​What is Hebbian Learning?

🔗 What is Hebbian Learning?
The simplest neural network (threshold neuron) lacks the capability of learning, which is its major drawback. In the book “The…

​Как устроен гибридный игровой ИИ и в чём его преимущества
В продолжение некогда поднятой в нашем блоге темы игрового искусственного интеллекта поговорим о том, насколько применимо к нему машинное обучение и в каком виде. Своим опытом и выбранными на его основе решениями поделился эксперт по вопросам ИИ в Apex Game Tools Якоб Расмуссен.

В последние годы ведётся много разговоров о том, что машинное обучение кардинально изменит игровую индустрию, ведь эта технология уже стала прорывной во многих других цифровых приложениях. Но не стоит забывать, что игры устроены намного сложнее, чем симулятор вождения автомобиля, программа управления дроном или алгоритмы распознавания лиц на изображении.

🔗 Как устроен гибридный игровой ИИ и в чём его преимущества
В продолжение некогда поднятой в нашем блоге темы игрового искусственного интеллекта поговорим о том, насколько применимо к нему машинное обучение и в каком вид...

​Discerning Odors Using Machine Learning

🔗 Discerning Odors Using Machine Learning
Hey Google, what does this smell like?

🎥 Тимофей Черноусов || Машинное обучение в продакшн
👁 1 раз ⏳ 966 сек.
Конференция DataFest Siberia 2019

​Recommendation System Series Part 2: The 10 Categories of Deep Recommendation Systems That Academic

🔗 Recommendation System Series Part 2: The 10 Categories of Deep Recommendation Systems That Academic
The 10 Categories of Deep Recommendation Systems That Academic Researchers Should Pay Attention To

🎥 Schol-AR
👁 4 раз ⏳ 94 сек.
Schol-AR is Augmented Reality for Scientific Communication.

Go here to download and try the App:
http://ini.stg.ini.usc.edu/ScholAR/download.html

Data in this video is featured from:

Liew, S.-L. et al. A large, open source dataset of stroke anatomical brain images and manual lesion segmentations. Scientific Data 5, 180011 (2018).

Bienkowski, M. S. et al. Integration of gene expression and brain-wide connectivity reveals the multiscale organization of mouse hippocampal networks. Nat Neurosci 21, 1628–1

​Real time face recognition with CPU

🔗 Real time face recognition with CPU
After reading this article, you will understand how to use MobileFaceNet to build a real-time face recognition system with CPU.

​A Few Pragmatic Arguments in Favor of Decentralized Artificial Intelligence

🔗 A Few Pragmatic Arguments in Favor of Decentralized Artificial Intelligence
Modern artificial intelligence is experiencing many challenges related to its increased centralization.

​The Perfect Formula for FinTech Products: CX = ML + UX

🔗 The Perfect Formula for FinTech Products: CX = ML + UX
When the FinTech industry was just coming of age, most companies launched with one simple offering: a mobile wallet, debit card, or spare…

🎥 Deep learning with Apache MXNet
👁 1 раз ⏳ 1454 сек.
Learn more about AWS at - https://amzn.to/2q5hVw7.
MXNet is a fully-featured, flexibly-programmable, and ultra-scalable deep learning framework supporting state of the art deep learning models. It provides both low-level control and high-level APIs that allow developers to mix imperative and symbolic programming models and to code in their language of choice (including Python, Scala, Java, C++, and R). Besides its computational and memory efficiency, MXNet is lightweight and portable and can run on various

🎥 TensorFlow World 2019 Keynote
👁 1 раз ⏳ 4601 сек.
O'Reilly and TensorFlow are teaming up to present the first TensorFlow World. It brings together the growing TensorFlow community to learn from each other and explore new ideas, techniques, and approaches in deep and machine learning.

0:02 - Opening keynote by Jeff Dean
25:40 - The latest from TensorFlow by Megan Kacholia
37:41 - TensorFlow, open source, and IBM by Frederick Reiss
42:55 - Accelerating ML at Twitter by Theodore Summe
53:22 - Enterprise-ready TensorFlow in the Cloud by Craig Wiley
1:03:25 -

​Loading Reddit posts using AWS Lambda and CloudWatch events

🔗 Loading Reddit posts using AWS Lambda and CloudWatch events
Last month I finished a 12 weeks data science bootcamp at General Assembly where we did a lot of awesome projects using Machine Learning…

​Use the Isolated Forest with PyOD!

🔗 Use the Isolated Forest with PyOD!
If you were asked to separate the above trees till all are isolated, which tree will be the easiest? You might say the most left one since…

​NoTraffic, No Problems: AI Startup Improves Intersections | NVIDIA Blog

🔗 NoTraffic, No Problems: AI Startup Improves Intersections | NVIDIA Blog
Israel-based company NoTraffic is using AI to transform intersections into intelligent decision makers, cutting delays and carbon emissions.

​Optimizing portfolio value with Amazon SageMaker automatic model tuning

https://aws.amazon.com/ru/blogs/machine-learning/optimizing-portfolio-value-with-amazon-sagemaker-automatic-model-tuning/

🔗 Optimizing portfolio value with Amazon SageMaker automatic model tuning | Amazon Web Services
Financial institutions that extend credit face the dual tasks of evaluating the credit risk associated with each loan application and determining a threshold that defines the level of risk they are willing to take on. The evaluation of credit risk is a common application of machine learning (ML) classification models. The determination of a classification […]

​The 5 Algorithms for Efficient Deep Learning Inference on Small Devices

https://heartbeat.fritz.ai/the-5-algorithms-for-efficient-deep-learning-inference-on-small-devices-bcc2d18aa806

🔗 The 5 Algorithms for Efficient Deep Learning Inference on Small Devices
Pruning, compression, quantization, and more

Способность искусственного интеллекта генерировать поддельные фото- и видеоизображения — это еще одна темная сторона технологий и назревающая проблема.

За прошедший год GAN стали так хороши в генерации изображений, что возможно уже очень скоро люди не будут способны отличить правду от подделки. Рассказываем подробнее о том, что происходит и к чему все идет.

🤖 https://clc.to/BuTOmA

​Лицензия для проектов с открытым исходным кодом, которая обязывает пользователей «не причинять вред»

🔗 Лицензия для проектов с открытым исходным кодом, которая обязывает пользователей «не причинять вред»
Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи «An Open Source License That Requires Users to Do No Harm» автора Klint Finley. Китай использует техн...

🎥 Learning my Robot to Grasp with Promises and PushStreams
👁 1 раз ⏳ 1028 сек.
Nowadays A.I. is the hype and everyone is talking on this awesome new neural network they trained. However, what is often overlooked is how to integrate such technology into a real system. In this talk I will show some results from our research lab on training a neural network to grasp objects. Instead of delving into the deep learning details however, I will focus on how we benefit from OSGi to integrate this onto a real robot system, and create some fancy API models using Promises and PushStreams.

Object

​PyRoboLearn: A Python Framework for Robot Learning Practitioners

Delhaisse et al.: https://robotlearn.github.io/pyrobolearn/

🔗 PyRoboLearn
A Python Framework for Robot Learning Practitioners

🎥 2019: speculations on future of ML – Alex Natekin
👁 2 раз ⏳ 2563 сек.
Шел 2019 год. Вокруг куча интересных слов: Transfer Learning, Meta Learning, Federated Learning, Reinforcement Learning, плюс еще и мейнстрим Deep Learning с все новыми типами данных. Параллельно с этим, развивается и ML Engineering, а вокруг него еще и свой ML Safety. Вроде бы, на вопрос "куда копать", проблем с ответом нет. Однако, деды и отцы-основатели ML стали все чаще говорить про фундаментальные нерешенные проблемы, типа Causality. Это будет небольшой рассказ - попытка осмыслить происходящее в ML сег