Using Neural Networks to Find Answers in Tables">
Using Neural Networks to Find Answers in Tables
🔗 Using Neural Networks to Find Answers in Tables
Posted by Thomas Müller, Software Engineer, Google Research Much of the world’s information is stored in the form of tables, which can b...
Using Neural Networks to Find Answers in Tables
🔗 Using Neural Networks to Find Answers in Tables
Posted by Thomas Müller, Software Engineer, Google Research Much of the world’s information is stored in the form of tables, which can b...
Googleblog
Using Neural Networks to Find Answers in Tables
Make Support Vector Machine work exactly the way you want
🔗 Make Support Vector Machine work exactly the way you want
Support Vector Machine is a non-probabilistic binary linear classifier and a versatile Machine Learning algorithm that can perform both…
🔗 Make Support Vector Machine work exactly the way you want
Support Vector Machine is a non-probabilistic binary linear classifier and a versatile Machine Learning algorithm that can perform both…
Medium
Make Support Vector Machine work exactly the way you want
Support Vector Machine is a non-probabilistic binary linear classifier and a versatile Machine Learning algorithm that can perform both…
Intuitively, How Many Guys Should You Date Before Finding Your Perfect Partner
🔗 Intuitively, How Many Guys Should You Date Before Finding Your Perfect Partner
You can see that this article is tagged in data science, probability and statistics topics. Yes, this is correct, there is a mathematical…
🔗 Intuitively, How Many Guys Should You Date Before Finding Your Perfect Partner
You can see that this article is tagged in data science, probability and statistics topics. Yes, this is correct, there is a mathematical…
Medium
Intuitively, How Many Guys Should You Date Before Finding Your Perfect Partner
You can see that this article is tagged in data science, probability and statistics topics. Yes, this is correct, there is a mathematical…
🎥 GoogleColab и первая нейронная сеть
👁 1 раз ⏳ 3417 сек.
👁 1 раз ⏳ 3417 сек.
Напишем и обучим простую нейросеть для классификации изображений. Разберёмся как сохранять сеть на разных этапах обучения и прерывать обучение раньше назначенного срока. Бегло пробежимся по тому, что есть в keras.
Тут можно скачать датасет с кошками и собаками, а ещё посоревноваться с другими людьми: https://sim.newgen.education/mcv/17
Прямые ссылки на кошек и собак на моём гугл диске:
https://drive.google.com/open?id=1iUda6Qtj4VS4QWfy2Owgl-CreIpd49Hr
https://drive.google.com/open?id=1iTle3ngcMvXJLRsvLD4wVk
GoogleColab и первая нейронная сеть
Напишем и обучим простую нейросеть для классификации изображений. Разберёмся как сохранять сеть на разных этапах обучения и прерывать обучение раньше назначенного срока. Бегло пробежимся по тому, что есть в keras.
Тут можно скачать датасет с кошками и собаками…
Тут можно скачать датасет с кошками и собаками…
🎥 IBM Visual Insights and IBM Spectrum Discover: Automation with Computer Vision (Covid-19 Use Case)
👁 1 раз ⏳ 1947 сек.
👁 1 раз ⏳ 1947 сек.
Governments and businesses worldwide are turning to AI to help mitigate the impact of disruption.
For example, computer vision is being used in combination with infrared sensors to scan peoples’ body temperature for symptoms of COVID-19. Other use cases include monitoring social distancing and establishing if people are wearing masks, and even detecting infections through analysis of x-ray images.
Beyond the immediate use cases, computer vision is helping drive increased automation across the manufacturinVk
IBM Visual Insights and IBM Spectrum Discover: Automation with Computer Vision (Covid-19 Use Case)
Governments and businesses worldwide are turning to AI to help mitigate the impact of disruption.
For example, computer vision is being used in combination with infrared sensors to scan peoples’ body temperature for symptoms of COVID-19. Other use cases…
For example, computer vision is being used in combination with infrared sensors to scan peoples’ body temperature for symptoms of COVID-19. Other use cases…
🎥 IBM Visual Insights and IBM Spectrum Discover: Automation with Computer Vision (Covid-19 Use Case)
👁 1 раз ⏳ 1947 сек.
👁 1 раз ⏳ 1947 сек.
Governments and businesses worldwide are turning to AI to help mitigate the impact of disruption.
For example, computer vision is being used in combination with infrared sensors to scan peoples’ body temperature for symptoms of COVID-19. Other use cases include monitoring social distancing and establishing if people are wearing masks, and even detecting infections through analysis of x-ray images.
Beyond the immediate use cases, computer vision is helping drive increased automation across the manufacturinVk
IBM Visual Insights and IBM Spectrum Discover: Automation with Computer Vision (Covid-19 Use Case)
Governments and businesses worldwide are turning to AI to help mitigate the impact of disruption.
For example, computer vision is being used in combination with infrared sensors to scan peoples’ body temperature for symptoms of COVID-19. Other use cases…
For example, computer vision is being used in combination with infrared sensors to scan peoples’ body temperature for symptoms of COVID-19. Other use cases…
🎥 L12 Representation Learning for Reinforcement Learning --- CS294-158 UC Berkeley Spring 2020
👁 1 раз ⏳ 7316 сек.
👁 1 раз ⏳ 7316 сек.
Course homepage:
https://sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp20/home
Lecture Instructors: Aravind Srinivas, Peter Chen
Course Instructors: Pieter Abbeel, Aravind Srinivas, Peter Chen, Jonathan Ho, Alex Li, Wilson Yan
CS294-158-SP20: Deep Unsupervised Learning
UC Berkeley, Spring 2020Vk
L12 Representation Learning for Reinforcement Learning --- CS294-158 UC Berkeley Spring 2020
Course homepage:
https://sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp20/home
Lecture Instructors: Aravind Srinivas, Peter Chen
Course Instructors: Pieter Abbeel, Aravind Srinivas, Peter Chen, Jonathan Ho, Alex Li, Wilson Yan
CS294-158-SP20: Deep Unsupervised…
https://sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp20/home
Lecture Instructors: Aravind Srinivas, Peter Chen
Course Instructors: Pieter Abbeel, Aravind Srinivas, Peter Chen, Jonathan Ho, Alex Li, Wilson Yan
CS294-158-SP20: Deep Unsupervised…
🎥 L12 Representation Learning for Reinforcement Learning --- CS294-158 UC Berkeley Spring 2020
👁 1 раз ⏳ 7316 сек.
👁 1 раз ⏳ 7316 сек.
Course homepage:
https://sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp20/home
Lecture Instructors: Aravind Srinivas, Peter Chen
Course Instructors: Pieter Abbeel, Aravind Srinivas, Peter Chen, Jonathan Ho, Alex Li, Wilson Yan
CS294-158-SP20: Deep Unsupervised Learning
UC Berkeley, Spring 2020Vk
L12 Representation Learning for Reinforcement Learning --- CS294-158 UC Berkeley Spring 2020
Course homepage:
https://sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp20/home
Lecture Instructors: Aravind Srinivas, Peter Chen
Course Instructors: Pieter Abbeel, Aravind Srinivas, Peter Chen, Jonathan Ho, Alex Li, Wilson Yan
CS294-158-SP20: Deep Unsupervised…
https://sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp20/home
Lecture Instructors: Aravind Srinivas, Peter Chen
Course Instructors: Pieter Abbeel, Aravind Srinivas, Peter Chen, Jonathan Ho, Alex Li, Wilson Yan
CS294-158-SP20: Deep Unsupervised…
How to deploy ML models using Flask + Gunicorn + Nginx + Docker
🔗 How to deploy ML models using Flask + Gunicorn + Nginx + Docker
A template for configuring Flask + Gunicorn + Nginx + Docker with a detailed explanation, that should bring you a bit closer to working…
🔗 How to deploy ML models using Flask + Gunicorn + Nginx + Docker
A template for configuring Flask + Gunicorn + Nginx + Docker with a detailed explanation, that should bring you a bit closer to working…
Medium
How to deploy ML models using Flask + Gunicorn + Nginx + Docker
A template for configuring Flask + Gunicorn + Nginx + Docker with a detailed explanation, that should bring you a bit closer to working…
Deep Learning for NLP and Speech Recognition (2019)
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
📝 Deep_Learning_for_NLP_and_Speech_Recognition_by_Uday_Kamath,_John (1).pdf - 💾14 505 460
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
📝 Deep_Learning_for_NLP_and_Speech_Recognition_by_Uday_Kamath,_John (1).pdf - 💾14 505 460
Deep Learning for NLP and Speech Recognition (2019)
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
📝 Deep_Learning_for_NLP_and_Speech_Recognition_by_Uday_Kamath,_John (1).pdf - 💾14 505 460
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
📝 Deep_Learning_for_NLP_and_Speech_Recognition_by_Uday_Kamath,_John (1).pdf - 💾14 505 460
Курс Основы комбинаторики и теории чисел
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
🔗 Открыть в Telegram
🎥 ОКТЧ 2. Распределение простых чисел. Теорема Чебышёва
👁 2 раз ⏳ 3889 сек.
🎥 ОКТЧ 3. Квадратичные вычеты
👁 1 раз ⏳ 3886 сек.
🎥 ОКТЧ 4. Матрица Адамара
👁 1 раз ⏳ 4329 сек.
🎥 ОКТЧ 5. Первообразные корни
👁 1 раз ⏳ 4183 сек.
🎥 ОКТЧ 6. Диофантовы приближения. Цепные дроби
👁 1 раз ⏳ 4134 сек.
🎥 ОКТЧ 7. Бесконечные цепные дроби
👁 1 раз ⏳ 4462 сек.
🎥 ОКТЧ 8. Геометрия чисел. Теорема Минковского
👁 1 раз ⏳ 4140 сек.
🎥 ОКТЧ 9. Решётки. Теорема Минковского-Главки
👁 1 раз ⏳ 6491 сек.
🎥 ОКТЧ 10. Равномерное распределение последовательностей
👁 1 раз ⏳ 4736 сек.
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
🔗 Открыть в Telegram
🎥 ОКТЧ 2. Распределение простых чисел. Теорема Чебышёва
👁 2 раз ⏳ 3889 сек.
В связи с проблемами со звуком первая лекция не будет выложена на данном канале. Все желающие могут посмотреть ее по ссылке:
https://drive.google.com/drive/u/1/folders/1mPiHkJHUepr_NppoJd-lr0KbM8kHHcKK
Лектор: Райгородский А.М.
Дата лекции: 14.02.2020🎥 ОКТЧ 3. Квадратичные вычеты
👁 1 раз ⏳ 3886 сек.
Лектор: Райгородский А.М.
Дата лекции: 21.02.2020🎥 ОКТЧ 4. Матрица Адамара
👁 1 раз ⏳ 4329 сек.
Лектор: Райгородский А.М.
Дата лекции: 28.02.2020🎥 ОКТЧ 5. Первообразные корни
👁 1 раз ⏳ 4183 сек.
Лектор: Райгородский А.М.
Дата лекции: 06.03.2020🎥 ОКТЧ 6. Диофантовы приближения. Цепные дроби
👁 1 раз ⏳ 4134 сек.
Лектор: Райгородский А.М.
Дата лекции: 13.03.2020🎥 ОКТЧ 7. Бесконечные цепные дроби
👁 1 раз ⏳ 4462 сек.
Лектор: Райгородский А.М.
Дата лекции: 20.03.2020🎥 ОКТЧ 8. Геометрия чисел. Теорема Минковского
👁 1 раз ⏳ 4140 сек.
Лектор: Райгородский А.М.
Дата лекции: 27.03.2020🎥 ОКТЧ 9. Решётки. Теорема Минковского-Главки
👁 1 раз ⏳ 6491 сек.
Лектор: Райгородский А.М.
Лекция взята отсюда: https://lectoriy.mipt.ru/lecture/Maths-Combinatorics-Lects-L16-131218🎥 ОКТЧ 10. Равномерное распределение последовательностей
👁 1 раз ⏳ 4736 сек.
Презентация из лекции: https://yadi.sk/d/th56-6RMQs4Ykw
Лектор: Райгородский А.М.
Дата лекции: 24.04.2020Курс Основы комбинаторики и теории чисел
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
🔗 Открыть в Telegram
🎥 ОКТЧ 2. Распределение простых чисел. Теорема Чебышёва
👁 2 раз ⏳ 3889 сек.
🎥 ОКТЧ 3. Квадратичные вычеты
👁 1 раз ⏳ 3886 сек.
🎥 ОКТЧ 4. Матрица Адамара
👁 1 раз ⏳ 4329 сек.
🎥 ОКТЧ 5. Первообразные корни
👁 1 раз ⏳ 4183 сек.
🎥 ОКТЧ 6. Диофантовы приближения. Цепные дроби
👁 1 раз ⏳ 4134 сек.
🎥 ОКТЧ 7. Бесконечные цепные дроби
👁 1 раз ⏳ 4462 сек.
🎥 ОКТЧ 8. Геометрия чисел. Теорема Минковского
👁 1 раз ⏳ 4140 сек.
🎥 ОКТЧ 9. Решётки. Теорема Минковского-Главки
👁 1 раз ⏳ 6491 сек.
🎥 ОКТЧ 10. Равномерное распределение последовательностей
👁 1 раз ⏳ 4736 сек.
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
🔗 Открыть в Telegram
🎥 ОКТЧ 2. Распределение простых чисел. Теорема Чебышёва
👁 2 раз ⏳ 3889 сек.
В связи с проблемами со звуком первая лекция не будет выложена на данном канале. Все желающие могут посмотреть ее по ссылке:
https://drive.google.com/drive/u/1/folders/1mPiHkJHUepr_NppoJd-lr0KbM8kHHcKK
Лектор: Райгородский А.М.
Дата лекции: 14.02.2020🎥 ОКТЧ 3. Квадратичные вычеты
👁 1 раз ⏳ 3886 сек.
Лектор: Райгородский А.М.
Дата лекции: 21.02.2020🎥 ОКТЧ 4. Матрица Адамара
👁 1 раз ⏳ 4329 сек.
Лектор: Райгородский А.М.
Дата лекции: 28.02.2020🎥 ОКТЧ 5. Первообразные корни
👁 1 раз ⏳ 4183 сек.
Лектор: Райгородский А.М.
Дата лекции: 06.03.2020🎥 ОКТЧ 6. Диофантовы приближения. Цепные дроби
👁 1 раз ⏳ 4134 сек.
Лектор: Райгородский А.М.
Дата лекции: 13.03.2020🎥 ОКТЧ 7. Бесконечные цепные дроби
👁 1 раз ⏳ 4462 сек.
Лектор: Райгородский А.М.
Дата лекции: 20.03.2020🎥 ОКТЧ 8. Геометрия чисел. Теорема Минковского
👁 1 раз ⏳ 4140 сек.
Лектор: Райгородский А.М.
Дата лекции: 27.03.2020🎥 ОКТЧ 9. Решётки. Теорема Минковского-Главки
👁 1 раз ⏳ 6491 сек.
Лектор: Райгородский А.М.
Лекция взята отсюда: https://lectoriy.mipt.ru/lecture/Maths-Combinatorics-Lects-L16-131218🎥 ОКТЧ 10. Равномерное распределение последовательностей
👁 1 раз ⏳ 4736 сек.
Презентация из лекции: https://yadi.sk/d/th56-6RMQs4Ykw
Лектор: Райгородский А.М.
Дата лекции: 24.04.2020Детекция кашля на Intel NUC
🔗 Детекция кашля на Intel NUC
Собственно, да, на простом языке – мы захотели (и реализовали) детектор кашляющих людей, но не по позе (так как это требует больших ресурсов), а путем классифика...
🔗 Детекция кашля на Intel NUC
Собственно, да, на простом языке – мы захотели (и реализовали) детектор кашляющих людей, но не по позе (так как это требует больших ресурсов), а путем классифика...
Хабр
Детекция кашля на Intel NUC
Собственно, да, на простом языке – мы захотели (и реализовали) детектор кашляющих людей, но не по позе (так как это требует больших ресурсов), а путем классификации входящих фото после детекции лица с...
Earth Engine от Google — уникальная платформа для анализа больших геоданных
🔗 Earth Engine от Google — уникальная платформа для анализа больших геоданных
Earth Engine — это облачная платформа для геопространственного анализа данных в планетарных масштабах. Она позволяет использовать огромные вычислительные мощнос...
🔗 Earth Engine от Google — уникальная платформа для анализа больших геоданных
Earth Engine — это облачная платформа для геопространственного анализа данных в планетарных масштабах. Она позволяет использовать огромные вычислительные мощнос...
Хабр
Earth Engine от Google — уникальная платформа для анализа больших геоданных
Earth Engine — это облачная платформа для геопространственного анализа данных в планетарных масштабах. Она позволяет использовать огромные вычислительные мощности компании Google для изучения...
Earth Engine от Google — уникальная платформа для анализа больших геоданных
🔗 Earth Engine от Google — уникальная платформа для анализа больших геоданных
Earth Engine — это облачная платформа для геопространственного анализа данных в планетарных масштабах. Она позволяет использовать огромные вычислительные мощнос...
🔗 Earth Engine от Google — уникальная платформа для анализа больших геоданных
Earth Engine — это облачная платформа для геопространственного анализа данных в планетарных масштабах. Она позволяет использовать огромные вычислительные мощнос...
Хабр
Earth Engine от Google — уникальная платформа для анализа больших геоданных
Earth Engine — это облачная платформа для геопространственного анализа данных в планетарных масштабах. Она позволяет использовать огромные вычислительные мощности компании Google для изучения...
О системе статистического тестирования, которую хочется иметь
🔗 О системе статистического тестирования, которую хочется иметь
В ходе решения задачи для предсказание курса биткоина BTC/USD из исторических данных, пришло понимание, какой должна быть вычислительная система, с помощью котор...
🔗 О системе статистического тестирования, которую хочется иметь
В ходе решения задачи для предсказание курса биткоина BTC/USD из исторических данных, пришло понимание, какой должна быть вычислительная система, с помощью котор...
Хабр
О системе статистического тестирования, которую хочется иметь
В ходе решения задачи для предсказание курса биткоина BTC/USD из исторических данных, пришло понимание, какой должна быть вычислительная система, с помощью которой можно построить желаемую модель....
О системе статистического тестирования, которую хочется иметь
🔗 О системе статистического тестирования, которую хочется иметь
В ходе решения задачи для предсказание курса биткоина BTC/USD из исторических данных, пришло понимание, какой должна быть вычислительная система, с помощью котор...
🔗 О системе статистического тестирования, которую хочется иметь
В ходе решения задачи для предсказание курса биткоина BTC/USD из исторических данных, пришло понимание, какой должна быть вычислительная система, с помощью котор...
Хабр
О системе статистического тестирования, которую хочется иметь
В ходе решения задачи для предсказание курса биткоина BTC/USD из исторических данных, пришло понимание, какой должна быть вычислительная система, с помощью которой можно построить желаемую модель....