За первые тесты в этом году вы получите… - приглашение на первый meet up X5!
27 января в 18.00 пройдет первый в новом календарном году онлайн #Х5meetup по АБ-тестированию. Лучшие практикующие эксперты расскажут слушателям о самых интересных и эксклюзивных разработках одного из самых крупных ритейлеров страны. Темы варьируются от дизайн-эксперимента до матанализа, не будет времени скучать!
Переходите по ссылке и улучшайте ваши тесты вместе с Big Data X5: https://x5-retail-group-event.timepad.ru/event/1902186/
27 января в 18.00 пройдет первый в новом календарном году онлайн #Х5meetup по АБ-тестированию. Лучшие практикующие эксперты расскажут слушателям о самых интересных и эксклюзивных разработках одного из самых крупных ритейлеров страны. Темы варьируются от дизайн-эксперимента до матанализа, не будет времени скучать!
Переходите по ссылке и улучшайте ваши тесты вместе с Big Data X5: https://x5-retail-group-event.timepad.ru/event/1902186/
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
HomeStylist
New cool model for those who have problems with picking new clothes
https://colab.research.google.com/github/tg-bomze/collection-of-notebooks/blob/master/HomeStylist.ipynb
New cool model for those who have problems with picking new clothes
https://colab.research.google.com/github/tg-bomze/collection-of-notebooks/blob/master/HomeStylist.ipynb
New interesting paper described. Honestly its one of the papers after which you think WTF?)
https://youtu.be/dND-7llwrpw
https://youtu.be/dND-7llwrpw
YouTube
Grokking: Generalization beyond Overfitting on small algorithmic datasets (Paper Explained)
#grokking #openai #deeplearning
Grokking is a phenomenon when a neural network suddenly learns a pattern in the dataset and jumps from random chance generalization to perfect generalization very suddenly. This paper demonstrates grokking on small algorithmic…
Grokking is a phenomenon when a neural network suddenly learns a pattern in the dataset and jumps from random chance generalization to perfect generalization very suddenly. This paper demonstrates grokking on small algorithmic…
Stitch it in Time: GAN-Based Facial Editing of Real Videos
Not fast, but awesome!
https://stitch-time.github.io/
Not fast, but awesome!
https://stitch-time.github.io/
stitch-time.github.io
Stitch it in Time: GAN-Based Facial Editing of Real Videos
Facial video editing with no temporal components
Guys updated their face restoration model to a new level. Its just awesome
https://neural.love/portraits
https://neural.love/portraits
Guys updated their face restoration model to a new level. Its just awesome
https://neural.love/portraits
https://neural.love/portraits
neural.love
Generate Realistic HD-Quality Portraits With AI, Try It Now | neural.love
Using AI, we can generate a realistic approximation of a subject based on old photographs, paintings, drawings, sketches, and assorted other media.
Very interesting replacement for attention mechanism
Paper: https://arxiv.org/abs/2201.10801
Code: https://github.com/microsoft/SPACH
Paper: https://arxiv.org/abs/2201.10801
Code: https://github.com/microsoft/SPACH
GitHub
GitHub - microsoft/SPACH
Contribute to microsoft/SPACH development by creating an account on GitHub.
Хорошее видео по А/Б тестам https://www.youtube.com/watch?v=4_J5pvdG35U
YouTube
Иван Максимов | 13 способов ускорить А/В тест, или "Не CUPED-ом единым"
ML in Marketing hub: https://ods.ai/hubs/ml-in-marketing
Телеграм-канал https://tttttt.me/mlinmarketing
Спикер: Иван Максимов, Data Science Team Lead at Delivery Club
Многие аналитики для ускорения А/В тестов в первую очередь используют достаточно сложные статистические…
Телеграм-канал https://tttttt.me/mlinmarketing
Спикер: Иван Максимов, Data Science Team Lead at Delivery Club
Многие аналитики для ускорения А/В тестов в первую очередь используют достаточно сложные статистические…
Что такое метод подмены задачи?
Ведущий ML разработчик в Big Data МТС в своем посте на Хабр рассказывает несколько примеров того, как такой подход позволил найти эффективные решения для рабочих проектов.
Так, он проверяет валидность таргетинга в наружной рекламе; рассматривает, как еще можно проверить однородность групп до проведения А/В тестирования; показывает необычный подход к оценке качества данных.
Почитать можно здесь
Ведущий ML разработчик в Big Data МТС в своем посте на Хабр рассказывает несколько примеров того, как такой подход позволил найти эффективные решения для рабочих проектов.
Так, он проверяет валидность таргетинга в наружной рекламе; рассматривает, как еще можно проверить однородность групп до проведения А/В тестирования; показывает необычный подход к оценке качества данных.
Почитать можно здесь
Хабр
Как метод подмены задачи борется с несовершенством данных (и мира)
Привет, Хабр! Меня зовут Максим Шевченко, я ведущий ML разработчик в Big Data МТС. В этом посте я расскажу о том, что такое метод подмены задачи. Также разберем несколько примеров того, как такой...
Pretty good article about FaceSwap technology and experiments with it
https://habr.com/ru/company/sberbank/blog/575614/
https://habr.com/ru/company/sberbank/blog/645919/
https://habr.com/ru/company/sberbank/blog/575614/
https://habr.com/ru/company/sberbank/blog/645919/
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
VRT: A Video Restoration Transformer
Github: https://github.com/jingyunliang/vrt
Paper: https://arxiv.org/abs/2201.12288
Github: https://github.com/jingyunliang/vrt
Paper: https://arxiv.org/abs/2201.12288
Миллион рублей от Яндекса на научные исследования в области компьютерных наук.
До 20 марта открыт прием заявок на премию имени Ильи Сегаловича для студентов, аспирантов и научных руководителей, которые работают над распознаванием и синтезом речи, информационным поиском, машинным обучением, компьютерным зрением, обработкой естественного языка или машинным переводом.
Лауреаты премии получат:
— Денежную премию в размере 1 миллион рублей
— Возможность поехать на международную конференцию по искусственному интеллекту
— Гранты на использование сервисов Яндекс.Толока и Yandex DataSphere
Узнать подробнее об условиях и подать заявку можно тут.
До 20 марта открыт прием заявок на премию имени Ильи Сегаловича для студентов, аспирантов и научных руководителей, которые работают над распознаванием и синтезом речи, информационным поиском, машинным обучением, компьютерным зрением, обработкой естественного языка или машинным переводом.
Лауреаты премии получат:
— Денежную премию в размере 1 миллион рублей
— Возможность поехать на международную конференцию по искусственному интеллекту
— Гранты на использование сервисов Яндекс.Толока и Yandex DataSphere
Узнать подробнее об условиях и подать заявку можно тут.
Yandex ML Prize
Премия Яндекса для учёных и преподавателей в области Machine Learning
Тут ребята делают классную инициативу, берут умных ребят с желание и закаляют их в горниле машинного обучения.
Менторство абсолютно безплатное.
___
Готові взяти в менторство і навчання 2-4 людей за напрямом Machine Learning з гарантованим працевлаштуванням через 8 тижнів навчання (при умові виконання всіх задач менторської програми).
Впродовж 8 тижнів у вас буде:
- поглиблене вивчення напряму Computer Vision або Natural Language Processing
- вивчення класичних задач Data Science
- виконання 4 доменних проектів
Вимоги:
- базові знання по machine learning (це можуть бути пройдені курси на coursera, або пет проекти)
- бажання хардово вчитись на нашій менторській програмі
Менторство безкоштовне
Ментор:
1. https://www.facebook.com/katiastetsiuk & https://www.linkedin.com/in/katerynastetsiuk/
2. https://www.facebook.com/profile.php?id=100017928969944
Надсилайте свої резюме: @kateryna_stetsiuk
Менторство абсолютно безплатное.
___
Готові взяти в менторство і навчання 2-4 людей за напрямом Machine Learning з гарантованим працевлаштуванням через 8 тижнів навчання (при умові виконання всіх задач менторської програми).
Впродовж 8 тижнів у вас буде:
- поглиблене вивчення напряму Computer Vision або Natural Language Processing
- вивчення класичних задач Data Science
- виконання 4 доменних проектів
Вимоги:
- базові знання по machine learning (це можуть бути пройдені курси на coursera, або пет проекти)
- бажання хардово вчитись на нашій менторській програмі
Менторство безкоштовне
Ментор:
1. https://www.facebook.com/katiastetsiuk & https://www.linkedin.com/in/katerynastetsiuk/
2. https://www.facebook.com/profile.php?id=100017928969944
Надсилайте свої резюме: @kateryna_stetsiuk
Facebook
Log in or sign up to view
See posts, photos and more on Facebook.
Very interesting library from Google
https://github.com/google/jax
https://github.com/google/jax
GitHub
GitHub - jax-ml/jax: Composable transformations of Python+NumPy programs: differentiate, vectorize, JIT to GPU/TPU, and more
Composable transformations of Python+NumPy programs: differentiate, vectorize, JIT to GPU/TPU, and more - jax-ml/jax
Прикольный бесплатный курс https://www.youtube.com/watch?v=CPlYV_DryEo&list=PLVlY_7IJCMJeRfZ68eVfEcu-UcN9BbwiX&ab_channel=YuryKashnitsky
YouTube
mlcourse.ai: free hands-on dive into practical Machine Learning
In this video, we go through the https://mlcourse.ai self-paced roadmap and discuss how to approach the course in its self-paced mode: articles to read, lectures to watch, and assignments to crack.
Course: https://mlcourse.ai
GitHub repository: https:…
Course: https://mlcourse.ai
GitHub repository: https:…
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Wow, that's very interesting. 3d reconstruction look very promising. Hope in fast action it have similar quality.
Github: https://jby1993.github.io/SelfRecon/
Github: https://jby1993.github.io/SelfRecon/