Probabilistic two-stage detection
Two-stage object detectors that use class-agnostic one-stage detectors as the proposal network.
Github: https://github.com/xingyizhou/CenterNet2
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.07461v1
@ai_machinelearning_big_data
Two-stage object detectors that use class-agnostic one-stage detectors as the proposal network.
Github: https://github.com/xingyizhou/CenterNet2
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.07461v1
@ai_machinelearning_big_data
🔷 PyTorch Geometric Temporal is a temporal (dynamic) extension library for PyTorch Geometric.
Github: https://github.com/benedekrozemberczki/pytorch_geometric_temporal
Paper: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3308560.3316581
Dataset: https://pytorch-geometric-temporal.readthedocs.io/en/latest/notes/introduction.html#discrete-time-datasets
@ai_machinelearning_big_data
Github: https://github.com/benedekrozemberczki/pytorch_geometric_temporal
Paper: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3308560.3316581
Dataset: https://pytorch-geometric-temporal.readthedocs.io/en/latest/notes/introduction.html#discrete-time-datasets
@ai_machinelearning_big_data
Large Scale Image Completion via Co-Modulated Generative Adversarial Networks, ICLR 2021 (Spotlight)
Gitub: https://github.com/zsyzzsoft/co-mod-gan
Paper: https://openreview.net/pdf?id=sSjqmfsk95O
Demo: http://comodgan.ml/
@ai_machinelearning_big_data
Gitub: https://github.com/zsyzzsoft/co-mod-gan
Paper: https://openreview.net/pdf?id=sSjqmfsk95O
Demo: http://comodgan.ml/
@ai_machinelearning_big_data
Contrastive Learning of Musical Representations
Github: https://github.com/spijkervet/CLMR
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.09410
@ai_machinelearning_big_data
Github: https://github.com/spijkervet/CLMR
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.09410
@ai_machinelearning_big_data
🔬 The Best ML Frameworks & Extensions for Scikit-learn
https://neptune.ai/blog/the-best-ml-framework-extensions-for-scikit-learn
@ai_machinelearning_big_data
https://neptune.ai/blog/the-best-ml-framework-extensions-for-scikit-learn
@ai_machinelearning_big_data
The last article in uplift modeling tutorials by MTS data scientists: “Metrics in uplift modeling”📈
Uplift models are used to promote products and create advertising segments 🤑
📗 Habr: https://habr.com/ru/company/ru_mts/blog/538934/
💻 Code: https://nbviewer.jupyter.org/github/maks-sh/scikit-uplift/blob/master/notebooks/uplift_metrics_tutorial.ipynb
Uplift models are used to promote products and create advertising segments 🤑
📗 Habr: https://habr.com/ru/company/ru_mts/blog/538934/
💻 Code: https://nbviewer.jupyter.org/github/maks-sh/scikit-uplift/blob/master/notebooks/uplift_metrics_tutorial.ipynb
Хабр
Туториал по uplift моделированию: метрики. Часть 3
В предыдущих туториалах ( часть 1 , часть 2 ) мы изучали методы, моделирующие uplift. Это величина, которая оценивает размер влияния на клиента, если мы взаимодействуем с ним. Например, отправляем смс...
👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
The GENRE (Generarive ENtity REtrieval) system as presented in Autoregressive Entity Retrieval implemented in pytorch.
Github: https://github.com/facebookresearch/GENRE
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.12528v1
Dataset: https://github.com/facebookresearch/GENRE/blob/main/scripts/download_all_datasets.sh
@ai_machinelearning_big_data
Github: https://github.com/facebookresearch/GENRE
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.12528v1
Dataset: https://github.com/facebookresearch/GENRE/blob/main/scripts/download_all_datasets.sh
@ai_machinelearning_big_data
Каждый день мы загружаем и передаем все больше контента. Нагрузка на базовые станции операторов растет, но вместе с ней растет и качество связи. Как это получается? И какую роль в этом процессе играет big data?
Ответы найдете в видео «Как нейросети помогают оставаться на связи», где Тимур и Вика, датасайентисты из МегаФона, рассказывают, почему модернизация базовых станций – это задача из области data science, как работает модель, на основании рекомендаций которой принимаются решения о необходимости «прокачки» той или иной вышки, и остается ли в этом процессе место для человека.
Спойлер: место для человека остается. Например, в МегаФоне в команду по работе с большими данными ищут Team Lead, Senior data scientist, инженера SQL и других специалистов.
Ответы найдете в видео «Как нейросети помогают оставаться на связи», где Тимур и Вика, датасайентисты из МегаФона, рассказывают, почему модернизация базовых станций – это задача из области data science, как работает модель, на основании рекомендаций которой принимаются решения о необходимости «прокачки» той или иной вышки, и остается ли в этом процессе место для человека.
Спойлер: место для человека остается. Например, в МегаФоне в команду по работе с большими данными ищут Team Lead, Senior data scientist, инженера SQL и других специалистов.
YouTube
Нейросети помогают оставаться на связи // Data Science и модернизация базовых станций в МегаФоне 12+
Задумывались ли вы, почему при колоссальном росте объема передаваемой информации, проблемы со связью – редкость? Почему вы спокойно можете смотреть это видео в метро, на улице, дома, по дороге на дачу или находясь на учебе, а параллельно писать другу в социальных…
Towards Ultra-Resolution Neural Style Transfer via Thumbnail Instance Normalization
Github: https://github.com/czczup/URST
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.11784
Dataset: https://cocodataset.org/#download
@ai_machinelearning_big_data
Github: https://github.com/czczup/URST
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.11784
Dataset: https://cocodataset.org/#download
@ai_machinelearning_big_data
🤗 ⚡️Multilingual CLIP with Huggingface + PyTorch Lightning
https://sachinruk.github.io/blog/pytorch/pytorch%20lightning/loss%20function/gpu/2021/03/07/CLIP.html#Data
CLIP: Connecting Text and Images: https://openai.com/blog/clip/
@ai_machinelearning_big_data
https://sachinruk.github.io/blog/pytorch/pytorch%20lightning/loss%20function/gpu/2021/03/07/CLIP.html#Data
CLIP: Connecting Text and Images: https://openai.com/blog/clip/
@ai_machinelearning_big_data
Swin Transformer - PyTorch
Code: https://github.com/berniwal/swin-transformer-pytorch
Github: https://github.com/microsoft/Swin-Transformer
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.14030v1
@ai_machinelearning_big_data
Code: https://github.com/berniwal/swin-transformer-pytorch
Github: https://github.com/microsoft/Swin-Transformer
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.14030v1
@ai_machinelearning_big_data
UniverseNet
UniverseNet is the state-of-the-art detector that can be trained in 24 epochs.
Github: https://github.com/shinya7y/UniverseNet
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.14027v1
@ai_machinelearning_big_data
UniverseNet is the state-of-the-art detector that can be trained in 24 epochs.
Github: https://github.com/shinya7y/UniverseNet
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.14027v1
@ai_machinelearning_big_data
TransT - Transformer Tracking
Github: https://github.com/chenxin-dlut/TransT
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.15436
Model: https://drive.google.com/drive/folders/1GVQV1GoW-ttDJRRqaVAtLUtubtgLhWCE
@ai_machinelearning_big_data
Github: https://github.com/chenxin-dlut/TransT
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.15436
Model: https://drive.google.com/drive/folders/1GVQV1GoW-ttDJRRqaVAtLUtubtgLhWCE
@ai_machinelearning_big_data
Hyperbolic Graph Convolutional Auto-Encoders
Github: https://github.com/junhocho/HGCAE
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.16046
@ai_machinelearning_big_data
Github: https://github.com/junhocho/HGCAE
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.16046
@ai_machinelearning_big_data
⚡️ NeX: Real-time View Synthesis with Neural Basis Expansion
Github: https://github.com/nex-mpi/nex-code
Real-time View Synthesis with Python Code: https://analyticsindiamag.com/what-is-nex-guide-to-real-time-view-synthesis-with-python-code/
Project: https://nex-mpi.github.io/
Paper: https://arxiv.org/pdf/2103.05606.pdf
Video: https://www.youtube.com/watch?v=HyfkF7Z-ddA&ab_channel=SupasornSuwajanakorn
@ai_machinelearning_big_data
Github: https://github.com/nex-mpi/nex-code
Real-time View Synthesis with Python Code: https://analyticsindiamag.com/what-is-nex-guide-to-real-time-view-synthesis-with-python-code/
Project: https://nex-mpi.github.io/
Paper: https://arxiv.org/pdf/2103.05606.pdf
Video: https://www.youtube.com/watch?v=HyfkF7Z-ddA&ab_channel=SupasornSuwajanakorn
@ai_machinelearning_big_data
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
EasyMocap is an open-source toolbox for markerless human motion capture from RGB videos
Github: https://github.com/zju3dv/EasyMocap
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.00340v1
@ai_machinelearning_big_data
Github: https://github.com/zju3dv/EasyMocap
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.00340v1
@ai_machinelearning_big_data
👁 Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking
Github: https://github.com/researchmm/Stark
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.17154v1
@ai_machinelearning_big_data
Github: https://github.com/researchmm/Stark
Paper: https://arxiv.org/abs/2103.17154v1
@ai_machinelearning_big_data
Audio-Visual Event Localization in Unconstrained Videos
https://sites.google.com/view/audiovisualresearch
Github: https://github.com/YapengTian/AVE-ECCV18
Paper: https://arxiv.org/abs/1803.08842
@ai_machinelearning_big_data
https://sites.google.com/view/audiovisualresearch
Github: https://github.com/YapengTian/AVE-ECCV18
Paper: https://arxiv.org/abs/1803.08842
@ai_machinelearning_big_data
Timers and Such: A Practical Benchmark for Spoken Language Understanding with Numbers
Github: https://github.com/speechbrain/speechbrain/tree/develop/recipes/timers-and-such
Dataset: https://zenodo.org/record/4623772#.YG08zhQzZs9
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.01604v1
@ai_machinelearning_big_data
Github: https://github.com/speechbrain/speechbrain/tree/develop/recipes/timers-and-such
Dataset: https://zenodo.org/record/4623772#.YG08zhQzZs9
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.01604v1
@ai_machinelearning_big_data
GitHub
speechbrain/recipes/timers-and-such at develop · speechbrain/speechbrain
A PyTorch-based Speech Toolkit. Contribute to speechbrain/speechbrain development by creating an account on GitHub.
👍1
Regularizing Generative Adversarial Networks under Limited Data
Github: https://github.com/google/lecam-gan
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.03310
https://hytseng0509.github.io/lecam-gan/
@ai_machinelearning_big_data
Github: https://github.com/google/lecam-gan
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.03310
https://hytseng0509.github.io/lecam-gan/
@ai_machinelearning_big_data
📗 New updates: Interpretable Machine Learning
A Guide for Making Black Box Models Explainable.
https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/
@ai_machinelearning_big_data
A Guide for Making Black Box Models Explainable.
https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/
@ai_machinelearning_big_data