​Fresh topic about language modeling from OpenAI, that you should read.
https://blog.openai.com/better-language-models

🔗 Better Language Models and Their Implications
We’ve trained a large-scale unsupervised language model which generates coherent paragraphs of text, achieves state-of-the-art performance on many language modeling benchmarks, and performs rudimentary reading comprehension, machine translation, question answering, and summarization — all without task-specific training. View codeRead paperRead more Our model, called GPT-2 (a successor to GPT), was

​A Technique for Building NLP Classifiers Efficiently with Transfer Learning and Weak Supervision

https://towardsdatascience.com/a-technique-for-building-nlp-classifiers-efficiently-with-transfer-learning-and-weak-supervision-a8e2f21ca9c8?source=collection_home---4------0---------------------

🔗 A Technique for Building NLP Classifiers Efficiently with Transfer Learning and Weak Supervision
An Step-by-Step Guide for Building an Anti-Semitic Tweet Classifier

🎥 Современные достижения машинного обучения (Алексей Алексеев)
👁 1 раз ⏳ 1416 сек.
ITMeetup #1'19, Волгоград, 27 января 2019 г. Современные достижения машинного обучения (Алексей Алексеев)

​Алгоритм мышления и сознания

В этой статье изложен алгоритм мышления и сознания. Я предлагаю свой ответ на вопрос о том как работает мышление и сознание. И демонстрирую алгоритм, который умеет по-настоящему, творчески, думать и обладает настоящим сознанием. Статья рассчитана на программистов и состоит из двух основных частей. Первая часть сугубо техническая, она содержит описание алгоритма, перечень его свойств и пример практического применения. Вторая часть содержит поясняющие тезисы и решение вопроса конструктивной аксиоматизации сознания. Алгоритм это содержательный текст который говорит сам за себя, а потому комментариев будет лишь практически необходимый минимум.
https://habr.com/ru/post/440424/

🔗 Алгоритм мышления и сознания
В этой статье изложен алгоритм мышления и сознания. Я предлагаю свой ответ на вопрос о том как работает мышление и сознание. И демонстрирую алгоритм, который уме...

​Mining of Massive Datasets
http://www.mmds.org/

🔗 Mining of Massive Datasets

🎥 Introduction to Deep Learning Recitation 5
👁 2 раз ⏳ 4816 сек.

🎥 Extracting Rotations The Right Way
👁 1 раз ⏳ 216 сек.
The paper "A Robust Method to Extract the Rotational Part of Deformations" is available here:
http://matthias-mueller-fischer.ch/publications/stablePolarDecomp.pdf

Our work with Activision-Blizzard is available here:
› Project page: https://users.cg.tuwien.ac.at/zsolnai/gfx/separable-subsurface-scattering-with-activision-blizzard/
› Video: https://www.youtube.com/watch?v=72_iAlYwl0c

Pick up cool perks on our Patreon page:
› https://www.patreon.com/TwoMinutePapers

We would like to thank our generous Patre

​Валерий Спиридонов | Программист в США | Computer Vision и Machine Learning

🔗 Валерий Спиридонов | Программист в США | Computer Vision и Machine Learning
Программист, стартап начинатель и экс-кандидат на пересадку головы Валерий Спиридонов рассказал о карьере в ИТ и переезде в США, невзирая на физические огран...

🎥 Deep Residual Unet Segmentation in Keras TensorFlow
👁 1 раз ⏳ 972 сек.
ABOUT: Inspired by the deep residual learning and Unet - the Deep Residual Unet arises, an architecture that take advantages from both (Deep Residual learning and Unet) architecture.

CODE: https://github.com/nikhilroxtomar/Deep-Residual-Unet
PAPER: https://arxiv.org/pdf/1711.10684.pdf
UNET Explained: https://youtu.be/M3EZS__Z_XE

# ======================================================
MY PC SPEC:

Intel i5-7400: https://amzn.to/2OMOJRM
Gigabyte B250M-D2V: https://amzn.to/2DqP5fU
DDR4 8GB RAM: https://amz

🎥 Introduction to Deep Learning Lecture 8
👁 1 раз ⏳ 4364 сек.

Перенос знаний между решениями различных видов задач в policy gradient методах

🎥 Перенос знаний между решениями различных видов задач в policy gradient методах
👁 1 раз ⏳ 1389 сек.
Возможность к обобщению - одна из важных задач в машинном обучении. В обучении с подкреплением она часто встречается в виде задаче об обучении многозадачного агента, который должен не только научиться решать несколько различных задач, но и уметь переносить свой опыт на другие задачи.

На семинаре мы поговорим об одном из подходов к переиспользованию знаний агента, а так же разберем одну из первых статей, в которой предлагается и теоретически обосновывается способ переноса знаний между средами, имеющими разл

​Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares

By Stephen Boyd and Lieven Vandenberghe, Cambridge University Press: https://web.stanford.edu/~boyd/vmls/

#ArtificialIntelligence #LinearAlgebra #Vectors #Matrices #MachineLearning

🔗 Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares

​Data Science vs Machine Learning | New Technology 2019

🔗 Data Science vs Machine Learning | New Technology 2019
Data Science vs Machine Learning In this video on Data Science vs Machine Learning, we'll be discussing the importance of Data Science and Machine Learning a...

​Introducing Ludwig, a Code-Free Deep Learning Toolbox

🔗 Introducing Ludwig, a Code-Free Deep Learning Toolbox
Uber AI developed Ludwig, a code-free deep learning toolbox, to make deep learning more accessible to non-experts and enable faster model iteration cycles.

​Мечтают ли андроиды об электропанке? Как я учил нейросеть писать музыку

На курсах по машинному обучению в Artezio я познакомился с учебной моделью, способной создавать музыку. Музыка – существенная часть моей жизни, я много лет играл в группах (панк-рок, регги, хип-хоп, рок и т. д.) и являюсь фанатичным слушателем.

К сожалению, многие группы, большим поклонником которых я был в юности, распались по разным причинам. Или не распались, но то, что они теперь записывают… в общем, лучше бы они распались.

Мне стало любопытно, существует ли сейчас готовая модель, способная обучиться на треках одной из моих любимых групп и создать похожие композиции. Раз у самих музыкантов уже не очень получается, может, нейросеть справится за них?

🔗 Мечтают ли андроиды об электропанке? Как я учил нейросеть писать музыку
На курсах по машинному обучению в Artezio я познакомился с учебной моделью, способной создавать музыку. Музыка – существенная часть моей жизни, я много лет играл...

​Автономная езда по тротуару посредством OpenCV и Tensorflow

Создание автономных машин — популярная нынче тема и много интересного тут происходит на любительском уровне.

Самым старым и известным курсом была онлайн-степень от Udacity.

Итак, в автономных машинах есть очень модный подход — Behavioral Cloning, суть которого заключается в том, что компьютер учится вести себя как человек (за рулем), опираясь только на записанные входные и выходные данные. Грубо говоря, есть база картинок с камеры и соотвествующий им угол поворота руля.

#Искусственный интеллект,
#Машинноеобучение,
#Обработкаизображений,

#Робототехника

🔗 Автономная езда по тротуару посредством OpenCV и Tensorflow
Создание автономных машин — популярная нынче тема и много интересного тут происходит на любительском уровне. Самым старым и известным курсом была онлайн-степень...

​Image Segmentation using Python’s scikit-image module

https://towardsdatascience.com/image-segmentation-using-pythons-scikit-image-module-533a61ecc980

🔗 Image Segmentation using Python’s scikit-image module
An overview of the scikit-image library’s image segmentation methods.

​GPT-2 нейросеть от OpenAI. Быстрый старт

Не успели отшуметь новости о нейросети BERT от Google, показавшей state-of-the-art результаты на целом ряде разговорных (NLP) задач в машинном обучении, как OpenAI выкатили новую разработку: GPT-2. Это нейронная сеть с рекордным на данный момент числом параметров (1.5 млрд, против обычно используемых в таких случаях 100-300 млн) оказалась способна генерировать целые страницы связного текста.

Генерировать настолько хорошо, что в OpenAI отказались выкладывать полную версию, опасаясь что эту нейросеть будут использовать для создания фейковых новостей, комментариев и отзывов, неотличимых от настоящих.

Тем не менее, в OpenAI выложили в общий доступ уменьшенную версию нейросети GPT-2, со 117 млн параметров. Именно ее мы запустим через сервис Google Colab и поэкспериментруем с ней.
https://habr.com/ru/post/440564/

🔗 GPT-2 нейросеть от OpenAI. Быстрый старт
Не успели отшуметь новости о нейросети BERT от Google, показавшей state-of-the-art результаты на целом ряде разговорных (NLP) задач в машинном обучении, как Ope...

​DAT4 Course Repository
Course materials for General Assembly's Data Science course in Washington, DC (12/15/14 - 3/16/15).

Instructors: Sinan Ozdemir and Kevin Markham (Data School blog, email newsletter, YouTube channel)

Teaching Assistant: Brandon Burroughs

Office hours: 1-3pm on Saturday and Sunday (Starbucks at 15th & K), 5:15-6:30pm on Monday (GA)

https://github.com/justmarkham/DAT4

🔗 justmarkham/DAT4
General Assembly's Data Science course in Washington, DC - justmarkham/DAT4

🎥 Дмитрий Коробченко - Как ускорить обучение и инференс ваших нейронных сетей
👁 1 раз ⏳ 2917 сек.
Записи с DataStart Conference 2018 Autumn - конференции по Data Science, Machine Learning (20 октября 2018)