и технологий и пространства коллективной работы "...
A state-of-the-art open source chatbot
🔗 A state-of-the-art open source chatbot
Today we’re announcing that Facebook AI has built and open-sourced Blender, the largest-ever open-domain chatbot. It outperforms others in terms of engagement and also feels more human, according to human evaluators.
🔗 A state-of-the-art open source chatbot
Today we’re announcing that Facebook AI has built and open-sourced Blender, the largest-ever open-domain chatbot. It outperforms others in terms of engagement and also feels more human, according to human evaluators.
Meta
A state-of-the-art open source chatbot
Today we’re announcing that Facebook AI has built and open-sourced BlenderBot, the largest-ever open-domain chatbot. It outperforms others in terms of engagement and also feels more human, according to human evaluators.
Опубликовал очередной обзор ( https://www.youtube.com/watch?v=4RNBDDui6Yw ) пре релиза dplyr 1.0.0, официальный релиз которого ожидается уже в мае.
В этом видео рассмотрены изменения которые коснулись функции summarise().
В основе обзора лежит статья Хедли Викхема - https://www.tidyverse.org/blog/2020/03/dplyr-1-0-0-summarise/
https://www.youtube.com/watch?v=4RNBDDui6Yw
🎥 Обзор релиза dplyr 1.0.0: обновлённая функция summarise()
👁 1 раз ⏳ 798 сек.
В этом видео рассмотрены изменения которые коснулись функции summarise().
В основе обзора лежит статья Хедли Викхема - https://www.tidyverse.org/blog/2020/03/dplyr-1-0-0-summarise/
https://www.youtube.com/watch?v=4RNBDDui6Yw
🎥 Обзор релиза dplyr 1.0.0: обновлённая функция summarise()
👁 1 раз ⏳ 798 сек.
Ещё одно видео в основе которого лежит одна из серии статей Хедли Викхема предшествующей релизу dplyr 1.0.0.
Данное видео демонстрирует новые возможности функции summarise().
Код используемый в статье: https://github.com/selesnow/publications/blob/master/code_example/dplyr-1-0-0/dplyr_1.0.0_-_new_summarise.R
Оригинальная статья Викхема: https://www.tidyverse.org/blog/2020/03/dplyr-1-0-0-summarise/
====================
Поддержать канал:
Вы можете поддержать канал любой произвольной суммой от 1$, собран
YouTube
Обзор релиза dplyr 1.0.0: обновлённая функция summarise()
Ещё одно видео в основе которого лежит одна из серии статей Хедли Викхема предшествующей релизу dplyr 1.0.0.
Данное видео демонстрирует новые возможности функции summarise().
Код используемый в статье: https://github.com/selesnow/publications/blob/mas…
Данное видео демонстрирует новые возможности функции summarise().
Код используемый в статье: https://github.com/selesnow/publications/blob/mas…
TensorTrade
An open source reinforcement learning framework for training, evaluating, and deploying robust trading agents: https://github.com/tensortrade-org/tensortrade
🔗 tensortrade-org/tensortrade
An open source reinforcement learning framework for training, evaluating, and deploying robust trading agents. - tensortrade-org/tensortrade
An open source reinforcement learning framework for training, evaluating, and deploying robust trading agents: https://github.com/tensortrade-org/tensortrade
🔗 tensortrade-org/tensortrade
An open source reinforcement learning framework for training, evaluating, and deploying robust trading agents. - tensortrade-org/tensortrade
GitHub
GitHub - tensortrade-org/tensortrade: An open source reinforcement learning framework for training, evaluating, and deploying robust…
An open source reinforcement learning framework for training, evaluating, and deploying robust trading agents. - tensortrade-org/tensortrade
Улучшение качества аудио в программе Google Duo при помощи WaveNetEQ
🔗 Улучшение качества аудио в программе Google Duo при помощи WaveNetEQ
Звонки через интернет стали неотъемлемой частью жизни миллионов людей – так они упрощают свой рабочий процесс и связываются со своими близкими. Для передачи звон...
🔗 Улучшение качества аудио в программе Google Duo при помощи WaveNetEQ
Звонки через интернет стали неотъемлемой частью жизни миллионов людей – так они упрощают свой рабочий процесс и связываются со своими близкими. Для передачи звон...
Хабр
Улучшение качества аудио в программе Google Duo при помощи WaveNetEQ
Звонки через интернет стали неотъемлемой частью жизни миллионов людей – так они упрощают свой рабочий процесс и связываются со своими близкими. Для передачи звонка по интернету данные звонков...
How Does NLP Benefit Legal System: A Summary of Legal Artificial Intelligence
https://github.com/thunlp/LegalPapers
Paper: https://arxiv.org/abs/2004.12158v2
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
🔗 thunlp/LegalPapers
Must-read Papers on Legal Intelligence. Contribute to thunlp/LegalPapers development by creating an account on GitHub.
https://github.com/thunlp/LegalPapers
Paper: https://arxiv.org/abs/2004.12158v2
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
🔗 thunlp/LegalPapers
Must-read Papers on Legal Intelligence. Contribute to thunlp/LegalPapers development by creating an account on GitHub.
Баланс в принятии решений. Развилка «рандом-опыт»
🔗 Баланс в принятии решений. Развилка «рандом-опыт»
Чтобы написать настоящую жизнь не нужно ничего, кроме того, чтобы победить самого себя полностью и целиком. Я продолжаю ее создавать и в последствии напишу бол...
🔗 Баланс в принятии решений. Развилка «рандом-опыт»
Чтобы написать настоящую жизнь не нужно ничего, кроме того, чтобы победить самого себя полностью и целиком. Я продолжаю ее создавать и в последствии напишу бол...
Хабр
Баланс в принятии решений. Развилка «рандом-опыт»
Чтобы написать настоящую жизнь не нужно ничего, кроме того, чтобы победить самого себя полностью и целиком. Я продолжаю ее создавать и в последствии напишу большущую статью на эту тему, но, ё-мое,...