Neural Networks | Нейронные сети
11.6K subscribers
801 photos
182 videos
170 files
9.45K links
Все о машинном обучении

По всем вопросам - @notxxx1

№ 4959169263
Download Telegram
​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…
​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...
🎥 Andrea Panizza - Docker per Machine/Deep Learning
👁 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 una
🎥 How to Get Started with Careers in AI, Machine Learning? | Webinar
👁 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 Webinar
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.
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:
​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-...
​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...
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
​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.
🎥 Predictive Analysis Using Python | Learn to Build Predictive Models | Python Training | Edureka
👁 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:
🎥 Семинар: суммаризация текста (03.05.2020)
👁 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 "Цифров
​Short over view of Artificial Neural Networks with examples
Page:
https://www.infinitycodex.in/

🔗 InfinityCodeX
Learn Python, Data Science, Data Analytics, Machine Learning, Deep Learning...etc & start your Artificial Intelligence career today.
Здравствуйте.
Хотел узнать алгоритм действий по следующей задаче компьютерного зрения:
Необходимо осуществить достаточно тривиальную задачу по распознаванию номерных знаков в режиме реального времени.
Имеется датасет из фотографий авто в размере 3761шт.
Подскажите, пожалуйста, с чего начать и как это реализовать ?
Спасибо.
​3 ловушки, в которые попадают начинающие Data Scientist

🔗 3 ловушки, в которые попадают начинающие Data Scientist
Вот что может случиться, если плохо знаешь математику. Привет! Это Петр Лукьянченко, автор и руководитель онлайн-курсов «Математика для Data Science» в OTUS.