Kaggle Recursion Cellular Image Classification — Артем Кравчук
🔗 Kaggle Recursion Cellular Image Classification — Артем Кравчук
Артем Кравчук рассказывает про соревнование Recursion Cellular Image Classification. Это первое соревнование на Kaggle, в котором он решил серьезно поучаствовать и вместе с командой заработал свою первую серебряную медаль. Узнать о текущих соревнованиях можно на сайте http://mltrainings.ru/ Узнать о новых тренировках и видео можно из групп: ВКонтакте https://vk.com/mltrainings Facebook https://www.facebook.com/mltrainings.moscow Telegram https://xn--r1a.website/mltrainings Чат ML тренировок https://xn--r1a.website/mltrainings_
🔗 Kaggle Recursion Cellular Image Classification — Артем Кравчук
Артем Кравчук рассказывает про соревнование Recursion Cellular Image Classification. Это первое соревнование на Kaggle, в котором он решил серьезно поучаствовать и вместе с командой заработал свою первую серебряную медаль. Узнать о текущих соревнованиях можно на сайте http://mltrainings.ru/ Узнать о новых тренировках и видео можно из групп: ВКонтакте https://vk.com/mltrainings Facebook https://www.facebook.com/mltrainings.moscow Telegram https://xn--r1a.website/mltrainings Чат ML тренировок https://xn--r1a.website/mltrainings_
YouTube
Kaggle Recursion Cellular Image Classification — Артем Кравчук
Артем Кравчук рассказывает про соревнование Recursion Cellular Image Classification. Это первое соревнование на Kaggle, в котором он решил серьезно поучаствовать и вместе с командой заработал свою первую серебряную медаль.
Узнать о текущих соревнованиях…
Узнать о текущих соревнованиях…
As it turns out, Wang Ling was way ahead of the curve re NLP's muppet craze (see slides from LxMLS '16 & Oxford #NLP course '17 below).
https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017/lectures
🔗 oxford-cs-deepnlp-2017/lectures
Oxford Deep NLP 2017 course. Contribute to oxford-cs-deepnlp-2017/lectures development by creating an account on GitHub.
https://github.com/oxford-cs-deepnlp-2017/lectures
🔗 oxford-cs-deepnlp-2017/lectures
Oxford Deep NLP 2017 course. Contribute to oxford-cs-deepnlp-2017/lectures development by creating an account on GitHub.
GitHub
GitHub - oxford-cs-deepnlp-2017/lectures: Oxford Deep NLP 2017 course
Oxford Deep NLP 2017 course. Contribute to oxford-cs-deepnlp-2017/lectures development by creating an account on GitHub.
Is Machine Learning Really AI?
🔗 Is Machine Learning Really AI?
There isn’t a well-accepted delineation between what is definitely AI and what is definitely not AI. This is because there isn’t a well-accepted and standard definition of what is artificial intelligence. Indeed, there isn’t a standard definition of intelligence, period.
🔗 Is Machine Learning Really AI?
There isn’t a well-accepted delineation between what is definitely AI and what is definitely not AI. This is because there isn’t a well-accepted and standard definition of what is artificial intelligence. Indeed, there isn’t a standard definition of intelligence, period.
Forbes
Is Machine Learning Really AI?
There isn’t a well-accepted delineation between what is definitely AI and what is definitely not AI. This is because there isn’t a well-accepted and standard definition of what is artificial intelligence. Indeed, there isn’t a standard definition of intelligence…
🎥 Random Forest in Python - Machine Learning From Scratch 10 - Python Tutorial
👁 2 раз ⏳ 799 сек.
👁 2 раз ⏳ 799 сек.
In this Machine Learning from Scratch Tutorial, we are going to implement a Random Forest algorithm using only built-in Python modules and numpy. We will also learn about the concept and the math behind this popular ML algorithm.
If you enjoyed this video, please subscribe to the channel!
The code can be found here:
https://github.com/python-engineer/MLfromscratch
You can find me here:
Website: https://www.python-engineer.com
Twitter: https://twitter.com/python_engineer
GitHub: https://github.com/python-Vk
Random Forest in Python - Machine Learning From Scratch 10 - Python Tutorial
In this Machine Learning from Scratch Tutorial, we are going to implement a Random Forest algorithm using only built-in Python modules and numpy. We will also learn about the concept and the math behind this popular ML algorithm.
If you enjoyed this video…
If you enjoyed this video…
5 Trends in Corporate AI Development for 2020
🔗 5 Trends in Corporate AI Development for 2020
The meteoric rise of artificial intelligence and machine learning in recent years can be attributed largely to the technologies’ vast…
🔗 5 Trends in Corporate AI Development for 2020
The meteoric rise of artificial intelligence and machine learning in recent years can be attributed largely to the technologies’ vast…
Medium
5 Trends in Corporate AI Development for 2020
The meteoric rise of artificial intelligence and machine learning in recent years can be attributed largely to the technologies’ vast…
Deep Learning using Transfer Learning -Python Code for ResNet50
🔗 Deep Learning using Transfer Learning -Python Code for ResNet50
This is the second part of the series where we will write code to apply Transfer Learning using ResNet50 . Here we will use transfer…
🔗 Deep Learning using Transfer Learning -Python Code for ResNet50
This is the second part of the series where we will write code to apply Transfer Learning using ResNet50 . Here we will use transfer…
Medium
Deep Learning using Transfer Learning -Python Code for ResNet50
This is the second part of the series where we will write code to apply Transfer Learning using ResNet50 . Here we will use transfer…
Fastai with 🤗Transformers (BERT, RoBERTa, XLNet, XLM, DistilBERT)
🔗 Fastai with 🤗Transformers (BERT, RoBERTa, XLNet, XLM, DistilBERT)
A tutorial to implement state-of-the-art NLP models with Fastai for Sentiment Analysis
🔗 Fastai with 🤗Transformers (BERT, RoBERTa, XLNet, XLM, DistilBERT)
A tutorial to implement state-of-the-art NLP models with Fastai for Sentiment Analysis
Medium
Fastai with 🤗Transformers (BERT, RoBERTa, XLNet, XLM, DistilBERT)
A tutorial to implement state-of-the-art NLP models with Fastai for Sentiment Analysis
Detecting Heart Arrhythmias with Deep Learning in Keras with Dense, CNN, and LSTM
🔗 Detecting Heart Arrhythmias with Deep Learning in Keras with Dense, CNN, and LSTM
Let’s detect abnormal heart beats from a single ECG signal!
🔗 Detecting Heart Arrhythmias with Deep Learning in Keras with Dense, CNN, and LSTM
Let’s detect abnormal heart beats from a single ECG signal!
Medium
Detecting Heart Arrhythmias with Deep Learning in Keras with Dense, CNN, and LSTM
Let’s detect abnormal heart beats from a single ECG signal!
Introducing LIGHT: A multiplayer text adventure game for dialogue research
https://ai.facebook.com/blog/introducing-light-a-multiplayer-text-adventure-game-for-dialogue-research/
Learning in Interactive Games with Humans and Text
https://parl.ai/projects/light/
ParlAI Quick-start
http://parl.ai.s3-website.us-east-2.amazonaws.com/docs/tutorial_quick.html
🔗 Introducing LIGHT: A multiplayer text adventure game for dialogue research
Learn more about LIGHT, a new large-scale fantasy text adventure game that enable researchers to study language and actions jointly in a game world.
https://ai.facebook.com/blog/introducing-light-a-multiplayer-text-adventure-game-for-dialogue-research/
Learning in Interactive Games with Humans and Text
https://parl.ai/projects/light/
ParlAI Quick-start
http://parl.ai.s3-website.us-east-2.amazonaws.com/docs/tutorial_quick.html
🔗 Introducing LIGHT: A multiplayer text adventure game for dialogue research
Learn more about LIGHT, a new large-scale fantasy text adventure game that enable researchers to study language and actions jointly in a game world.
Facebook
Introducing LIGHT: A multiplayer text adventure game for dialogue research
Learn more about LIGHT, a new large-scale fantasy text adventure game that enable researchers to study language and actions jointly in a game world.
5 этапов от идеи до практического применения машинного обучения c SAP Data Intelligence
История машинного обучения началась с середины прошлого века. В то время данная технология была больше областью для научных исследований и экспериментов, а толчок к практическому применению ML дали мощные компьютеры.
🔗 5 этапов от идеи до практического применения машинного обучения c SAP Data Intelligence
История машинного обучения началась с середины прошлого века. В то время данная технология была больше областью для научных исследований и экспериментов, а тол...
История машинного обучения началась с середины прошлого века. В то время данная технология была больше областью для научных исследований и экспериментов, а толчок к практическому применению ML дали мощные компьютеры.
🔗 5 этапов от идеи до практического применения машинного обучения c SAP Data Intelligence
История машинного обучения началась с середины прошлого века. В то время данная технология была больше областью для научных исследований и экспериментов, а тол...
Хабр
5 этапов от идеи до практического применения машинного обучения c SAP Data Intelligence
История машинного обучения началась с середины прошлого века. В то время данная технология была больше областью для научных исследований и экспериментов, а тол...
TabPy для работы с данными в ClickHouse из Tableau
Выстраивание коммуникаций между брендами и людьми — то, чем мы в Dentsu Aegis Network занимаемся каждый день, и неотъемлемой частью этой работы является анализ данных. В ряде случаев этот процесс не требует data science (хотя и он у нас есть), тогда мы используем BI платформу Tableau. Ее основная цель — дать нашим сотрудникам и клиентам удобный интерфейс для потребления данных без написания скриптов, SQL запросов и т.п.
В этой статье мы расскажем, как нам удалось решить проблему взаимодействия Tableau с ClickHouse.
🔗 TabPy для работы с данными в ClickHouse из Tableau
Выстраивание коммуникаций между брендами и людьми — то, чем мы в Dentsu Aegis Network занимаемся каждый день, и неотъемлемой частью этой работы является анализ д...
Выстраивание коммуникаций между брендами и людьми — то, чем мы в Dentsu Aegis Network занимаемся каждый день, и неотъемлемой частью этой работы является анализ данных. В ряде случаев этот процесс не требует data science (хотя и он у нас есть), тогда мы используем BI платформу Tableau. Ее основная цель — дать нашим сотрудникам и клиентам удобный интерфейс для потребления данных без написания скриптов, SQL запросов и т.п.
В этой статье мы расскажем, как нам удалось решить проблему взаимодействия Tableau с ClickHouse.
🔗 TabPy для работы с данными в ClickHouse из Tableau
Выстраивание коммуникаций между брендами и людьми — то, чем мы в Dentsu Aegis Network занимаемся каждый день, и неотъемлемой частью этой работы является анализ д...
Хабр
TabPy для работы с данными в ClickHouse из Tableau
Выстраивание коммуникаций между брендами и людьми — то, чем мы в Dentsu Aegis Network занимаемся каждый день, и неотъемлемой частью этой работы является анализ д...
Hacking Google Coral Edge TPU: motion blur and Lanczos resize
🔗 Hacking Google Coral Edge TPU: motion blur and Lanczos resize
Edge TPU is a powerful device that is capable of general-purpose image filtering thanks to efficient 2D convolutions and TensorFlow.
🔗 Hacking Google Coral Edge TPU: motion blur and Lanczos resize
Edge TPU is a powerful device that is capable of general-purpose image filtering thanks to efficient 2D convolutions and TensorFlow.
Medium
Hacking Google Coral Edge TPU: motion blur and Lanczos resize
Edge TPU is a powerful device that is capable of general-purpose image filtering thanks to efficient 2D convolutions and TensorFlow.
Contrastive Learning of Structured World Models
https://arxiv.org/abs/1911.12247
https://github.com/tkipf/c-swm/
#MachineLearning #DeepLearning
🔗 tkipf/c-swm
Contrastive Learning of Structured World Models. Contribute to tkipf/c-swm development by creating an account on GitHub.
https://arxiv.org/abs/1911.12247
https://github.com/tkipf/c-swm/
#MachineLearning #DeepLearning
🔗 tkipf/c-swm
Contrastive Learning of Structured World Models. Contribute to tkipf/c-swm development by creating an account on GitHub.
GitHub
GitHub - tkipf/c-swm: Contrastive Learning of Structured World Models
Contrastive Learning of Structured World Models. Contribute to tkipf/c-swm development by creating an account on GitHub.
Tensorflow 2.0 AMD Support (Score: 105+ in 3 hours)
https://readhacker.news/s/4djFG
🔗 Tensorflow 2.0 AMD support · Issue #362 · ROCmSoftwarePlatform/tensorflow-upstream
I would be curious if Tensorflow 2.0 works with AMD Radeon VII? Also, if it is available, are there any benchmark comparison with 2080Ti on some standard network to see if we should invest in Radeo...
https://readhacker.news/s/4djFG
🔗 Tensorflow 2.0 AMD support · Issue #362 · ROCmSoftwarePlatform/tensorflow-upstream
I would be curious if Tensorflow 2.0 works with AMD Radeon VII? Also, if it is available, are there any benchmark comparison with 2080Ti on some standard network to see if we should invest in Radeo...
GitHub
Tensorflow 2.0 AMD support · Issue #362 · ROCmSoftwarePlatform/tensorflow-upstream
I would be curious if Tensorflow 2.0 works with AMD Radeon VII? Also, if it is available, are there any benchmark comparison with 2080Ti on some standard network to see if we should invest in Radeo...
Complex-YOLO: Real-time 3D Object Detection on Point Clouds
https://github.com/AI-liu/Complex-YOLO/
https://arxiv.org/abs/1803.06199
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
🔗 AI-liu/Complex-YOLO
Complex-YOLO: Real-time 3D Object Detection on Point Clouds pytorch Darknet - AI-liu/Complex-YOLO
https://github.com/AI-liu/Complex-YOLO/
https://arxiv.org/abs/1803.06199
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
🔗 AI-liu/Complex-YOLO
Complex-YOLO: Real-time 3D Object Detection on Point Clouds pytorch Darknet - AI-liu/Complex-YOLO
GitHub
GitHub - AI-liu/Complex-YOLO: Complex-YOLO: Real-time 3D Object Detection on Point Clouds pytorch Darknet
Complex-YOLO: Real-time 3D Object Detection on Point Clouds pytorch Darknet - AI-liu/Complex-YOLO
PacktPublishing/Hands-On-GPU-Accelerated-Computer-Vision-with-OpenCV-and-CUDA
🔗 PacktPublishing/Hands-On-GPU-Accelerated-Computer-Vision-with-OpenCV-and-CUDA
Hands-On GPU Accelerated Computer Vision with OpenCV and CUDA, published by Packt - PacktPublishing/Hands-On-GPU-Accelerated-Computer-Vision-with-OpenCV-and-CUDA
📝 Hands-On_GPU-Accelerated_Computer_Vision_with_OpenCV_and_CUDA_Effective_techniques_for_processing_complex_image_data_in_real... - 💾16 351 687
🔗 PacktPublishing/Hands-On-GPU-Accelerated-Computer-Vision-with-OpenCV-and-CUDA
Hands-On GPU Accelerated Computer Vision with OpenCV and CUDA, published by Packt - PacktPublishing/Hands-On-GPU-Accelerated-Computer-Vision-with-OpenCV-and-CUDA
📝 Hands-On_GPU-Accelerated_Computer_Vision_with_OpenCV_and_CUDA_Effective_techniques_for_processing_complex_image_data_in_real... - 💾16 351 687
DragFace: Training a GAN for Drag Queen Transformation
🔗 DragFace: Training a GAN for Drag Queen Transformation
Drag queens have been gaining popularity among wider and wider populations nowadays. They also play a strong and inspiring role in the…
🔗 DragFace: Training a GAN for Drag Queen Transformation
Drag queens have been gaining popularity among wider and wider populations nowadays. They also play a strong and inspiring role in the…
Medium
DragFace: Training a GAN for Drag Queen Transformation
Drag queens have been gaining popularity among wider and wider populations nowadays. They also play a strong and inspiring role in the…
An Analysis of Amazonian Forest Fires
🔗 An Analysis of Amazonian Forest Fires
How does a wildfire start in a rainforest?
🔗 An Analysis of Amazonian Forest Fires
How does a wildfire start in a rainforest?
Medium
An Analysis of Amazonian Forest Fires
How does a wildfire start in a rainforest?
Нейросети для анализа текстов
Нейронные сети для обработки естественного языка
Представление текста в цифровом виде для нейросети
Анализ тональности отзывов на фильмы IMDB
Представление текста вектором One Hot Encoding
Представление текста плотным вектором
Рекуррентные нейросети
Анализ тональности текста рекуррентной нейросетью
#neural
🎥 Нейронные сети для обработки естественного языка | Нейросети для анализа текстов
👁 24 раз ⏳ 589 сек.
🎥 Представление текста в цифровом виде для нейросети | Нейросети для анализа текстов
👁 7 раз ⏳ 794 сек.
🎥 Анализ тональности отзывов на фильмы IMDB | Нейросети для анализа текстов
👁 7 раз ⏳ 1047 сек.
🎥 Представление текста вектором One Hot Encoding | Нейросети для анализа текстов
👁 3 раз ⏳ 456 сек.
🎥 Представление текста плотным вектором | Нейросети для анализа текстов
👁 4 раз ⏳ 752 сек.
🎥 Рекуррентные нейросети | Нейросети для анализа текстов
👁 4 раз ⏳ 869 сек.
🎥 Анализ тональности текста рекуррентной нейросетью | Нейросети для анализа текстов
👁 4 раз ⏳ 374 сек.
Нейронные сети для обработки естественного языка
Представление текста в цифровом виде для нейросети
Анализ тональности отзывов на фильмы IMDB
Представление текста вектором One Hot Encoding
Представление текста плотным вектором
Рекуррентные нейросети
Анализ тональности текста рекуррентной нейросетью
#neural
🎥 Нейронные сети для обработки естественного языка | Нейросети для анализа текстов
👁 24 раз ⏳ 589 сек.
Вводное описание курса "Нейросети для анализа текстов". Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython
Курс посвящен изучению основ пр...🎥 Представление текста в цифровом виде для нейросети | Нейросети для анализа текстов
👁 7 раз ⏳ 794 сек.
В видео рассматриваются различные методы токенизации и векторизации текста для представления его в виде, пригодном для обработки нейросетью. Страни...🎥 Анализ тональности отзывов на фильмы IMDB | Нейросети для анализа текстов
👁 7 раз ⏳ 1047 сек.
Применение Keras и TensorFlow для определения тональности текстов. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython
Рассматривается загр...🎥 Представление текста вектором One Hot Encoding | Нейросети для анализа текстов
👁 3 раз ⏳ 456 сек.
Представление текста в виде вектора One Hot Encoding для анализа нейронной сетью. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython
Лекци...🎥 Представление текста плотным вектором | Нейросети для анализа текстов
👁 4 раз ⏳ 752 сек.
Как использовать плотные векторные представления слов (embeddings) для анализа текста нейронной сетью. Страница курса - https://www.asozykin.ru/cou...🎥 Рекуррентные нейросети | Нейросети для анализа текстов
👁 4 раз ⏳ 869 сек.
Лекция по рекуррентным нейронным сетям и их применению для анализа текстов. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython
В предыдущи...🎥 Анализ тональности текста рекуррентной нейросетью | Нейросети для анализа текстов
👁 4 раз ⏳ 374 сек.
Пример использования простой рекуррентной нейронной сети в TensorFlow для анализа тональности отзывов на фильмы из набора IMDB. Страница курса - ht...Vk
Нейронные сети для обработки естественного языка | Нейросети для анализа текстов
Вводное описание курса "Нейросети для анализа текстов". Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython Курс посвящен изучению основ пр...
Writing Linguistic Rules for Natural Language Processing
🔗 Writing Linguistic Rules for Natural Language Processing
With a guide to question type extraction with spaCy
🔗 Writing Linguistic Rules for Natural Language Processing
With a guide to question type extraction with spaCy
Medium
Writing Linguistic Rules for Natural Language Processing
With a guide to question type extraction with spaCy