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
🎥 098 Истории о Data Science в истории – Динара Гагарина
👁 1 раз 1995 сек.
В рамках мероприятия "Data & Science: цифровые методы в гуманитарных науках" Динара Гагарина рассказала, как сегодня выглядит ландшафт digital history, каковы тенденции и перспективы развития направления.

Бум развития методов и инструментов data science последнего десятилетия и массовая оцифровка источников делают своё дело. Количество проектов по анализу и визуализации исторической информации стремительно растёт. Они связаны и с большими массивами данных (такими как 180 млн записей переписи в Великобритан
🎥 096. Digital Humanities Between Research and Infrastructure — Frank Fischer
👁 1 раз 1225 сек.
В рамках мероприятия "Data & Science: цифровые методы в гуманитарных науках" Фрэнк Фишер рассказывает о применении современных технологий в гуманитарных науках и о том, как европейский проект DARIAH-EU помогает исследователям-гуманитариям использовать новые методы.

This talk will recapitulate how new methods and tools create new common ground in the research process serving as basis to communicate across disciplines. Never before have the Humanities been so interdisciplinary as under the conditions of the
Stanford CS230: Deep Learning | Autumn 2018 | Lecture 4 - Adversarial Attacks / GANs
https://www.youtube.com/watch?v=ANszao6YQuM

🎥 Stanford CS230: Deep Learning | Autumn 2018 | Lecture 4 - Adversarial Attacks / GANs
👁 1 раз 4980 сек.
Andrew Ng, Adjunct Professor & Kian Katanforoosh, Lecturer - Stanford University
http://onlinehub.stanford.edu/

Andrew Ng
Adjunct Professor, Computer Science

Kian Katanforoosh
Lecturer, Computer Science

To follow along with the course schedule and syllabus, visit:
http://cs230.stanford.edu/

To get the latest news on Stanford’s upcoming professional programs in Artificial Intelligence, visit: http://learn.stanford.edu/AI.html

To view all online courses and programs offered by Stanford, visit: http:
🎥 099 Наука о данных в анализе современной культуры – Лев Манович
👁 1 раз 3210 сек.
В рамках мероприятия "Data & Science: цифровые методы в гуманитарных науках" в Яндексе Лев Манович рассказал об анализе данных в современной культуре.

Чтобы увидеть современную культуру во всём её масштабе, разнообразии и стремительности, нужны новые вычислительные и математические методы. При этом требуется вдумчивый и критический подход к популярные методы машинного обучения и статистики, а не простое воспроизведение коммерчески успешных методов.

Лев Манович рассматривает примеры проектов, которые реша
​Рак, аутизм и диабет: что ИИ поможет лечить в 2019 году

Рынок ИИ в медицине в 2019 году, по прогнозу Frost&Sullivan, достигнет 1,7 миллиарда долларов. К 2021 году он вырастет еще в три раза — до 6,6 миллиарда. О том, какие болезни будут лечить с помощью искусственного интеллекта и какие компании планируют заработать на этом, — в обзоре Binary District.
https://habr.com/ru/company/binarydistrict/blog/445176/

🔗 Рак, аутизм и диабет: что ИИ поможет лечить в 2019 году
Рынок ИИ в медицине в 2019 году, по прогнозу Frost&Sullivan, достигнет 1,7 миллиарда долларов. К 2021 году он вырастет еще в три раза — до 6,6 миллиарда. О том,...
🎥 16. Word embeddings: лекция
👁 1 раз 4065 сек.
На этом занятии мы расскажем о том, что такое эмбеддинги и как они используются в обработке текста, а также рассмотрим несколько способов обучения Embedding-моделей.

Семинар: https://www.youtube.com/watch?v=8mt5kQ78p3M

Занятие ведёт Татьяна Гайнцева (ФИВТ МФТИ, ШАД).

Материалы занятия:
https://drive.google.com/open?id=11nmmmuZ9zkt7xRUGBeCjBTyVP0YCBaY9

---

Deep Learning School при ФПМИ МФТИ

Официальный сайт: https://www.dlschool.org
Официальная группа ВК: https://vk.com/dlschlmipt
Github-репозиторий:
🎥 16. Word embeddings: семинар
👁 1 раз 2265 сек.
Практическая часть занятия по эмбеддингам.

Лекция: https://www.youtube.com/watch?v=v-1sE7CODF8

Занятие ведёт Татьяна Гайнцева (ФИВТ МФТИ, ШАД).

Материалы занятия:
https://drive.google.com/open?id=11nmmmuZ9zkt7xRUGBeCjBTyVP0YCBaY9

---

Deep Learning School при ФПМИ МФТИ

Официальный сайт: https://www.dlschool.org
Официальная группа ВК: https://vk.com/dlschlmipt
Github-репозиторий: https://github.com/DLSchool/dlschool

ФПМИ МФТИ

Официальный сайт: https://mipt.ru/education/departments/fpmi/
Проекты для
🎥 5. Модель нейрона: лекция
👁 2 раз 3343 сек.
Время начинать изучать нейросети!

Чтобы понять, как они работают, необходимо понимать работу одного нейрона. На этом занятии речь как раз идёт об этом и том, как устроен перцептрон Розенблатта -- прообраз современного нейрона.

Занятие ведёт Татьяна Гайнцева (ФИВТ МФТИ, ШАД).

Семинар: https://www.youtube.com/watch?v=gsPbqq-HYfg

Материалы занятия:
https://drive.google.com/open?id=1dwNweNgW1juGKjJZ-j1y0h-Rb4eSxJ0-

---

Deep Learning School при ФПМИ МФТИ

Официальный сайт: https://www.dlschool.org
Офици
🎥 101. Чем может и чем не может наука о данных помочь науке о литературе — Борис Орехов
👁 1 раз 1661 сек.
В рамках мероприятия "Data & Science: цифровые методы в гуманитарных науках" Борис Орехов рассказал, что наука о данных и литературоведение гораздо больше похожи, чем кажется на первый взгляд.

Обе отрасли знания пытаются найти неочевидные закономерности в сложно организованных объектах. Но не любой привычный исследователю данных подход будет осмыслен в исследовании литературы. Борис на примерах показывает, какие методы работают и приносят пользу, а какие пока остаются игрушками — и почему.

Другие доклады
​Tinkering with Tensors and Other Great Adventures
A meditation on implementing your first deep learning paper, while (loosely) maintaining your sanity.
https://towardsdatascience.com/tinkering-with-tensors-and-other-great-adventures-260572a403e8

🔗 Tinkering with Tensors and Other Great Adventures
A meditation on implementing your first deep learning paper, while (loosely) maintaining your sanity.
​Simulated Policy Learning in Video Models

http://ai.googleblog.com/2019/03/simulated-policy-learning-in-video.html

🔗 Simulated Policy Learning in Video Models
Posted by Łukasz Kaiser and Dumitru Erhan, Research Scientists, Google AI Deep reinforcement learning (RL) techniques can be used to le...
Российский Завод Колесных Проставок ZUZ
Шайбы сквозные
Расширители колеи
Переходники для дисков

Самые низкие цены на рынке 📉
Высокопрочный алюминий 👊🏻
Комплекты в наличии
Заказ от 1 штуки

Изготовление по вашим параметрам 🔧
автомобили
квадроциклы
прицепы

Проконсультироваться и заказать:
По телефону/Viber/Whatsapp +7 (982) 277 44 44
В группе: vk.com/zavodprostavok
На официальном сайте компании: http://zlatural74.ru/

Всех участников в сфере авто - мото бизнеса приглашаем к сотрудничеству 🤝

----------------------------------------------------------------------------
Проставки на автомобили: Уаз (Uaz), Нива (Niva), Ваз, Лада (Lada), Тойота (Toyota), Бмв (Bmw), Мерседес (Mercedes), Ауди (Audi),Фольксваген (Volkswagen),Ситроен (Citroen),Форд (Ford), Киа (Kia), Хендай (Hyundai), Лексус (Lexus), Мазда (Mazda), Митсубиси (Mitsubishi), Ниссан (Nissan), Опель (Opel), Пежо (Peugeot), Субару (Subaru), Cузуки (Suzuki), Вольво (Volvo), Санг Йонг (Ssangyong), Шевроле (Chevrolet)...
Проставки на квадроциклы: Поларис (Polaris), Brp, Can-Am, Yamaha (Ямаха), ArcticCat (Арктик Кэт), Honda (Хонда), Kawasaki ( Кавасаки), Cfmoto (Си Эф Мото), Stels (Стелс), Suzuki (Сузуки), Рм (Русская Механика)...
Проставки на прицепы: МЗСА, ВЕКТОР, Трейлер, СаранскСпецТехника, Курганские прицепы, Кремень31, LAKER, PRESTIGE...

🔗
​Выкупят/не выкупят: наш ML-пилот в «Утконосе»

В этом посте речь пойдет про пилотное ML-исследование для гипермаркета «Утконос», где мы прогнозировали выкуп скоропортящихся товаров. При этом мы учли данные не только по остаткам на складе, но и производственный календарь с выходными и праздниками и даже погоду (жара, снег, дождь и град нипочем только «Taft’у Три погоды», но не покупателям). Теперь мы знаем, например, что «загадочная русская душа» особенно жаждет мяса по субботам, а белые яйца ценит выше коричневых. Но обо всем по порядку.https://habr.com/ru/company/jetinfosystems/blog/445190/

🔗 Выкупят/не выкупят: наш ML-пилот в «Утконосе»
В этом посте речь пойдет про пилотное ML-исследование для гипермаркета «Утконос», где мы прогнозировали выкуп скоропортящихся товаров. При этом мы учли данные не...