Data Science with no Math
https://towardsdatascience.com/data-science-with-no-math-fd502621728b?source=collection_home---4------4---------------------
🔗 Data Science with no Math
Using AI to Build Mathematical Datasets
https://towardsdatascience.com/data-science-with-no-math-fd502621728b?source=collection_home---4------4---------------------
🔗 Data Science with no Math
Using AI to Build Mathematical Datasets
Towards Data Science
Data Science with no Math
Using AI to Build Mathematical Datasets
Machine Learning Tutorial Part - 1 | Machine Learning Tutorial For Beginners Part - 1 | Simplilearn
🔗 Machine Learning Tutorial Part - 1 | Machine Learning Tutorial For Beginners Part - 1 | Simplilearn
This Machine Learning tutorial will help you understand why Machine Learning came into picture, what is Machine Learning, types of Machine Learning, Machine ...
🔗 Machine Learning Tutorial Part - 1 | Machine Learning Tutorial For Beginners Part - 1 | Simplilearn
This Machine Learning tutorial will help you understand why Machine Learning came into picture, what is Machine Learning, types of Machine Learning, Machine ...
YouTube
Machine Learning Tutorial Part - 1 | Machine Learning Tutorial For Beginners Part - 1 | Simplilearn
This Machine Learning tutorial will help you understand why Machine Learning came into picture, what is Machine Learning, types of Machine Learning, Machine ...
🎥 Stanford Seminar - Information Theory of Deep Learning
👁 37 раз ⏳ 5084 сек.
👁 37 раз ⏳ 5084 сек.
EE380: Computer Systems Colloquium Seminar
Information Theory of Deep Learning
Speaker: Naftali Tishby, Computer Science, Hebrew Univerisity
I will present a novel comprehensive theory of large scale learning with Deep Neural Networks, based on the correspondence between Deep Learning and the Information Bottleneck framework. The new theory has the following components:
1. rethinking Learning theory; I will prove a new generalization bound, the input-compression bound, which shows that compression of theVk
Stanford Seminar - Information Theory of Deep Learning
EE380: Computer Systems Colloquium Seminar Information Theory of Deep Learning Speaker: Naftali Tishby, Computer Science, Hebrew Univerisity I will present a novel comprehensive theory of large scale learning with Deep Neural Networks, based on the correspondence…
Алексей Натекин - Мифы Big Data и Machine Learning
🔗 Алексей Натекин - Мифы Big Data и Machine Learning
Общество скептиков http://www.skepticsociety.ru/ Мы ВКонтакте: http://vk.com/skepticsociety Скачать mp3 подкастов и просмотреть ссылки на источники http://ww...
🔗 Алексей Натекин - Мифы Big Data и Machine Learning
Общество скептиков http://www.skepticsociety.ru/ Мы ВКонтакте: http://vk.com/skepticsociety Скачать mp3 подкастов и просмотреть ссылки на источники http://ww...
YouTube
Алексей Натекин - Мифы Big Data и Machine Learning
Общество скептиков http://www.skepticsociety.ru/ Мы ВКонтакте: http://vk.com/skepticsociety Скачать mp3 подкастов и просмотреть ссылки на источники http://ww...
DARPA занялось созданием искусственного интеллекта нового поколения
Агенство Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), о проектах которого не раз писали на Хабре, недавно взялось за проект создания искусственного интеллекта следующего поколения Artificial Intelligence Next (AI Next). Идеологи и создатели уверены, что новый AI будет значительно совершеннее предыдущего, а суждения робота не будут отличаться от логических суждений живого человека, основываясь на «здравом смысле».
Стоимость проекта оценивается в $2 млрд. Директор отдела DAPRA по военной науке Валери Браунинг заявила: «Сверхидея проекта AI Next такова: превратить машину из инструмента, порой очень достойного, в настоящего партнера, в сотрудника, заслуживающего доверия».
https://habr.com/ru/post/443866/
🔗 DARPA занялось созданием искусственного интеллекта нового поколения
Источник: Коммерсант Агенство Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), о проектах которого не раз писали на Хабре, недавно взялось за проект создания...
Агенство Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), о проектах которого не раз писали на Хабре, недавно взялось за проект создания искусственного интеллекта следующего поколения Artificial Intelligence Next (AI Next). Идеологи и создатели уверены, что новый AI будет значительно совершеннее предыдущего, а суждения робота не будут отличаться от логических суждений живого человека, основываясь на «здравом смысле».
Стоимость проекта оценивается в $2 млрд. Директор отдела DAPRA по военной науке Валери Браунинг заявила: «Сверхидея проекта AI Next такова: превратить машину из инструмента, порой очень достойного, в настоящего партнера, в сотрудника, заслуживающего доверия».
https://habr.com/ru/post/443866/
🔗 DARPA занялось созданием искусственного интеллекта нового поколения
Источник: Коммерсант Агенство Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), о проектах которого не раз писали на Хабре, недавно взялось за проект создания...
Habr
DARPA занялось созданием искусственного интеллекта нового поколения
Источник: Коммерсант Агенство Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), о проектах которого не раз писали на Хабре, недавно взялось за проект создания...
7 Machine Learning lessons that stuck with me this year
https://towardsdatascience.com/7-machine-learning-lessons-that-stuck-with-me-this-year-27138a96281b?source=collection_home---4------2---------------------
🔗 7 Machine Learning lessons that stuck with me this year
No, this isn’t about what Machine Learning library to use
https://towardsdatascience.com/7-machine-learning-lessons-that-stuck-with-me-this-year-27138a96281b?source=collection_home---4------2---------------------
🔗 7 Machine Learning lessons that stuck with me this year
No, this isn’t about what Machine Learning library to use
Towards Data Science
7 Machine Learning lessons that stuck with me this year
No, this isn’t about what Machine Learning library to use
Автороцентричное ранжирование. Доклад Яндекса о поиске релевантной аудитории для авторов в Дзене
Промышленное программирование
Важнее всего для сервиса Яндекс.Дзен — развивать и поддерживать платформу, которая соединяет аудитории с авторами. Чтобы быть привлекательной платформой для хороших авторов, Дзен должен уметь находить релевантную аудиторию для каналов, пишущих на любые темы, в том числе на самые узкие. Руководитель группы счастья авторов Борис Шарчилев рассказал про автороцентричное ранжирование, которое подбирает для авторов наиболее релевантных пользователей. Из доклада можно узнать о том, чем такой подход отличается от подбора релевантных айтемов — более популярного в рекомендательных системах.
https://habr.com/ru/company/yandex/blog/444040/
🔗 Автороцентричное ранжирование. Доклад Яндекса о поиске релевантной аудитории для авторов в Дзене
Важнее всего для сервиса Яндекс.Дзен — развивать и поддерживать платформу, которая соединяет аудитории с авторами. Чтобы быть привлекательной платформой для хоро...
Промышленное программирование
Важнее всего для сервиса Яндекс.Дзен — развивать и поддерживать платформу, которая соединяет аудитории с авторами. Чтобы быть привлекательной платформой для хороших авторов, Дзен должен уметь находить релевантную аудиторию для каналов, пишущих на любые темы, в том числе на самые узкие. Руководитель группы счастья авторов Борис Шарчилев рассказал про автороцентричное ранжирование, которое подбирает для авторов наиболее релевантных пользователей. Из доклада можно узнать о том, чем такой подход отличается от подбора релевантных айтемов — более популярного в рекомендательных системах.
https://habr.com/ru/company/yandex/blog/444040/
🔗 Автороцентричное ранжирование. Доклад Яндекса о поиске релевантной аудитории для авторов в Дзене
Важнее всего для сервиса Яндекс.Дзен — развивать и поддерживать платформу, которая соединяет аудитории с авторами. Чтобы быть привлекательной платформой для хоро...
Хабр
Автороцентричное ранжирование. Доклад Яндекса о поиске релевантной аудитории для авторов Дзена
Важнее всего для сервиса Яндекс.Дзен — развивать и поддерживать платформу, которая соединяет аудитории с авторами. Чтобы быть привлекательной платформой для хороших авторов, Дзен должен уметь...
Hyper-parameter Tuning Techniques in Deep Learning
https://towardsdatascience.com/hyper-parameter-tuning-techniques-in-deep-learning-4dad592c63c8
🔗 Hyper-parameter Tuning Techniques in Deep Learning
The process of setting the hyper-parameters requires expertise and extensive trial and error. There are no simple and easy ways to set…
https://towardsdatascience.com/hyper-parameter-tuning-techniques-in-deep-learning-4dad592c63c8
🔗 Hyper-parameter Tuning Techniques in Deep Learning
The process of setting the hyper-parameters requires expertise and extensive trial and error. There are no simple and easy ways to set…
Medium
Hyper-parameter Tuning Techniques in Deep Learning
The process of setting the hyper-parameters requires expertise and extensive trial and error. There are no simple and easy ways to set…
На картинке точно есть лицо, его положение четко определено. На выходе нейросети должна выводиться буква, которую произносит лицо, и ничего, если рот закрыт. Планируется использовать ее в видеопотоке
Liquid Splash Modeling With Neural Networks
🔗 Liquid Splash Modeling With Neural Networks
❤️ This video has been kindly supported by my friends at Arm Research. Check them out here! - http://bit.ly/2TqOWAu 📝 The paper "Liquid Splash Modeling with ...
🔗 Liquid Splash Modeling With Neural Networks
❤️ This video has been kindly supported by my friends at Arm Research. Check them out here! - http://bit.ly/2TqOWAu 📝 The paper "Liquid Splash Modeling with ...
YouTube
Liquid Splash Modeling With Neural Networks
❤️ This video has been kindly supported by my friends at Arm Research. Check them out here! - http://bit.ly/2TqOWAu
📝 The paper "Liquid Splash Modeling with Neural Networks" is available here:
https://ge.in.tum.de/publications/2018-mlflip-um/
The Arm word…
📝 The paper "Liquid Splash Modeling with Neural Networks" is available here:
https://ge.in.tum.de/publications/2018-mlflip-um/
The Arm word…
StatsModels: Statistics in Python — statsmodels v0.10.0.dev0+1038.g7a33ef0ba documentation
🔗 StatsModels: Statistics in Python — statsmodels v0.10.0.dev0+1038.g7a33ef0ba documentation
🔗 StatsModels: Statistics in Python — statsmodels v0.10.0.dev0+1038.g7a33ef0ba documentation
🎥 Machine Learning A To Z || Complete Course by Andrew Ng || Beginner to Advance ML || P1
👁 1 раз ⏳ 29758 сек.
👁 1 раз ⏳ 29758 сек.
Welcome to this free online class on machine learning. Machine learning is one of the most exciting recent technologies. And in this class, you learn about the state of the art and also gain practice implementing and deploying these algorithms yourself. You've probably use a learning algorithm dozens of times a day without knowing it. Every time you use a web search engine like Google or Bing to search the internet, one of the reasons that works so well is because a learning algorithm, one implemented by GoVk
Machine Learning A To Z || Complete Course by Andrew Ng || Beginner to Advance ML || P1
Welcome to this free online class on machine learning. Machine learning is one of the most exciting recent technologies. And in this class, you learn about the state of the art and also gain practice implementing and deploying these algorithms yourself. You've…
Нужна помощь!!!! Необходим датасет для нейросети, получающей на вход картинку четко поставленного размера. Кто может скинуть ссылочку??? Или направить где это можно найти? Спасибо
Data scientist: The sexiest job of the 22nd century
Ask these 3 questions to make sure an employer is ready for you
🔗 Data scientist: The sexiest job of the 22nd century
Ask these 3 questions during a job interview to make sure your employer is ready to make data scientists effective
Ask these 3 questions to make sure an employer is ready for you
🔗 Data scientist: The sexiest job of the 22nd century
Ask these 3 questions during a job interview to make sure your employer is ready to make data scientists effective
Towards Data Science
Data scientist: The sexiest job of the 22nd century
Ask these 3 questions during a job interview to make sure your employer is ready to make data scientists effective
The Neural Aesthetic
Notes and around 30 hours of video lectures, by Gene Kogan: http://ml4a.github.io/classes/itp-F18/
#art #artificialintelligence #deeplearning #generativeadversarialnetworks
🔗 ITP-NYU - Fall 2018
Notes and around 30 hours of video lectures, by Gene Kogan: http://ml4a.github.io/classes/itp-F18/
#art #artificialintelligence #deeplearning #generativeadversarialnetworks
🔗 ITP-NYU - Fall 2018
🎥 Deep Learning with Python, TensorFlow, and Keras tutorial
👁 2 раз ⏳ 1234 сек.
👁 2 раз ⏳ 1234 сек.
An updated deep learning introduction using Python, TensorFlow, and Keras.
Text-tutorial and notes: https://pythonprogramming.net/introduction-deep-learning-python-tensorflow-keras/
TensorFlow Docs: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/
Keras Docs: https://keras.io/layers/about-keras-layers/
Discord: https://discord.gg/sentdexVk
Deep Learning with Python, TensorFlow, and Keras tutorial
An updated deep learning introduction using Python, TensorFlow, and Keras.
Text-tutorial and notes: https://pythonprogramming.net/introduction-deep-learning-python-tensorflow-keras/
TensorFlow Docs: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/
Keras Docs:…
Text-tutorial and notes: https://pythonprogramming.net/introduction-deep-learning-python-tensorflow-keras/
TensorFlow Docs: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/
Keras Docs:…
The path to being the best data analyst: Help, Build, then Do.
https://towardsdatascience.com/the-path-to-being-the-best-data-analyst-help-build-then-do-43ed6882d4d3?source=collection_home---4------3---------------------
🔗 The path to being the best data analyst: Help, Build, then Do.
The core competency of a data analyst is “Speed to Insight”.
https://towardsdatascience.com/the-path-to-being-the-best-data-analyst-help-build-then-do-43ed6882d4d3?source=collection_home---4------3---------------------
🔗 The path to being the best data analyst: Help, Build, then Do.
The core competency of a data analyst is “Speed to Insight”.
Towards Data Science
The path to being the best data analyst: Help, Build, then Do.
The core competency of a data analyst is “Speed to Insight”.
🎥 Cramer's rule, explained geometrically | Essence of linear algebra, chapter 12
👁 1 раз ⏳ 732 сек.
👁 1 раз ⏳ 732 сек.
This rule seems random to many students, but it has a beautiful reason for being true.
Full series: http://3b1b.co/eola
Home page: https://www.3blue1brown.com/
Special thanks to these supporters: http://3b1b.co/cramer-thanks
----
If you want to contribute translated subtitles or to help review those that have already been made by others and need approval, you can click the gear icon in the video and go to subtitles/cc, then "add subtitles/cc". I really appreciate those who do this, as it helps make the lVk
Cramer's rule, explained geometrically | Essence of linear algebra, chapter 12
This rule seems random to many students, but it has a beautiful reason for being true.
Full series: http://3b1b.co/eola
Home page: https://www.3blue1brown.com/
Special thanks to these supporters: http://3b1b.co/cramer-thanks
----
If you want to contribute…
Full series: http://3b1b.co/eola
Home page: https://www.3blue1brown.com/
Special thanks to these supporters: http://3b1b.co/cramer-thanks
----
If you want to contribute…
Bayesian Modeling of Pro Overwatch Matches with PyMC3
https://towardsdatascience.com/bayesian-modeling-of-pro-overwatch-matches-with-pymc3-f1b7d5fc22f1?source=collection_home---4------2---------------------
🔗 Bayesian Modeling of Pro Overwatch Matches with PyMC3
Professional eSports are becoming increasingly popular, and the industry is growing rapidly. Many of these professional game leagues are…
https://towardsdatascience.com/bayesian-modeling-of-pro-overwatch-matches-with-pymc3-f1b7d5fc22f1?source=collection_home---4------2---------------------
🔗 Bayesian Modeling of Pro Overwatch Matches with PyMC3
Professional eSports are becoming increasingly popular, and the industry is growing rapidly. Many of these professional game leagues are…
Towards Data Science
Bayesian Modeling of Pro Overwatch Matches with PyMC3
Professional eSports are becoming increasingly popular, and the industry is growing rapidly. Many of these professional game leagues are…
Finding similar images using Deep learning and Locality Sensitive Hashing
https://towardsdatascience.com/finding-similar-images-using-deep-learning-and-locality-sensitive-hashing-9528afee02f5?source=collection_home---4------1---------------------
🔗 Finding similar images using Deep learning and Locality Sensitive Hashing
A simple walkthrough on finding similar images through image embedding by a ResNet 34 using FastAI & Pytorch. Also doing fast semantic…
https://towardsdatascience.com/finding-similar-images-using-deep-learning-and-locality-sensitive-hashing-9528afee02f5?source=collection_home---4------1---------------------
🔗 Finding similar images using Deep learning and Locality Sensitive Hashing
A simple walkthrough on finding similar images through image embedding by a ResNet 34 using FastAI & Pytorch. Also doing fast semantic…
Towards Data Science
Finding similar images using Deep learning and Locality Sensitive Hashing
A simple walkthrough on finding similar images through image embedding by a ResNet 34 using FastAI & Pytorch. Also doing fast semantic…
Financial Machine Learning Part 1: Labels
https://towardsdatascience.com/financial-machine-learning-part-1-labels-7eeed050f32e?source=collection_home---4------0---------------------
🔗 Financial Machine Learning Part 1: Labels
Setting up a supervised learning problem
https://towardsdatascience.com/financial-machine-learning-part-1-labels-7eeed050f32e?source=collection_home---4------0---------------------
🔗 Financial Machine Learning Part 1: Labels
Setting up a supervised learning problem
Towards Data Science
Financial Machine Learning Part 1: Labels
Setting up a supervised learning problem