📃 Компания Intel продолжает серию открытых вебинаров CV Academy для опытных разработчиков
Компания Intel продолжает серию открытых вебинаров CV Academy для опытных разработчиков. Глубокое обучение, нейронные сети, оптимизация – новейшие тренды и технологии будущего. Для участия в вебинарах необходима регистрация: https://jsc-intel.timepad.ru/event/1446273/ gif1.7 MB Advertisement
Компания Intel продолжает серию открытых вебинаров CV Academy для опытных разработчиков. Глубокое обучение, нейронные сети, оптимизация – новейшие тренды и технологии будущего. Для участия в вебинарах необходима регистрация: https://jsc-intel.timepad.ru/event/1446273/ gif1.7 MB Advertisement
VK
Neurohive - Нейронные сети
Компания Intel продолжает серию открытых вебинаров CV Academy для опытных разработчиков. Глубокое обучение, нейронные сети, оптимизация – новейшие тренды и технологии будущего. Для участия в вебинарах необходима регистрация: https://jsc-intel.timepad.ru/event/1446273/
📃 untitled
Video: Лекция по курсу ТМО - 17.02.2021, Искусственный интеллект, анализ данных и машинное обучение
Video: Лекция по курсу ТМО - 17.02.2021, Искусственный интеллект, анализ данных и машинное обучение
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
📃 untitled
Video: Лекция по курсу ММО - 17.02.2021, Искусственный интеллект, анализ данных и машинное обучение
Video: Лекция по курсу ММО - 17.02.2021, Искусственный интеллект, анализ данных и машинное обучение
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
📃 untitled
Video: Jim Keller: The Future of Computing, AI, Life, and Consciousness | Lex Fridman Podcast #162
Video: Jim Keller: The Future of Computing, AI, Life, and Consciousness | Lex Fridman Podcast #162
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
📃 Pruning in Deep Learning
Pruning in Deep Learning: The efficacy of pruning for model compression Pruning in Deep Learning: The efficacy of pruning for model compression immohann.medium.com
Pruning in Deep Learning: The efficacy of pruning for model compression Pruning in Deep Learning: The efficacy of pruning for model compression immohann.medium.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Pruning in Deep Learning: The efficacy of pruning for model compression
📃 Hugging Face DistilBert
Hugging Face DistilBert & Tensorflow for Custom Text Classification. Hugging Face DistilBert & Tensorflow for Custom Text Classification. medium.com
Hugging Face DistilBert & Tensorflow for Custom Text Classification. Hugging Face DistilBert & Tensorflow for Custom Text Classification. medium.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Hugging Face DistilBert & Tensorflow for Custom Text Classification.
📃 Mastering Atari with Discrete World Models
Mastering Atari with Discrete World Models Mastering Atari with Discrete World Models ai.googleblog.com
Mastering Atari with Discrete World Models Mastering Atari with Discrete World Models ai.googleblog.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Mastering Atari with Discrete World Models
📃 Simulated Annealing From Scratch in Python - Machine Learning Mastery
Simulated Annealing From Scratch in Python - Machine Learning Mastery Simulated Annealing From Scratch in Python - Machine Learning Mastery machinelearningmastery.com
Simulated Annealing From Scratch in Python - Machine Learning Mastery Simulated Annealing From Scratch in Python - Machine Learning Mastery machinelearningmastery.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Simulated Annealing From Scratch in Python - Machine Learning Mastery
📃 Quantum Chaos is Quantum
Quantum Chaos is Quantum
https://arxiv.org/abs/2102.08406 Quantum Chaos is Quantum arxiv.org
Quantum Chaos is Quantum
https://arxiv.org/abs/2102.08406 Quantum Chaos is Quantum arxiv.org
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Quantum Chaos is Quantum https://arxiv.org/abs/2102.08406
📃 An ecologically motivated image dataset for deep learning yields better models of human vision
An ecologically motivated image dataset for deep learning yields better models of human vision
https://www.pnas.org/content/118/8/e2011417118 An ecologically motivated image dataset for deep learning yields better models of human vision www.pnas.org
An ecologically motivated image dataset for deep learning yields better models of human vision
https://www.pnas.org/content/118/8/e2011417118 An ecologically motivated image dataset for deep learning yields better models of human vision www.pnas.org
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
An ecologically motivated image dataset for deep learning yields better models of human vision https://www.pnas.org/content/118/8/e2011417118
📃 Generating Synthetic Tabular Data
Generating Synthetic Tabular Data Generating Synthetic Tabular Data lulutan99.medium.com
Generating Synthetic Tabular Data Generating Synthetic Tabular Data lulutan99.medium.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Generating Synthetic Tabular Data
📃 An Introduction to Artificial Intelligence and Machine Learning
An Introduction to Artificial Intelligence and Machine Learning An Introduction to Artificial Intelligence and Machine Learning tiffanyjachja.medium.com
An Introduction to Artificial Intelligence and Machine Learning An Introduction to Artificial Intelligence and Machine Learning tiffanyjachja.medium.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
An Introduction to Artificial Intelligence and Machine Learning
📃 Руководство по сортировке данных в Pandas
Руководство по сортировке данных в Pandas. Pandas Sort: Your Guide to Sorting Data in Python – Real Python realpython.com
Руководство по сортировке данных в Pandas. Pandas Sort: Your Guide to Sorting Data in Python – Real Python realpython.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Руководство по сортировке данных в Pandas.
📃 Анализ данных на Python в примерах и задачах
Анализ данных на Python в примерах и задачах.
Лекция 1. Нейронные сети. Теоретические основания (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 2. Нейронные сети в регрессионных задачах (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 3. Примеры решения задач Machine Learning с помощью нейронных сетей. Часть 1
Лекция 4. Прогнозирование с помощью нейронных сетей (Анализ данных на Python. Ч2)
Лекция 5. Сверточные сети (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 6. Сверточные сети (Convolution networks). Часть 2
Лекция 7. XGBoost (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 8. XGBoost и GridSearch. Факторный анализ (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 9. Факторный анализ (продолжение). SVD разложение
Лекция 10. Факторный анализ. SVD разложение (Анализ данных на Python)
#Python
Наш телеграм канал - https://xn--r1a.website/ai_machinelearning_big_data Machinelearning t.me
Video: 1. Нейронные сети. Теория (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 10 minutes 47 seconds long
Video: 2. Нейронные сети. Теория и первый пример (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 20 minutes 49 seconds long
Video: 3. Обучение нейронных сетей в Keras. (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 10 minutes 4 seconds long
Video: 4. Обучение нейронных сетей в Keras, ч. 2 (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 8 minutes 14 seconds long
Video: 5. Глубокое обучение (DeepLearning). (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 10 minutes 48 seconds long
Video: 6. Глубокое обучение (DeepLearning). Регуляризация (Анализ данных на Python. Ч2) is 1 hour 13 minutes 52 seconds long
Video: 7. XGboost. (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 18 minutes 43 seconds long
Video: 8. XGBoost. Факторный анализ и метод главных компонент is 1 hour 10 minutes 34 seconds long
Video: 9. Факторный анализ и метод главных компонент, продолжение is 1 hour 13 minutes 30 seconds long
Анализ данных на Python в примерах и задачах.
Лекция 1. Нейронные сети. Теоретические основания (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 2. Нейронные сети в регрессионных задачах (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 3. Примеры решения задач Machine Learning с помощью нейронных сетей. Часть 1
Лекция 4. Прогнозирование с помощью нейронных сетей (Анализ данных на Python. Ч2)
Лекция 5. Сверточные сети (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 6. Сверточные сети (Convolution networks). Часть 2
Лекция 7. XGBoost (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 8. XGBoost и GridSearch. Факторный анализ (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 9. Факторный анализ (продолжение). SVD разложение
Лекция 10. Факторный анализ. SVD разложение (Анализ данных на Python)
#Python
Наш телеграм канал - https://xn--r1a.website/ai_machinelearning_big_data Machinelearning t.me
Video: 1. Нейронные сети. Теория (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 10 minutes 47 seconds long
Video: 2. Нейронные сети. Теория и первый пример (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 20 minutes 49 seconds long
Video: 3. Обучение нейронных сетей в Keras. (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 10 minutes 4 seconds long
Video: 4. Обучение нейронных сетей в Keras, ч. 2 (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 8 minutes 14 seconds long
Video: 5. Глубокое обучение (DeepLearning). (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 10 minutes 48 seconds long
Video: 6. Глубокое обучение (DeepLearning). Регуляризация (Анализ данных на Python. Ч2) is 1 hour 13 minutes 52 seconds long
Video: 7. XGboost. (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 18 minutes 43 seconds long
Video: 8. XGBoost. Факторный анализ и метод главных компонент is 1 hour 10 minutes 34 seconds long
Video: 9. Факторный анализ и метод главных компонент, продолжение is 1 hour 13 minutes 30 seconds long
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Анализ данных на Python в примерах и задачах. Лекция 1. Нейронные сети. Теоретические основания (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) Лекция 2. Нейронные сети в регрессионных задачах (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) Лекция…
📃 untitled
В FAIR RL-агента обучили управлять объектами по видеотьюториалам. Стандартные RL-алгоритмы обучаются задаче итеративно через обучение на ошибках. Предложенный алгоритм выучивает модель среды, наблюдает за поведением человека, а затем определяет функцию вознаграждения. Такой подход к обучению RL-агентов называется обратным обучением с подкреплением, основанным на модели среды (MBIRL). В FAIR робота обучили управлять объектами по видеотьюториалам с помощью RL neurohive.io
В FAIR RL-агента обучили управлять объектами по видеотьюториалам. Стандартные RL-алгоритмы обучаются задаче итеративно через обучение на ошибках. Предложенный алгоритм выучивает модель среды, наблюдает за поведением человека, а затем определяет функцию вознаграждения. Такой подход к обучению RL-агентов называется обратным обучением с подкреплением, основанным на модели среды (MBIRL). В FAIR робота обучили управлять объектами по видеотьюториалам с помощью RL neurohive.io
VK
Neurohive - Нейронные сети
В FAIR RL-агента обучили управлять объектами по видеотьюториалам. Стандартные RL-алгоритмы обучаются задаче итеративно через обучение на ошибках. Предложенный алгоритм выучивает модель среды, наблюдает за поведением человека, а затем определяет функцию…