Почему разрабатывать беспилотные автомобили интереснее, чем делать Алису?
🔗 Почему разрабатывать беспилотные автомобили интереснее, чем делать Алису?
ЗАВТРА, 18 мая в 20:00 специалист по Data Science и машинному обучению Борис Янгель будет отвечать на ваши вопросы о нейросетках и Machine Learning в формате ж...
🔗 Почему разрабатывать беспилотные автомобили интереснее, чем делать Алису?
ЗАВТРА, 18 мая в 20:00 специалист по Data Science и машинному обучению Борис Янгель будет отвечать на ваши вопросы о нейросетках и Machine Learning в формате ж...
Хабр
Что общего у дерзких ответов Алисы с беспилотными автомобилями?
ЗАВТРА, 18 мая в 20:00 специалист по Data Science и машинному обучению Борис Янгель будет отвечать на ваши вопросы о нейросетках и Machine Learning в формате живого интервью в нашем...
Your Ultimate Data Mining & Machine Learning Cheat Sheet
🔗 Your Ultimate Data Mining & Machine Learning Cheat Sheet
Feature Importance, Decomposition, Transformation, & More
🔗 Your Ultimate Data Mining & Machine Learning Cheat Sheet
Feature Importance, Decomposition, Transformation, & More
Medium
Your Ultimate Data Mining & Machine Learning Cheat Sheet
Feature Importance, Decomposition, Transformation, & More
Перевод книги Эндрю Ына «Страсть к машинному обучению» Глава 58. Заключительная
🔗 Перевод книги Эндрю Ына «Страсть к машинному обучению» Глава 58. Заключительная
предыдущие главы Заключение 58. Создание супергероев — поделитесь с командой! Поздравляю с окончанием чтения этой книги! В главе 2 говорилось о том, что эта книг...
🔗 Перевод книги Эндрю Ына «Страсть к машинному обучению» Глава 58. Заключительная
предыдущие главы Заключение 58. Создание супергероев — поделитесь с командой! Поздравляю с окончанием чтения этой книги! В главе 2 говорилось о том, что эта книг...
Хабр
Перевод книги Эндрю Ына «Страсть к машинному обучению» Глава 58. Заключительная
предыдущие главы Заключение 58. Создание супергероев — поделитесь с командой! Поздравляю с окончанием чтения этой книги! В главе 2 говорилось о том, что эта книг...
🎥 How to Explain Text Models with IntepretML Deep Dive
👁 1 раз ⏳ 647 сек.
👁 1 раз ⏳ 647 сек.
Learn about InterpretML's new offering, Interpret-Text, which expands support to include text data with state-of-the-art explainers for NLP machine learning models such as BERT and RNNs.
Learn More:
Azure Blog https://aka.ms/AiShow/AzureBlog
Responsible ML https://aka.ms/AiShow/ResponsibleML
Azure ML https://aka.ms/AiShow/AzureMLResponsibleML
The AI Show's Favorite links:
Don't miss new episodes, subscribe to the AI Show https://aka.ms/aishowsubscribe
Create a Free account (Azure) https://aka.ms/aisVk
How to Explain Text Models with IntepretML Deep Dive
Learn about InterpretML's new offering, Interpret-Text, which expands support to include text data with state-of-the-art explainers for NLP machine learning models such as BERT and RNNs.
Learn More:
Azure Blog https://aka.ms/AiShow/AzureBlog
Responsible…
Learn More:
Azure Blog https://aka.ms/AiShow/AzureBlog
Responsible…
Natural Language Processing for IT Support Incident
🔗 Natural Language Processing for IT Support Incident
Learn how to leverage NLP to extract hot-spots from unstructured incidents
🔗 Natural Language Processing for IT Support Incident
Learn how to leverage NLP to extract hot-spots from unstructured incidents
Medium
Natural Language Processing for IT Support Incidents
Learn how to leverage NLP to extract hot-spots from unstructured incidents
Bayesian meta-learning
🔗 Bayesian meta-learning
This story covers the reason why we need Bayesian approaches, and how to implement and evaluate these approaches. It is a summary of the…
🔗 Bayesian meta-learning
This story covers the reason why we need Bayesian approaches, and how to implement and evaluate these approaches. It is a summary of the…
Medium
Bayesian meta-learning
This story covers the reason why we need Bayesian approaches, and how to implement and evaluate these approaches. It is a summary of the…
Создание приложений с помощью Mediapipe
🔗 Создание приложений с помощью Mediapipe
Сегодня множество сервисов используют в своей работе нейросетевые модели. При это из-за невысокой производительности клиентских устройств вычисления в большинств...
🔗 Создание приложений с помощью Mediapipe
Сегодня множество сервисов используют в своей работе нейросетевые модели. При это из-за невысокой производительности клиентских устройств вычисления в большинств...
Хабр
Создание приложений с помощью Mediapipe
Сегодня множество сервисов используют в своей работе нейросетевые модели. При этом из-за невысокой производительности клиентских устройств вычисления в большинстве случаев производятся на сервере....
🎥 Andrea Panizza - Docker per Machine/Deep Learning
👁 1 раз ⏳ 3157 сек.
👁 1 раз ⏳ 3157 сек.
Creare modelli di Deep Learning può essere complicato a causa della difficoltà di installare CUDA, cuDNN, e dipendenze multiple, oltre che per le differenze tra gli ambienti di sviluppo e di produzione. Inoltre, tipicamente le librerie di Deep Learning tendono a favorire un aggiornamento costante a discapito della compatibilità all’indietro: modifiche sostanziali accadono molto più di frequente che in altri contesti. La soluzione a tutti questi problemi consiste nel ridurre tutte le vostre dipendenze ad unaVk
Andrea Panizza - Docker per Machine/Deep Learning
Creare modelli di Deep Learning può essere complicato a causa della difficoltà di installare CUDA, cuDNN, e dipendenze multiple, oltre che per le differenze tra gli ambienti di sviluppo e di produzione. Inoltre, tipicamente le librerie di Deep Learning tendono…
🎥 How to Get Started with Careers in AI, Machine Learning? | Webinar
👁 1 раз ⏳ 7519 сек.
👁 1 раз ⏳ 7519 сек.
If we look at the current trend in the market, it is very clear that every company is moving towards artificial intelligence. Every company is looking for problem solvers. Artificial Intelligence is used today in recognizing people (face recognition), detecting a threat, building a robot or making an autonomous car.
Earlier, there used to be people specialized in various fields Audio processing, video processing, Image Processing, etc. Today, all these branches are merging into AI.
Agenda of the WebinarVk
How to Get Started with Careers in AI, Machine Learning? | Webinar
If we look at the current trend in the market, it is very clear that every company is moving towards artificial intelligence. Every company is looking for problem solvers. Artificial Intelligence is used today in recognizing people (face recognition), detecting…
Improving Convolutional Neural Networks for Text Coherence Modelling using Class Balancing…
🔗 Improving Convolutional Neural Networks for Text Coherence Modelling using Class Balancing…
Complete model analysis
🔗 Improving Convolutional Neural Networks for Text Coherence Modelling using Class Balancing…
Complete model analysis
Medium
How we improved Convolutional Neural Networks for Text Coherence Modelling using Class Balancing Approaches
Complete model analysis
Сводные таблицы очень мощный и популярный инструмент среди пользователей Excel. 9 урок ( https://youtu.be/C72nlpBo9Cc ) курса “Язык R для пользователей Excel” посвящён вращению таблиц.
Этот урок посвящён в большей степени пакету tidyr и функциям pivot_longer() и pivot_wider(), которые позволяют вам преобразовывать таблицы из широкого формата в длинный и наоборот.
Подписывайтесь на YouTube канал ( https://bit.ly/36kliAp ), что бы не пропустить публикацию новых уроков.
Ссылки:
Подписаться на YouTube - https://bit.ly/36kliAp
Видео 9 урока - https://youtu.be/C72nlpBo9Cc
Материалы к 9 уроку - https://github.com/selesnow/r4excel_users/tree/master/lesson_9
Плейлист курса - https://www.youtube.com/playlist?list=PLD2LDq8edf4pgGg16wYMobvIYy_0MI0kF
Статья о курсе на proglib - https://proglib.io/p/besplatnyy-videokurs-yazyk-r-dlya-polzovateley-excel-2020-04-14
Статья о курсе на Хабре - https://habr.com/ru/post/495438/
🎥 Язык R для пользователей Excel #9: Вращение таблиц или аналог сводных таблиц в R
👁 1 раз ⏳ 1024 сек.
Этот урок посвящён в большей степени пакету tidyr и функциям pivot_longer() и pivot_wider(), которые позволяют вам преобразовывать таблицы из широкого формата в длинный и наоборот.
Подписывайтесь на YouTube канал ( https://bit.ly/36kliAp ), что бы не пропустить публикацию новых уроков.
Ссылки:
Подписаться на YouTube - https://bit.ly/36kliAp
Видео 9 урока - https://youtu.be/C72nlpBo9Cc
Материалы к 9 уроку - https://github.com/selesnow/r4excel_users/tree/master/lesson_9
Плейлист курса - https://www.youtube.com/playlist?list=PLD2LDq8edf4pgGg16wYMobvIYy_0MI0kF
Статья о курсе на proglib - https://proglib.io/p/besplatnyy-videokurs-yazyk-r-dlya-polzovateley-excel-2020-04-14
Статья о курсе на Хабре - https://habr.com/ru/post/495438/
🎥 Язык R для пользователей Excel #9: Вращение таблиц или аналог сводных таблиц в R
👁 1 раз ⏳ 1024 сек.
Большинство пользователей Excel используют сводные таблицы, это удобный инструмент с помощью которого вы можете в считанные секунды превратить массив сырых данных в читабельные отчёты.
В этом уроке мы разберёмся с тем как вращать таблицы в R, и преобразовывать их из широко формата в длинный и наоборот.
Большая часть урока посвящена пакету tidyr и функциям pivot_longer() и pivot_wider().
Подробная статья по теме урока: https://habr.com/ru/post/444622/
====================
Поддержать автора курса: https:YouTube
Язык R для пользователей Excel #9: Вращение таблиц или аналог сводных таблиц в R
Большинство пользователей Excel используют сводные таблицы, это удобный инструмент с помощью которого вы можете в считанные секунды превратить массив сырых данных в читабельные отчёты.
В этом уроке мы разберёмся с тем как вращать таблицы в R, и преобразовывать…
В этом уроке мы разберёмся с тем как вращать таблицы в R, и преобразовывать…
Causal inference for data scientists: a skeptical view
🔗 Causal inference for data scientists: a skeptical view
How and why causal inference fails us
🔗 Causal inference for data scientists: a skeptical view
How and why causal inference fails us
Medium
Causal inference for data scientists: a skeptical view
How and why causal inference fails us
Еженедельные семинары IBM — май 2020
🔗 Еженедельные семинары IBM — май 2020
Офис IBM продолжает серию еженедельных семинаров от ведущих российских и европейских экспертов. На это неделе нас ждем много всего интересного: 18 мая 10:00-...
🔗 Еженедельные семинары IBM — май 2020
Офис IBM продолжает серию еженедельных семинаров от ведущих российских и европейских экспертов. На это неделе нас ждем много всего интересного: 18 мая 10:00-...
Хабр
Еженедельные семинары IBM — май 2020
Офис IBM продолжает серию еженедельных семинаров от ведущих российских и европейских экспертов. На это неделе нас ждем много всего интересного: 18 мая 10:00-18:00 Переход к микросервисам:...
5 визуализаций, который помогут улучшить Data Story
🔗 5 визуализаций, который помогут улучшить Data Story
Статья переведена в преддверии запуска курса «Разработчик Python». Сторителлинг – один из важнейших навыков для специалистов, которые занимаются анализом данны...
🔗 5 визуализаций, который помогут улучшить Data Story
Статья переведена в преддверии запуска курса «Разработчик Python». Сторителлинг – один из важнейших навыков для специалистов, которые занимаются анализом данны...
Хабр
5 визуализаций, который помогут улучшить Data Story
Статья переведена в преддверии запуска курса «Разработчик Python». Сторителлинг – один из важнейших навыков для специалистов, которые занимаются анализом данны...
Искусственный интеллект с примерами на Python
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
🔗 Открыть в Telegram
📝 Искусственный интеллект с примерами на Python.pdf - 💾72 984 400
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
🔗 Открыть в Telegram
📝 Искусственный интеллект с примерами на Python.pdf - 💾72 984 400
Understanding Neural Networks
🔗 Understanding Neural Networks
This article focuses on in-depth understanding of Neural Network architecture. Later we will try to implement this in a jupyter notebook.
🔗 Understanding Neural Networks
This article focuses on in-depth understanding of Neural Network architecture. Later we will try to implement this in a jupyter notebook.
Medium
Understanding Neural Networks
This article focuses on in-depth understanding of Neural Network architecture. Later we will try to implement this in a jupyter notebook.
End-to-End Machine Learning Project: Part-1
🔗 End-to-End Machine Learning Project: Part-1
End-to-End machine learning is concerned with preparing your data, training a model on it, and then deploying that model. The goal of this…
🔗 End-to-End Machine Learning Project: Part-1
End-to-End machine learning is concerned with preparing your data, training a model on it, and then deploying that model. The goal of this…
Medium
End-to-End Machine Learning Project: Part-1
End-to-End machine learning is concerned with preparing your data, training a model on it, and then deploying that model. The goal of this…
Building A Simple Convolution Layer From Scratch
🔗 Building A Simple Convolution Layer From Scratch
I am going to walk through a way to implement convolution layers in C++ without the aid of any machine learning libraries. I will go over…
🔗 Building A Simple Convolution Layer From Scratch
I am going to walk through a way to implement convolution layers in C++ without the aid of any machine learning libraries. I will go over…
Medium
Building A Simple Convolution Layer From Scratch
I am going to walk through a way to implement convolution layers in C++ without the aid of any machine learning libraries. I will go over…
🎥 Лекция: суммаризация текста (03.05.2020)
👁 1 раз ⏳ 3886 сек.
👁 1 раз ⏳ 3886 сек.
Занятие ведёт Антон Астахов.
---
Deep Learning School при ФПМИ МФТИ
Официальный сайт: https://www.dlschool.org
Официальная группа ВК: https://vk....Vk
Лекция: суммаризация текста (03.05.2020)
Занятие ведёт Антон Астахов. --- Deep Learning School при ФПМИ МФТИ Официальный сайт: https://www.dlschool.org Официальная группа ВК: https://vk....
🎥 Predictive Analysis Using Python | Learn to Build Predictive Models | Python Training | Edureka
👁 1 раз ⏳ 1657 сек.
👁 1 раз ⏳ 1657 сек.
🔥 Python Certification Training: https://www.edureka.co/data-science-python-certification-course
This Edureka video on 'Predictive Analysis Using Python' covers the concept of making predictions based on data analysis and modeling using machine learning. Following are the topics discussed in this session:
What is Predictive Analysis?
Applications of Predictive Analysis
Steps Involved in Predictive Analysis
Predictive Analysis Using Python
🔹Python Tutorial Playlist: https://goo.gl/WsBpKe
🔹Blog Series: http:Vk
Predictive Analysis Using Python | Learn to Build Predictive Models | Python Training | Edureka
🔥 Python Certification Training: https://www.edureka.co/data-science-python-certification-course
This Edureka video on 'Predictive Analysis Using Python' covers the concept of making predictions based on data analysis and modeling using machine learning.…
This Edureka video on 'Predictive Analysis Using Python' covers the concept of making predictions based on data analysis and modeling using machine learning.…
🎥 Семинар: суммаризация текста (03.05.2020)
👁 1 раз ⏳ 5552 сек.
👁 1 раз ⏳ 5552 сек.
Занятие ведёт Артём Чумаченко.
---
Deep Learning School при ФПМИ МФТИ
Официальный сайт: https://www.dlschool.org
Официальная группа ВК: https://vk.com/dlschool_mipt
Github-репозиторий: https://github.com/DLSchool/dlschool
ФПМИ МФТИ
Официальный сайт: https://mipt.ru/education/departments...
Проекты для школьников: https://mipt.ru/education/departments...
Магистратура: https://mipt.ru/education/departments...
Онлайн-магистратура "Современная комбинаторика": http://omscmipt.ru/
Онлайн-магистратура "ЦифровVk
Семинар: суммаризация текста (03.05.2020)
Занятие ведёт Артём Чумаченко.
---
Deep Learning School при ФПМИ МФТИ
Официальный сайт: https://www.dlschool.org
Официальная группа ВК: https://vk.com/dlschool_mipt
Github-репозиторий: https://github.com/DLSchool/dlschool
ФПМИ МФТИ
Официальный сайт:…
---
Deep Learning School при ФПМИ МФТИ
Официальный сайт: https://www.dlschool.org
Официальная группа ВК: https://vk.com/dlschool_mipt
Github-репозиторий: https://github.com/DLSchool/dlschool
ФПМИ МФТИ
Официальный сайт:…