​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)

🎥 How to create a self-driving car with TensorFlow. Part 1.
👁 1 раз ⏳ 809 сек.
An attempt at creating a neural network with TensorFlow which controls a car in a racing game autonomously. Source code will be shared in the next video.

​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------1---------------------

🔗 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

​Задача классификации глазами школьника: определение наличия автомобиля на парковке по кадрам с камеры видеонаблюдения

https://habr.com/ru/post/440608/

🔗 Задача классификации глазами школьника: определение наличия автомобиля на парковке по кадрам с камер
Здравствуйте, я школьник 11 классов, интересуюсь программированием, около-IT тематикой. Пишу данный пост с целью поделиться своим проектом, занявшим 10 часов мо...

🎥 Machine Duping 101: Pwning Deep Learning Systems
👁 2 раз ⏳ 2653 сек.
PLEASE SUBSCRIBE, LIKE AND COMMENT TO KEEP THIS CHANNEL ALIVE!
Tip Jar: https://paypal.me/radlovacki

Deep learning and neural networks have gained incredible popularity in recent years. The technology has grown to be the most talked-about and least well-understood branch of machine learning. Aside from it's highly publicized victories in playing Go, numerous successful applications of deep learning in image and speech recognition has kickstarted movements to integrate it into critical fields like medical i

​Как я обучал нейросеть для реализации функции оценки положения на Russian AI Cup CodeBall 2018

https://habr.com/ru/post/439886/

🔗 Как я обучал нейросеть для реализации функции оценки положения на Russian AI Cup CodeBall 2018
Имея возможность качественно оценить положение в игре в какой-то момент времени и возможность симулировать игровой мир, при создании бота, для одного из решений,...

​GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image

https://github.com/albertpumarola/GANimation

🔗 albertpumarola/GANimation
GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image (ECCV'18 Oral) [PyTorch] - albertpumarola/GANimation

​40 Must-Read Machine Learning, AI, and Deep Learning Blogs
https://www.springboard.com/blog/machine-learning-blog/

🔗 40 Must-Read Machine Learning, AI, and Deep Learning Blogs - Springboard Blog
For AI professionals, adding a new machine learning blog or two to your reading list will help keep you up to date on industry news and trends.

​A powerful and intuitive WYSIWYG interface that allows anyone to create Machine Learning models!
https://github.com/MrNothing/AI-Blocks

🔗 MrNothing/AI-Blocks
A powerful and intuitive WYSIWYG interface that allows anyone to create Machine Learning models! - MrNothing/AI-Blocks

🎥 Стохастический градиентный спуск
👁 1 раз ⏳ 4770 сек.
На семинаре мы обсудим методы стохастической оптимизации, необходимые для решения многих задач оптимизации, возникающих в машинном обучении.
Начнем с общей постановки широкого класса задач машинного обучения, сводящихся к параметрической оптимизации и обсудим, почему классические алгоритмы оптимизации для таких задач применять не получается.
Затем поговорим про стандартный метод стохастического градиентного спуска, затронем проблемы, которые часто возникают при использовании метода as is и обсудим основные

🎥 Машинное обучение 1. Введение, kNN
👁 1 раз ⏳ 2431 сек.

🎥 Занятие 1 | Машинное обучение
👁 1 раз ⏳ 3479 сек.
Преподаватель: Власов Кирилл Вячеславович
Дата: 16.02.2019

​Regression Mathematics

🔗 Regression Mathematics
Everyone needs to understand regression! Its a useful data science technique that allows us to understand the relationship between different variables. In th...

​Классификация рукописных рисунков. Доклад в Яндексе

Несколько месяцев назад наши коллеги из Google провели на Kaggle конкурс по созданию классификатора изображений, полученных в нашумевшей игре «Quick, Draw!». Команда, в которой участвовал разработчик Яндекса Роман Власов, заняла в конкурсе четвертое место. На январской тренировке по машинному обучению Роман поделился идеями своей команды, финальной реализацией классификатора и интересными практиками соперников.

https://habr.com/ru/company/yandex/blog/440666/

🔗 Классификация рукописных рисунков. Доклад в Яндексе
Несколько месяцев назад наши коллеги из Google провели на Kaggle конкурс по созданию классификатора изображений, полученных в нашумевшей игре «Quick, Draw!». Ком...

​Использование точечных диаграмм для визуализации данных

#Python,
#Визуализацияданных,
#Машинноеобучение
Наш телеграмм канал - https://t.me/ai_machinelearning_big_data
Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Everything you need to know about Scatter Plots for Data Visualisation» автора George Seif.

Если вы занимаетесь анализом и визуализацией данных, то скорее Вам придется столкнуться с точечными диаграммами. Несмотря на свою простоту, точечные диаграммы являются мощным инструментом для визуализации данных. Манипулируя цветами, размерами и формами можно обеспечить гибкость и репрезентативность точечных диаграмм.

В этой статье вы узнаете практически все, что вам необходимо знать о визуализации данных используя точечные диаграммы. Мы постараемся разобрать все необходимые параметры в их использовании в коде python. Также вы можете найти несколько практических уловок.
https://habr.com/ru/post/440674/

🔗 Использование точечных диаграмм для визуализации данных

​Обзор AI & ML решений в 2018 году и прогнозы на 2019 год: Часть 2 — Инструменты и библиотеки, AutoML, RL, этика в AI

https://habr.com/ru/post/439724/

🔗 Обзор AI & ML решений в 2018 году и прогнозы на 2019 год: Часть 2 — Инструменты и библиотеки, AutoML
Всем привет! Представляю вам перевод статьи Analytics Vidhya с обзором событий в области AI / ML в 2018 году и трендов 2019 года. Материал довольно большой, поэт...

​Python vs SQL: Comparison for Data Pipelines

https://towardsdatascience.com/python-vs-sql-comparison-for-data-pipelines-8ca727b34032?source=---------2---------------------

🔗 Python vs SQL: Comparison for Data Pipelines – Towards Data Science
Breaking into the workforce as a web developer, my first interaction with databases and SQL was using an Object Relational Model (ORM)…

​Introducing PlaNet: A Deep Planning Network for Reinforcement Learning

http://ai.googleblog.com/2019/02/introducing-planet-deep-planning.html

🔗 Introducing PlaNet: A Deep Planning Network for Reinforcement Learning
Posted by Danijar Hafner, Student Researcher, Google AI Research into how artificial agents can improve their decisions over time is prog...