Глубокое мультиагентное обучение с подкреплением

🎥 Глубокое мультиагентное обучение с подкреплением
👁 1 раз ⏳ 2280 сек.
За последние несколько лет глубокое обучение с подкреплением помогло добиться выдающихся успехов в самых различных областях. Последние работы по этой теме уже исследуют обучение вне спектра привычных нам задач с одним агентом, а рассматривают мультиагентное обучение. Задачи обучения с несколькими агентами существенно сложнее, и для их решения требуются новые более трудоемкие методы и алгоритмы.

На семинаре мы взглянем на полную картину глубокого мультиагентного обучения с подкреплением. Мы рассмотрим неск

🎥 MIT 6.S191: Recurrent Neural Networks
👁 1 раз ⏳ 2191 сек.
MIT Introduction to Deep Learning 6.S191: Lecture 2
*New 2019 Edition*
Deep Sequence Modeling with Recurrent Neural Networks
Lecturer: Ava Soleimany
January 2019


For all lectures, slides and lab materials: http://introtodeeplearning.com

​Advanced Analytics and Machine Learning with Data Virtualization Part 1

🔗 Advanced Analytics and Machine Learning with Data Virtualization Part 1
Advanced data science techniques, like machine learning, have proven an extremely useful tool to derive valuable insights from existing data. Platforms like ...

​Mathematics of Machine Learning: An introduction (Lecture - 01) by Sanjeev Arora

🔗 Mathematics of Machine Learning: An introduction (Lecture - 01) by Sanjeev Arora
DISTINGUISHED LECTURES THREE LECTURES ON MACHINE LEARNING SPEAKER: Sanjeev Arora (Princeton University and Institute for Advanced Study, USA) DATE: 12 Februa...

​Drago Anguelov (Waymo) - MIT Self-Driving Cars

🔗 Drago Anguelov (Waymo) - MIT Self-Driving Cars
Drago Anguelov is a Principal Scientist at Waymo, developing and applying machine learning methods for autonomous vehicle perception and, more generally, in ...

Быстрый поиск ближайших соседей

🎥 Быстрый поиск ближайших соседей
👁 1 раз ⏳ 5300 сек.
На семинаре будет рассказано про быстрый поиск ближайших соседей.

Со времен kd-tree и r-tree все сильно поменялось, и lsh уже давно не является последним писком моды.

В частности мы поговорим о неточных ближайших соседях, где в последнее время появилось несколько способов поиска, которые хочется обсудить.

Начнем с обсуждения LSH, так как это красивая идея, от которой во многом идут sketch методы и к тому же основа семейства ANN методов. Еще один популярный подход — product quantization, который лежит в о

​Highly recommend MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning Course by Alexander Amini and Ava Soleimany through Massachusetts Institute of Technology (MIT)

#artificialintelligence
#deeplearning

MIT Deep Learning Course 6.S191 https://www.linkedin.com/pulse/mit-deep-learning-course-6s191-bhagirath-kumar-lade

🔗 LinkedIn

Innovate Deep Learning Inference Using OpenVINO toolkit | Intel Software

Наш телеграмм канал - https://t.me/ai_machinelearning_big_data

🎥 Innovate Deep Learning Inference Using OpenVINO™ toolkit | Intel Software
👁 1 раз ⏳ 564 сек.
Get insight on a powerful computer vision and deep learning inference software toolkit: Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit, which also has an open source version called OpenVINO™ toolkit, from Jeff McVeigh, Intel vice president and GM for Intel’s visual computing software products. (OpenVINO stands for McVeigh explains how the toolkit helps developers and data scientists build and deploy smart, high-performing vision applications easier and faster across multiple types of Intel® platforms (CPU, GPU, F

IBM Project Debater. The AI system that can debate with humans in realtime, with using global information and based on facts and principles that it learned. Its really big step in the way of fully autonomous systems.
https://youtu.be/m3u-1yttrVw

🎥 LIVE DEBATE – IBM Project Debater
👁 16 раз ⏳ 3473 сек.
At Intelligence Squared U.S., we’ve debated AI before – the risks, the rewards, and whether it can change the world – but for the first time, we’re debating with AI.

In partnership with IBM, Intelligence Squared U.S. is hosting a unique debate between a world-class champion debater and an AI system. IBM Project Debater is the first AI system designed to debate humans on complex topics using a combination of pioneering research developed by IBM researchers, including: data-driven speechwriting and delivery

​Во что инвестировать разработчику?

Все классные разработчики всегда открыты к общению и обмену знаниями. Это позволяет им лучше понимать тему обсуждения, а также они мотивируют джуниоров развиваться дальше. Однако все они инвестируют свое время и деньги в две простые вещи: образование и комфорт. Об этом мы и поговорим ниже.

#программирование #разработка #developer #IT #карьера #MadDevs

https://blog.maddevs.io/investment-plan-for-developers-20bc784b3b72

🔗 Во что инвестировать разработчику? – Mad Devs

«Избавляемся от проклятия Sklearn: пишем XGBoost с нуля», Артём Хапкин, Mail.ru Group

🎥 «Избавляемся от проклятия Sklearn: пишем XGBoost с нуля», Артём Хапкин, Mail.ru Group
👁 3 раз ⏳ 1988 сек.
«Избавляемся от проклятия Sklearn: пишем XGBoost с нуля», Артём Хапкин, Mail.ru Group

О докладе

Рассказ про бустинг. Что нужно знать, чтобы самому его написать. Какие есть подводные камни, как можно улучшать его работу.

В настоящее время сложно представить место, где не используются ансамблевые алгоритмы бустинга над решающими деревьями. Это и поисковые движки, алгоритмы ранжирования рекомендаций, соревнования на Kaggle и ещё много где.

Существуют много готовых реализаций алгоритма: Catboost, Lightgbm,

«Машинное обучение в Yandex.Taxi», Роман Халкечев, Yandex.Taxi

🎥 «Машинное обучение в Yandex.Taxi», Роман Халкечев, Yandex.Taxi
👁 1 раз ⏳ 4575 сек.
О докладе

В докладе пойдёт речь про устройство Яндекс.Такси.

Будет подробный рассказ:
про задачи, которые мы решаем с помощью анализа данных и технологий машинного обучения
про наш конвейер разработки, тестирования и запуска в продакшн моделей машинного обучения
пройдёмся по всем этапам: от экспериментов в Jupyter Notebook до полноценного ML-продакшна.

Слайды: https://speakerdeck.com/funcorp/mashinnoie-obuchieniie-v-yandex-dot-taxi

Build a deep neural network in 4 mins with TensorFlow on Colabs

https://www.youtube.com/watch?v=_VTtrSDHPwU

🎥 Build a deep neural network in 4 mins with TensorFlow on Colabs
👁 1 раз ⏳ 234 сек.
Google Colaboratory is a free Jupyter notebook environment that requires no setup and runs entirely in the Cloud. In this episode of Coding TensorFlow, Laurence shows us how to code, test, and train neural networks right in your browser, without having to worry about installing any kind of runtime. Watch to quickly see an example of how you can use TensorFlow to build a neural network for breast cancer classification...all this happens within Colab!



Download the pre-processed data & Colab to try it your

​Julia, Градиентный спуск и симплекс метод

Продолжаем знакомство с методами многомерной оптимизации.

Далее предложена реализация метода наискорейшего спуска с анализом скорости выполнения, а также имплементация метода Нелдера-Мида средствами языка Julia и C++.

https://habr.com/ru/post/440070/

🔗 Julia, Градиентный спуск и симплекс метод
Продолжаем знакомство с методами многомерной оптимизации. Далее предложена реализация метода наискорейшего спуска с анализом скорости выполнения, а также имплем...

🎥 Attention, attention!
👁 3 раз ⏳ 2552 сек.
Механизм внимания (attention) сейчас является одним из самых полезных инструментов во многих областях применения глубокого обучения, таких как распознавание речи, компьютерное зрение, анализ естественного языка и т.д.

В позапрошлом году была представлена архитектура Transformer, заменившая рекурентные и сверточные слои на слои внимания и продемонстрировала очень хорошие результаты во многих задачах. Однако имплементация этой архитектуры довольно сложна, и одной из целей семинара будет разобраться, как прав

​Anomaly detection using machine learning in Azure Stream Analytics | Azure Friday

🔗 Anomaly detection using machine learning in Azure Stream Analytics | Azure Friday
Azure Stream Analytics is a fully managed serverless offering on Azure. With the new Anomaly Detection functions in Stream Analytics, the whole complexity as...

​GOTO 2018 • Machine Learning on Source Code • Francesc Campoy

🔗 GOTO 2018 • Machine Learning on Source Code • Francesc Campoy
This presentation was recorded at GOTO Copenhagen 2018. #gotocon #gotocph http://gotocph.com Francesc Campoy - Gopher, Host of the Just For Func Podcast, and...

Understanding beautiful places with deep learning

Наш телеграмм канал - https://t.me/ai_machinelearning_big_data
https://www.youtube.com/watch?v=T8zwr6EZMe0

🎥 Understanding beautiful places with deep learning
👁 1 раз ⏳ 1450 сек.
This talk was delivered by Professor Suzy Moat, Professor of Behavioural Science at the University of Warwick.

Suzy was speaking at an NCRM 'Ahead of the Curve' event on 'Social Science Methods and Automated Data Algorithms', held on 1 November 2018 in London.

​Набор на магистерскую программу JetBrains на базе Университета ИТМО

https://habr.com/ru/company/compscicenter/blog/439742/

🔗 Набор на магистерскую программу JetBrains на базе Университета ИТМО
Магистерская программа «Разработка программного обеспечения / Software Engineering» компании JetBrains на базе Университета ИТМО объявляет набор на 2019-2021 уч.

​В прошлую субботу мы провели бэкенд митап по машинному обучению. В программе было 5 докладов от спикеров из ВКонтакте, Yandex.Taxi, Conundrum, FunCorp и Mail.ru Group. Под катом видео выступлений и ссылки на презентации.

https://habr.com/ru/company/funcorp/blog/440168/

🔗 Видео докладов с FunTech ML-meetup
В прошлую субботу мы провели бэкенд митап по машинному обучению. В программе было 5 докладов от спикеров из ВКонтакте, Yandex.Taxi, Conundrum, FunCorp и Mail.r...