🎥 Дмитрий Коробченко - Как ускорить обучение и инференс ваших нейронных сетей
👁 1 раз ⏳ 2917 сек.
👁 1 раз ⏳ 2917 сек.
Записи с DataStart Conference 2018 Autumn - конференции по Data Science, Machine Learning (20 октября 2018)
Vk
Дмитрий Коробченко - Как ускорить обучение и инференс ваших нейронных сетей
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.
👁 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.
Vk
How to create a self-driving car with TensorFlow. Part 1.
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
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
Towards Data Science
Building NLP Classifiers Cheaply 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...
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...
Хабр
Задача классификации глазами школьника: определение наличия автомобиля на парковке по кадрам с камеры видеонаблюдения
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.
👁 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
Vk
Machine Duping 101: Pwning Deep Learning Systems
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…
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…
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,...
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,...
Хабр
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
https://github.com/albertpumarola/GANimation
🔗 albertpumarola/GANimation
GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image (ECCV'18 Oral) [PyTorch] - albertpumarola/GANimation
GitHub
GitHub - albertpumarola/GANimation: GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image (ECCV'18 Oral) [PyTorch]
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.
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.
Springboard Blog
40 Must-Read AI / Machine 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
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
GitHub
GitHub - MrNothing/AI-Blocks: A powerful and intuitive WYSIWYG interface that allows anyone to create Machine Learning models!
A powerful and intuitive WYSIWYG interface that allows anyone to create Machine Learning models! - GitHub - MrNothing/AI-Blocks: A powerful and intuitive WYSIWYG interface that allows anyone to cre...
🎥 Стохастический градиентный спуск
👁 1 раз ⏳ 4770 сек.
👁 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
Vk
Стохастический градиентный спуск
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…
🎥 Машинное обучение 1. Введение, kNN
👁 1 раз ⏳ 2431 сек.
👁 1 раз ⏳ 2431 сек.
Vk
Машинное обучение 1. Введение, kNN
vk.com video
🎥 Занятие 1 | Машинное обучение
👁 1 раз ⏳ 3479 сек.
👁 1 раз ⏳ 3479 сек.
Преподаватель: Власов Кирилл Вячеславович
Дата: 16.02.2019
Vk
Занятие 1 | Машинное обучение
Преподаватель: Власов Кирилл Вячеславович
Дата: 16.02.2019
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...
🔗 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...
YouTube
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...
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...
Хабр
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...
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
#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
Telegram
Machinelearning
Погружаемся в машинное обучение и Data Science
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
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...
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...
Хабр
Обзор AI & ML решений в 2018 году и прогнозы на 2019 год: Часть 2 — Инструменты и библиотеки, AutoML, RL, этика в AI
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, поэтому разделен на 2 части. Надеюсь, что...
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)…
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)…
Towards Data Science
Comparing Python and SQL for Building Data Pipelines
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...
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...
blog.research.google
Introducing PlaNet: A Deep Planning Network for Reinforcement Learning
Oliver Cameron (CEO, Voyage) - MIT Self-Driving Cars
Наш телеграмм канал - https://t.me/ai_machinelearning_big_data
https://www.youtube.com/watch?v=-j0tc0Y1CIE
🎥 Oliver Cameron (CEO, Voyage) - MIT Self-Driving Cars
👁 1 раз ⏳ 3879 сек.
Наш телеграмм канал - https://t.me/ai_machinelearning_big_data
https://www.youtube.com/watch?v=-j0tc0Y1CIE
🎥 Oliver Cameron (CEO, Voyage) - MIT Self-Driving Cars
👁 1 раз ⏳ 3879 сек.
Oliver Cameron is the Co-Founder and CEO of Voyage. Before that he was the lead of the Udacity Self-Driving Car program that made ideas in autonomous vehicle research and development accessible to the world. For more lecture videos on deep learning, reinforcement learning (RL), artificial intelligence (AI & AGI), and podcast conversations, visit our website or follow TensorFlow code tutorials on our GitHub repo.
INFO:
Website: https://deeplearning.mit.edu
GitHub: https://github.com/lexfridman/mit-deep-lear
Telegram
Machinelearning
Погружаемся в машинное обучение и Data Science
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
🔗 A Gentle Introduction to the Challenge of Training Deep Learning Neural Network Models
Deep learning neural networks learn a mapping function from inputs to outputs. This is achieved by updating the weights of the network in response to the errors the model makes on the training dataset. Updates are made to continually reduce this error until either a good enough model is found or the learning process gets …
Deep learning neural networks learn a mapping function from inputs to outputs. This is achieved by updating the weights of the network in response to the errors the model makes on the training dataset. Updates are made to continually reduce this error until either a good enough model is found or the learning process gets …
Machine Learning Mastery
A Gentle Introduction to the Challenge of Training Deep Learning Neural Network Models - Machine Learning Mastery
Deep learning neural networks learn a mapping function from inputs to outputs.
This is achieved by updating the weights of the network in response to the errors the model makes on the training dataset. Updates are made to continually reduce this error…
This is achieved by updating the weights of the network in response to the errors the model makes on the training dataset. Updates are made to continually reduce this error…