​CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning

🔗 CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning

🎥 Константин Маланчев: «Как машинное обучение помогает астрофизикам исследовать Вселенную»
👁 1 раз ⏳ 4013 сек.
21 марта в Музее космонавтики состоялась третья лекция цикла «Космос и технологии» на тему «Как машинное обучение помогает астрофизикам исследовать Вселенную».

Последние десятилетия объёмы астрофизических данных растут экспоненциальным темпом, резко опережая рост числа астрофизиков. Для того, чтобы справиться с таким потоком информации, привлекаются всё новые методы обработки данных: современная статистика, фильтрация данных в реальном времени, привлечение волонтеров и, наконец, методы машинного обучения.

🎥 Stanford CS234: Reinforcement Learning | Winter 2019 | Lecture 1 - Introduction
👁 1 раз ⏳ 3954 сек.
Professor Emma Brunskill, Stanford University
http://onlinehub.stanford.edu/

Professor Emma Brunskill
Assistant Professor, Computer Science
Stanford AI for Human Impact Lab
Stanford Artificial Intelligence Lab
Statistical Machine Learning Group

To follow along with the course schedule and syllabus, visit: http://web.stanford.edu/class/cs234/index.html

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

To view a

🎥 Deep Learning with PyTorch Workshop - Mar 20 2019
👁 1 раз ⏳ 8447 сек.
Event link: https://www.meetup.com/dsnet-blr/events/260057993/

Code links:
1. PyTorch Basics: https://jvn.io/aakashns/e5cfe043873f4f3c9287507016747ae5

2. Linear Regression:
https://jvn.io/aakashns/e556978bda9343f3b30b3a9fd2a25012

3. Logistic Regression:
https://jvn.io/aakashns/a1b40b04f5174a18bd05b17e3dffb0f0

For questions and discussions, join our Slack Group at http://dsindia.org , and then go to the #pytorch-workshop channel

​5 New Generative Adversarial Network (GAN) Architectures For Image Synthesis

🔗 5 New Generative Adversarial Network (GAN) Architectures For Image Synthesis
AI image synthesis has made impressive progress since Generative Adversarial Networks (GANs) were introduced in 2014. GANs were originally only capable of generating small, blurry, black-and-white pictures, but now we can generate high-resolution, realistic and colorful pictures that you can hardly distinguish from real photographs. Here we have summarized for you 5 recently introduced GAN architectures …

​Stanford CS234: Reinforcement Learning | Winter 2019 | Lecture 5 - Value Function Approximation

🔗 Stanford CS234: Reinforcement Learning | Winter 2019 | Lecture 5 - Value Function Approximation
Professor Emma Brunskill, Stanford University http://onlinehub.stanford.edu/ Professor Emma Brunskill Assistant Professor, Computer Science Stanford AI for H...

​Machines + AI: The Future of Work

🔗 Machines + AI: The Future of Work
Machines + AI: The Future of Work https://www.japansociety.org/event/machines-ai-the-future-of-work Thursday, March 28, 6-8:30 PM AI is already playing a sig...

​Нейронные сети для форекс. Обучение нейронной сети для прогнозирования движения валют на форекс. Exс

🔗 Нейронные сети для форекс. Обучение нейронной сети для прогнозирования движения валют на форекс. Exс

Написал нейронную сеть в эксель: 10 входов, один скрытый слой с 6 нейронами, 2 выходных нейрона. Кому интересно http://forex-bonus.online/archives/7?unapproved=2&moderation-hash=b708ae4d52c54a6357638024ec964263#comment-2 Прогнозирует направление движения цены евро доллара на следующий дневной бар после выхода новости по процентной ставке в США. Не сложно переделать под другие задачи.

​Implementing MACD in Python

🔗 Implementing MACD in Python
MACD is a popularly used technical indicator in trading stocks, currencies, cryptocurrencies, etc.

​Step-by-Step Guide to Creating R and Python Libraries

🔗 Step-by-Step Guide to Creating R and Python Libraries
R and Python are the bread and butter of today’s machine learning languages. R provides powerful statistics and quick visualizations…

​Healthcare tweet Extraction, Visualisation and Particle Swarm Optimisation using Python

🔗 Healthcare tweet Extraction, Visualisation and Particle Swarm Optimisation using Python
Detail description on how to use twitter to scrap real time tweets and make decisions from it using Python

🎥 Байесовские методы в машинном обучении. Лекция 11
👁 1 раз ⏳ 4115 сек.
Лектор: профессор Ветров Дмитрий Петрович

🎥 07 - Машинное обучение. Восстановление данных с помощью метрики
👁 1 раз ⏳ 768 сек.
Лектор: Артём Шевляков

https://stepik.org/8057

🎥 Ask a Machine Learning Engineer Anything (live) | March 2019
👁 1 раз ⏳ 3607 сек.
Ask machine learning engineer anything!

Every month or so I host a livestream session on my channel where I answer your questions live on stream. Don't worry if your question doesn't get answered, message me anytime and I'll do my best to get back to you.

Thanks for stopping by :)

CONNECT:
Web - http://bit.ly/mrdbourkeweb
Quora - http://bit.ly/mrdbourkequora
Medium - http://bit.ly/mrdbourkemedium
Twitter - http://bit.ly/mrdbourketwitter
LinkedIn - http://bit.ly/mrdbourkelinkedin
Email updates: http://b

🎥 Overview of differential equations | Chapter 1
👁 1 раз ⏳ 1636 сек.
How do you study what cannot be solved?
Home page: https://3blue1brown.com/
Special thanks to these supporters: http://3b1b.co/de1thanks

Steven Strogatz NYT article on the math of love:
https://opinionator.blogs.nytimes.com/2009/05/26/guest-column-loves-me-loves-me-not-do-the-math/

If you're looking for books on this topic, I'd recommend the one by Vladimir Arnold, "Ordinary Differential Equations"

Also, more Strogatz fun, you may enjoy his text "Nonlinear Dynamics And Chaos"

------------

If you want t

https://www.youtube.com/watch?v=Bsa9lbt_ZyM\

🎥 Heroes of Deep Learning - Yuanqing Lin interview
👁 1 раз ⏳ 817 сек.
Heroes of Deep Learning : Yuanqing Lin interview with Coursera founder and ML expert Andrew Ng

​New 3-D printing approach makes cell-scale lattice structures
http://news.mit.edu/2019/3-d-printing-identical-cell-scale-lattice-0325

🔗 New 3-D printing approach makes cell-scale lattice structures
System could provide fine-scale meshes for growing highly uniform cultures of cells with desired properties.

​Разрабатываем теорию информации как проект с открытым исходным кодом

найден очень полезный способ описания процессов формирования и преобразования информации,
сформирован теоретический базис этого способа
публикация в чисто-теоретическом виде (без сопровождения объяснениями и примерами) будет доступна только труженикам науки,
формирование примеров — это очень большой объем работы,
времени для занятия этой темой мало, совершенно не хватает двух рук, а из доступной техники — пока только смартфон,
а способ очень красив.
https://habr.com/ru/post/446066/

🔗 Как опубликовать теорию информации в современном IT-мире
Есть проблема: найден очень полезный способ описания процессов формирования и преобразования информации, сформирован теоретический базис этого способа публикаци...

🎥 NeuroSAT: An AI That Learned Solving Logic Problems
👁 3 раз ⏳ 300 сек.
❤️ This video has been kindly supported by my friends at Arm Research. Check them out here! - http://bit.ly/2TqOWAu

📝 The paper "Learning a SAT Solver from Single-Bit Supervision" is available here:
https://arxiv.org/abs/1802.03685

🙏 We would like to thank our generous Patreon supporters who make Two Minute Papers possible:
313V, Alex Haro, Andrew Melnychuk, Angelos Evripiotis, Anthony Vdovitchenko, Brian Gilman, Bruno Brito, Christian Ahlin, Christoph Jadanowski, Claudio Fernandes, Dennis Abts, Eric Hadd