​Recurrent Neural Networks Appications Explained (8 Real-Life RNN Applications)

🔗 Recurrent Neural Networks Appications Explained (8 Real-Life RNN Applications)
The adoption of machine learning and subsequent development of neural network applications has changed the way we perceive information…

🎥 PowerStore: Machine Learning & Automation
👁 1 раз ⏳ 254 сек.
Avishek Kumar diagrams how Dell EMC PowerStore provides intelligent data placement and load balancing in a non-disruptive manner.

Learn More : htt...

​How to Blur Faces in Images using OpenCV in Python - Python Code

🔗 How to Blur Faces in Images using OpenCV in Python - Python Code
Blurring and anonymizing faces in images and videos after performing face detection using OpenCV library in Python.

​Top 20 Sparkling Machine Learning Projects

🔗 Top 20 Sparkling Machine Learning Projects
Machine Learning is an art and if you aspire to be an artist some day, you gotta get your hands on so...

​Master the COCO Dataset for Semantic Image Segmentation

🔗 Master the COCO Dataset for Semantic Image Segmentation
Create a data generator and train your model on the COCO image dataset for Semantic Image Segmentation with PyCoco, Tensorflow Keras py

​Подборка статей о машинном обучении: кейсы, гайды и исследования за апрель 2020

🔗 Подборка статей о машинном обучении: кейсы, гайды и исследования за апрель 2020
Продолжаем отбирать публикации, которые помогают снизить порог входа в сферу ML. Как и прежде, здесь в первую очередь собраны инструменты с открытым исходным к...

​Искусственный интеллект и кризис теорий сознания

🔗 Искусственный интеллект и кризис теорий сознания
Данная заметка представляет собой обзор связи философии сознания и искусственного интеллекта. Она не претендует на оригинальное исследование, но автор надеется н...

​Localization and Detection using Convolutional Networks

🔗 Localization and Detection using Convolutional Networks
In the past six years, due to the development and progress of deep learning and Convolutional neural networks (CNN), image-based target…

🎥 BCBC Conference 2020 - Werner Brand 'Deep learning and its application in livestock industry'
👁 1 раз ⏳ 2135 сек.
SRUC geneticist/programmer, Werner Brand presented at the British Cattle Breeders Club conference on 'Deep learning and its application in livestock industry'.

Deep learning is a modern tool used to build powerful predictive equations from a wide range of data sources by creating artificial neural networks to simulate an animal brain. EGENES and SRUC have been successful in training deep learning models for application in the livestock industry. These include predicting pregnancy and TB status in dairy cow

​Интерактивные эксперименты с машинным обучением (на TensorFlow)

🔗 Интерактивные эксперименты с машинным обучением (на TensorFlow)
Вкратце Я создал новый проект Интерактивные эксперименты с машинным обучением на GitHub. Каждый эксперимент состоит из Jupyter/Colab ноутбука, показывающего как...

​Agile and Intelligent Locomotion via Deep Reinforcement Learning">
Agile and Intelligent Locomotion via Deep Reinforcement Learning

🔗 Agile and Intelligent Locomotion via Deep Reinforcement Learning
Posted by Yuxiang Yang and Deepali Jain, AI Residents, Robotics at Google Recent advancements in deep reinforcement learning (deep RL) h...

​Predicting Startup performance using Logistic regression

🔗 Predicting Startup performance using Logistic regression
An analysis of startups survival through simple data science

🎥 Support Vector Machine(SVM)-Machine Learning (Data Science)
👁 1 раз ⏳ 4319 сек.
#datascience #machinelearning #totaldatascience #clustering
In this Live class video, you will learn Support Vector Machine which is one of the most critical machine learning algorithms.

FOR MORE PROJECTS AND LIVE ONLINE TUTORIALS:

Join The Data Science Projects Training

REGISTER HERE: https://bit.ly/33TmYiP
INTRODUCTION:

LIVE ONLINE TRAINING

Set Up Your Personal Blog/Website
Set Up Your Linkedin Page Professionally
Git and Github
Professional Resume Sample
Interview Preparations
One-on-One Career Co

🎥 Demystifying machine learning
👁 1 раз ⏳ 2901 сек.
Machine Learning has been an increasingly hot topic within finance. In this presentation, Ainsley To, Head of Multi-Asset at Credo, demystifies machine learning for investors and explains some of the nuances in applying these techniques within the investing domain.
https://www.credogroup.com/news/news

​AI Paper Recommendations from Experts

🔗 AI Paper Recommendations from Experts
We reached out to further members of the AI community for their recommendations of papers which everyone should be reading! All of the cited papers are free to access and cover a range of topics from some incredible minds.

​Introduction to reliability diagrams for probability calibration

🔗 Introduction to reliability diagrams for probability calibration
Challenging common misconceptions of uncertainty calibration

Глубокое Обучение. Лекции

Лекция 1. Введение в нейронные сети.
Лекция 2. Машинное обучение в эпоху больших данных.
Лекция 3. Перцептрон и однослойные сети.
Лекция 4. Backpropagation. Многослойные нейронные сети.
Лекция 5. Введение в свёрточные сети.
Лекция 6. Современные CNN архитектуры.
Лекция 7. Задачи детектирования и сегментации.
Лекция 8. Введение в RNN
Лекция 9. Embeddings and data representation
Лекция 10. RNN, LSTM, GRU (1 часть). Language modelling, QA
Лекция 11. RNN, LSTM, GRU (2 часть). Машинный перевод
Лекция 12. Автоэнкодеры

Все лекции в видеоальбоме: https://vk.cc/8nKDTe

#video

🎥 Лекция 1. Введение в нейронные сети.
👁 206 раз ⏳ 2906 сек.


🎥 Лекция 2. Машинное обучение в эпоху больших данных.
👁 67 раз ⏳ 5775 сек.
Ссылка на слайды: https://drive.google.com/open?id=1NViPklG4RrOpb8XMMWETgHp6Qs4T0SuD

🎥 Лекция 3. Перцептрон и однослойные сети.
👁 50 раз ⏳ 2336 сек.
слайды лекции: https://vk.com/doc83865491_454180587?hash=37e49000cda3837459&dl=088a76281b090b67e5

🎥 Лекция 4. Backpropagation. Многослойные нейронные сети.
👁 41 раз ⏳ 5813 сек.


🎥 Лекция 5. Введение в свёрточные сети.
👁 27 раз ⏳ 5773 сек.


🎥 Лекция 6. Современные CNN архитектуры.
👁 16 раз ⏳ 4805 сек.
На этой лекции рассказывается об архитектурах свёрточных нейронных сетей, которые в своё время показали лучшие результаты на датасете ImageNet. Раз...

🎥 Лекция 7. Задачи детектирования и сегментации.
👁 26 раз ⏳ 2824 сек.
Слайды презентации: https://goo.gl/xHVsf3

🎥 Лекция 8. Введение в RNN
👁 29 раз ⏳ 1616 сек.
Лекция посвящена введению в рекуррентные нейронные сети.

🎥 Лекция 9. Embeddings and data representation
👁 21 раз ⏳ 3331 сек.
Семинар расположен на нашем GitHub: https://github.com/deepmipt/dlschl
Слайды лекции: https://vk.com/doc83865491_461975549?hash=57bdf52b2fd32bc55d&...

🎥 Лекция 10. RNN, LSTM, GRU (1 часть). Language modelling, QA
👁 28 раз ⏳ 2317 сек.
В начале лекции рассказывается про BasicRNN - самую простую версию рекуррентной нейронной сети, умеющую работать с последовательностями.
Далее реч...

​Перевод книги Эндрю Ына «Страсть к машинному обучению» Главы 44 — 46

🔗 https://habr.com/ru/post/500874/

🎥 Мастер-класс "Нейронная сеть с нуля"
👁 2 раз ⏳ 5701 сек.
Инженер ИИКС Егоров Алексей вместе с Вами пишет код нейронной сети с нуля с использованием языка Python. Отдельно пишется код для одного нейрона и всей сети вместе с процедурой обучения.

​Winnum объявляет о выпуске нового релиза флагманской платформы Winnum Platform 4.3

🔗 https://habr.com/ru/post/500934/