Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Применение предобученной модели VGG16 для рекомендаций на основе изображений товаров

 DeepLearning (Глубокие нейронные сети) (VK)

VISSL

VISSL is a computer VIsion library for state-of-the-art Self-Supervised Learning research with PyTorch. VISSL aims to accelerate research cycle in self-supervised learning: from designing a new self-supervised task to evaluating the learned representations. Key features include:

Reproducible implementation of SOTA in Self-Supervision: All existing SOTA in Self-Supervision are implemented - SwAV, SimCLR, MoCo(v2), PIRL, NPID, NPID++, DeepClusterV2, ClusterFit, RotNet, Jigsaw. Also supports supervised trainings.

Benchmark suite: Variety of benchmarks tasks including linear image classification (places205, imagenet1k, voc07), full finetuning, semi-supervised benchmark, nearest neighbor benchmark, object detection (Pascal VOC and COCO).

Ease of Usability:...

View original post

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Все дело в виртуальном «прянике»: Uber создал алгоритм, способный обыграть человека в игре Atari

 Data Science / Machine Learning / AI / Big Data (VK)

Generative Adversarial Transformers

Drew A. Hudson, C. Lawrence Zitnick: https://arxiv.org/abs/2103.01209

#ArtificialIntelligence #DeepLearning #GenerativeAdversarialNetworks

 Data Science / Machine Learning / AI / Big Data (VK)

Train PyTorch models using the genetic algorithm with #PyGAD
https://neptune.ai/blog/train-pytorch-models-using-ge..
Link of the project that prepares the PyTorch models for use with PyGAD: https://github.com/ahmedfgad/TorchGA

 Data Science / Machine Learning / AI / Big Data (VK)

Length-Adaptive Transformer: Train Once with Length Drop, Use Anytime with Search

Gyuwan Kim, Kyunghyun Cho: https://arxiv.org/abs/2010.07003

#ArtificialIntelligence #DeepLearning #MachineLearning

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Better reliability of deep learning classification models by exploiting hierarchy of labels

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Why Production Machine Learning Fails — And How To Fix It

 DeepLearning (Глубокие нейронные сети) (VK)

SEER: The start of a more powerful, flexible, and accessible era for computer vision

https://ai.facebook.com/blog/seer-the-start-of-a-more..

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

How to Update Neural Network Models With More Data - Machine Learning Mastery

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Convolutional Models Overview

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

An Overview of Different Embedding Models

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Основные инструменты дата-сайентиста

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Создание собственной симуляции активной материи (на Python)

 Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Великолепный Python
Огромный список библиотек, фреймворков и просто полезных инструментов для языка Python.
Если вы искали особое решение для вашей задачи, оно уже здесь!

https://awesome-python.com/

 Neurohive (VK)
Без названия

​​Исследователи из University of California и Honda Research Institute обучили робота складывать ткань. Алгоритм основывается на фреймворке для обучения визуальной динамики объектов на основе RGB изображений, — Visual Foresight. Такие роботы могут быть полезны в текстильной промышленности и хирургии.

Подробнее: https://neurohive.io/ru/gotovye-prilozhenija/v-univer..

#CV #RL #AppliedDS ​​

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Очистка данных с помощью Python с использованием библиотеки Pandas.

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Поиск нарушений на видео с помощью компьютерного зрения