​Beginners Guide to Deep Learning with TensorFlow

🔗 Beginners Guide to Deep Learning with TensorFlow
Get up and running with your first neural network with TensorFlow

🎥 Introduction to High Performance Computing for Machine Learning
👁 1 раз ⏳ 1171 сек.
At some point running machine learning pipeline locally on a commercial grade computer is not feasible. In this video I will show you the basic of high performance computing applied to machine learning.

Acknowledgment:

Took the background song from Youtube library!



Socials:
Github: https://github.com/yacineMahdid/artificial-intelligence-and-machine-learning

Twitter: https://twitter.com/CodeThisCodeTh1
Linkedin: https://www.linkedin.com/in/yacine-mahdid-809425163/


From wikipedia:
"A supercomputer i

🎥 Chat Bot With PyTorch - NLP And Deep Learning - Python Tutorial (Part 1)
👁 1 раз ⏳ 1242 сек.
In this Python Tutorial we build a simple chatbot using PyTorch and Deep Learning. I will also provide an introduction to some basic Natural Language Processing (NLP) techniques.

1) Theory + NLP concepts (Stemming, Tokenization, bag of words)
2) Create training data
3) PyTorch model and training
4) Save/load model and implement the chat

If you enjoyed this video, please subscribe to the channel!

Article "Contextual Chatbots with Tensorflow":
https://chatbotsmagazine.com/contextual-chat-bots-with-tensorfl

🎥 Introduction to Deep Learning - 7.Training Neural Networks Part 2
👁 1 раз ⏳ 4928 сек.
Website: https://niessner.github.io/I2DL/
Slides: https://niessner.github.io/I2DL/slides/7.TrainingNN-2.pdf

Introduction to Deep Learning (I2DL) - Lecture 7
TUM Summer Semester 2020

​Encoder-Decoder Model for Multistep time series forecasting using Pytorch

🔗 Encoder-Decoder Model for Multistep time series forecasting using Pytorch
Learn how to use encoder-decoder model for multi-step time series forecasting

​Part 2: Fast, scalable and accurate NLP: Why TFX is a perfect match for deploying BERT

https://blog.tensorflow.org/2020/06/part-2-fast-scalable-and-accurate-nlp.html

Code: https://colab.research.google.com/github/tensorflow/workshops/blob/master/blog/TFX_Pipeline_for_Bert_Preprocessing.ipynb

🔗 Part 2: Fast, scalable and accurate NLP: Why TFX is a perfect match for deploying BERT
The TensorFlow blog contains regular news from the TensorFlow team and the community, with articles on Python, TensorFlow.js, TF Lite, TFX, and more.

Опубликован 12 урок курса ( https://www.youtube.com/watch?v=9CDDKaZOp7M ).

В этом уроке мы продолжаем знакомство с пакетом ggplot2, и разберёмся с основой грамматики построения графики слой за слоем.

Весь курс бесплатный, но при желании в качестве благодарности вы можете поддержать этот проект перечислив любую сумму на этой странице (https://secure.wayforpay.com/payment/r4excel_users).

Подписывайтесь (https://bit.ly/36kliAp) на YouTube канал, что бы не пропустить публикацию новых уроков.

Ссылки:
Подписаться на YouTube - https://bit.ly/36kliAp
Видео 12 урока - https://www.youtube.com/watch?v=9CDDKaZOp7M
Материалы к 11 уроку - https://github.com/selesnow/r4excel_users/tree/master/lesson_12
Тесты к 12 уроку - https://onlinetestpad.com/t/rlanguage4excelusers-12
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/

https://www.youtube.com/watch?v=9CDDKaZOp7M

🎥 Язык R для пользователей Excel #12: Построение графиков слой за слоем на языке R с помощью gplot2
👁 1 раз ⏳ 1175 сек.
В этом уроке мы продолжаем изучать пакет ggplot2, предназначенный для построения графиков на языке R.

Данное видео поможет вам разобраться в грамматике построения графики, которая лежит в основе ggplot2.

Мы разберёмся с основными слоями и эстетиками пакета, и научимся изменять график накладывая на него новые слои.

Тест для закрепления пройденного материала: https://onlinetestpad.com/t/rlanguage4excelusers-12

====================
Поддержать автора курса: https://secure.wayforpay.com/payment/r4excel_user

​Elastic под замком: включаем опции безопасности кластера Elasticsearch для доступа изнутри и снаружи

🔗 Elastic под замком: включаем опции безопасности кластера Elasticsearch для доступа изнутри и снаружи
Elastic Stack — известный инструмент на рынке SIEM-систем (вообще-то, не только их). Может собирать в себя много разнокалиберных данных, как чувствительных, та...

​Изучение поведения пользователей интернет – магазина. Часть 1

🔗 Изучение поведения пользователей интернет – магазина. Часть 1
Введение Из всего многообразия задач, я, будучи только приступившим к работе в офисе, выбрал исследования поведения пользователей на сайте магазина. Данных от п...

​PEGASUS: A State-of-the-Art Model for Abstractive Text Summarization">
PEGASUS: A State-of-the-Art Model for Abstractive Text Summarization

🔗 PEGASUS: A State-of-the-Art Model for Abstractive Text Summarization
Posted by Peter J. Liu and Yao Zhao, Software Engineers, Google Research Students are often tasked with reading a document and producing...

​COVID-19: Social Distancing Detector

🔗 COVID-19: Social Distancing Detector
Build a simple Social Distancing Detector to monitor the practice of social distancing in a crowd

​The Bayesian Paradigm & Ridge Regression

🔗 The Bayesian Paradigm & Ridge Regression
Is there a connection?

​How to Remove Racial Discrimination from Data Science

🔗 How to Remove Racial Discrimination from Data Science
On Finding and Fixing Latent Racial Bias

🎥 Machine Learning 101: Classification
👁 1 раз ⏳ 3992 сек.
Have you always been curious about what machine learning can do for your business problem, but could never find the time to learn the practical necessary skills? Do you wish to learn what Classification, Regression, Clustering and Feature Extraction techniques do, and how to apply them using the Oracle Machine Learning family of products?

Join us for this special series “Oracle Machine Learning Office Hours – Machine Learning 101”, where we will go through the main steps of solving a Business Problem from

🎥 ADL4CV - Graph Neural Networks and Attention
👁 1 раз ⏳ 5266 сек.
Advanced Deep Learning for Computer Vision
TUM Summer Semester 2020

Prof. Laura Leal-Taixé
Dynamic Vision and Learning Group
Technical University Munich

​How to Use StandardScaler and MinMaxScaler Transforms in Python - Machine Learning Mastery

🔗 How to Use StandardScaler and MinMaxScaler Transforms in Python - Machine Learning Mastery
Many machine learning algorithms perform better when numerical input variables are scaled to a standard range. This includes algorithms that use a weighted sum of the input, like linear regression, and algorithms that use distance measures, like k-nearest neighbors. The two most popular techniques for scaling numerical data prior to modeling are normalization and standardization. Normalization scales each input variable separately to

​5 видеороликов о пакете dplyr языка R

dplyr – популярный пакет для обработки данных в языке R. Небольшой плейлист из 10-15-минутных роликов познакомит с основным функциями пакета dplyr с учётом последних нововведений версии 1.0.0.

https://proglib.io/w/ef8137a6

🔗 5 видеороликов о пакете dplyr языка R
dplyr – популярный пакет для обработки данных в языке R. Небольшой плейлист из 10-15-минутных роликов познакомит с основным функциями пакета dplyr с учётом последних нововведений версии 1.0.0.

​5 free online courses from Harvard you can sign up for right now to learn how to code

https://www.businessinsider.com/free-harvard-courses-on-coding-programming-computer-science-2020-6

🔗 5 free online courses from Harvard you can sign up for right now to learn how to code
These self-paced classes teach everything from the basics of coding, to languages like Python and JavaScript.

​OCR-конвейер для обработки документов

🔗 OCR-конвейер для обработки документов
Сегодня я расскажу о том, как создавалась система для переноса текста из бумажных документов в электронную форму. Мы рассмотрим два основных этапа: выделение обл...

​Люди ломаются на логике, роботы — на всем понемногу. Экзамены по русскому для NLP-моделей

🔗 Люди ломаются на логике, роботы — на всем понемногу. Экзамены по русскому для NLP-моделей
Чтобы машины могли обрабатывать текст на русском и «понимать» его, в NLP используются универсальные языковые модели и трансформеры — BERT, RoBERTa, XLNet и други...

​Как мы взламывали «умную» фабрику

🔗 Как мы взламывали «умную» фабрику
Хотя процесс подключения предприятий к интернету давно уже носит массовый характер, с точки зрения кибербезопасности каждый такой случай уникален, и охватить вс...