​Нечувствительные к весам нейронные сети (WANN).
Новая работа Google предлагает архитектуру нейронных сетей, способных имитировать врожденные инстинкты и рефлексы живых существ, с последующим дообучением в течение жизни.
Спойлер:
👉🏻Нейронную сеть можно собрать из отдельных нейронов с разной функцией активации, но использовать одно значение веса, оптимизируя только его.
👉🏻Таким образом создаётся оптимальная структура нейросети.
👉🏻Далее можно обучить нейросеть обычным способом через обратное распространение ошибки.

📖https://habr.com/ru/post/465369/
🌐https://weightagnostic.github.io/
🧩https://github.com/google/brain-tokyo-workshop/tree/master/WANNRelease

#machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #буднипрограммиста #programming

🔗 Нечувствительные к весам нейронные сети (WANN)
Новая работа Google предлагает архитектуру нейронных сетей, способных имитировать врожденные инстинкты и рефлексы живых существ, с последующим дообучением в течение жизни. А также значительно...

➰ Источник ВК

​Библиотека машинного обучения CatBoost » https://catboost.ai/docs/concepts/tutorials.html
🧩Git » https://github.com/catboost/tutorials
🧩Пример ноутбука на Python » https://github.com/catboost/tutorials/blob/master/python_tutorial.ipynb
📹https://youtu.be/usdEWSDisS0

#machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #буднипрограммиста #programming

🔗 Tutorials - CatBoost. Documentation
CatBoost is well covered with educational materials for both novice and advanced machine learners and data scientists.


🎥 Anna Veronika Dorogush: Mastering gradient boosting with CatBoost | PyData London 2019
👁 1 раз ⏳ 5297 сек.
Gradient boosting is a powerful machine-learning technique that achieves state-of-the-art results in a variety of practical tasks. This tutorial will explain details of using gradient boosting on practice, we will solve a classification problem using popular GBDT library CatBoost.

www.pydata.org

PyData is an educational program of NumFOCUS, a 501(c)3 non-profit organization in the United States. PyData provides a forum for the international community of users and developers of data analysis tools to share ideas and learn from each other. The global PyData network promotes discussion of best practices, new approaches, and emerging technologies for data management, processing, analytics, and visualization. PyData communities approach data science using many languages, including (but not limited to) Python, Julia, and R.

PyData conferences aim to be accessible and community-driven, with novice to advanced level presentations. PyData tutorials and talks bring attendees the latest project features along with c

➰ Источник ВК

​Уроки по PyQt5 и GUI-приложениям на Python.
📖https://python-scripts.com/pyqt5

#machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #буднипрограммиста #programming

🔗 Руководство по PyQt5 для начинающих - GUI Python
PyQt5 является одним из наиболее популярным модулей для создания GUI приложений в Python. Полное руководство по QLabel, QLineEdit, QTableWidget и QCombobox.

➰ Источник ВК

​Мегаинструмент для помощи разработчику и исследователю в разных областях науки.

Вперёд!
https://www.wolframalpha.com/
📖https://ru.wikipedia.org/wiki/WolframAlpha
📹https://www.youtube.com/user/WolframAlpha/videos

#machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #буднипрограммиста #programming

🔗 Wolfram|Alpha: Making the world’s knowledge computable
Wolfram|Alpha brings expert-level knowledge and capabilities to the broadest possible range of people—spanning all professions and education levels.

➰ Источник ВК

​ПОЛЕЗНЫЕ МАТЕРИАЛЫ ДЛЯ НАЧИНАЮЩИХ ML-СПЕЦИАЛИСТОВ.
В статье:
✏Курсы на русском
✏Курсы на английском
✏Блоги
✏Интересные посты
✏Книги
✏Соревнования
✏Papers, code feeds
✏И еще немного подборок на русском языке

https://blog.xperience.ai/machine-learning-dlia-nachinaiushchikh-s-chiegho-nachat/

#machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #буднипрограммиста #programming

🔗 Полезные материалы для начинающих ML-специалистов
Гид по курсам, книгам и блогам для тех, кто хочет разобраться в Machine Learning

➰ Источник ВК

​Онлайн-хакатон EVRAZ AI Challenge от международной горно-металлургической компании EVRAZ!
Регистрация » https://hackathon.evraz.com/?utm_source=aicomm

1⃣ Продуйте металл через Data Science;
2⃣ Разработайте компьютерное зрение для контроля опасных зон агломашины;
3⃣ Станьте частью команды EVRAZ;
4⃣ Прокачайте свои скиллы вместе с экспертами EVRAZ.

#хакатон #machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #programming

🔗 EVRAZ AI Challenge
Регистрируйся на онлайн-хакатон ЕВРАЗ — EVRAZ AI Challenge, 29-31 октября. Задачи по Data Science от ЕВРАЗ, мерч, 500 000 рублей призов!

➰ Источник ВК

​Федеративное обучение от Intel.
🧩Open Federated Learning » https://github.com/intel/openfl
📹https://youtu.be/BUfSQu9gSzI

#machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #буднипрограммиста #programming

🔗 GitHub - intel/openfl: An open framework for Federated Learning.
An open framework for Federated Learning. Contribute to intel/openfl development by creating an account on GitHub.


🎥 #023 ML Ольга Перепелкина. Про федеративное обучение и распознавание эмоций
👁 1 раз ⏳ 5047 сек.
В очередном выпуске беседа с Ольгой Перепелкиной Deep Learning Product Manager компании Intel. Для того, чтобы машинное обучение было эффективным - ему нужны данные и чем больше, тем лучше. Но чем быстрее развивается искусственный интеллект, тем жестче становятся законы о защите персональных данных. Проблема? Да, проблема. Но где есть проблема, там находятся и решения и федеративное обучение - одно из таких, позволяющих и приватность сохранить и модели обучить. Об этом, а также о подходах к распознаванию эмоций и карьерном пути в ML слушайте в выпуске!
Ссылки выпуска:
OpenFL - опенсорс библиотека для федеративного обучения (Federated Learning) (https://github.com/intel/openfl)
Вакансия Deep Learning RnD Intern (Federated Learning) в Нижнем Новгороде, работа в компании Intel Corporation (https://nn.hh.ru/vacancy/41942809)
Выпуск подкаста на anchor.fm - https://anchor.fm/kmsrus/episodes/023-ML-eutiao
Все выпуски подкаста на anchor.fm - https://anchor.fm/kmsrus
Подкаст на Apple Podcasts - https://podcasts.apple.

➰ Источник ВК

​Автообучение различных моделей на подготовленных данных. H2O - API быстрого масштабируемого машинного обучения. Для умных приложений.
🌐https://h2o-release.s3.amazonaws.com/h2o/rel-zipf/2/index.html
🧩Git » https://github.com/h2oai/h2o-3

#machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #буднипрограммиста #programming

🔗 Download H2O 3.32.1.2

➰ Источник ВК

​Балабоба - трансформер от Яндекса для генерации текста. Возможен выбор стиля для генерации.
По моему мнению - это один из значительных российских проектов, т.к. он конкурирует с англоязычной GPT-3.
Сфер применения может быть множество:
👉🏻Генерация текстов для блога
👉🏻Придумывание персональных историй
👉🏻Генерация комментариев
👉🏻Написание стихов
👉🏻Дополнение уже существующего текста
👉🏻Краткое содержание текста
Главное - это формулирование правильной подводки.
🧩Проект » https://yandex.ru/lab/yalm

P.S.: На основе этого проекта позже опубликую код web-приложения, использующее это API.

#machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #буднипрограммиста

🔗 Нейросеть подражает текстам в интернете. Не относитесь к написанному серьёзно

➰ Источник ВК

Интерактивный блокнот: регрессия, регуляризация.

✏️Простая линейная регрессия.
✏️Как работает среднеквадратичная ошибка?
✏️Полиномиальная регрессия
✏️Регуляризация
✏️...и многое другое
Всё это в интерактивном блокноте » https://colab.research.google.com/github/fbeilstein/m..

Статья по интерактивному блокноту » https://habr.com/ru/post/514818/

#machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #буднипрограммиста #programming #colab