🎥 How Deep Learning Could Predict Weather Events
👁 1 раз ⏳ 2488 сек.
In this video from GTC 2019, Seongchan Kim, Ph.D. presents: How Deep Learning Could Predict Weather Events.

"How do meteorologists predict weather or weather events such as hurricanes, typhoons, and heavy rain? Predicting weather events were done based on supercomputer (HPC) simulations using numerical models such as WRF, UM, and MPAS. But recently, many deep learning-based researches have been showing various kinds of outstanding results. We'll introduce several case studies related to meteorological rese

​🔥 «Блеск и красота анализа данных в маркетинге» - открытый вебинар в рамках курса «Big Data для менеджеров» от OTUS

📅 3 апреля в 20:00 по мск

👉🏻 РЕГИСТРАЦИЯ НА ВЕБИНАР: https://otus.pw/h2Ga/

На уроке будут рассмотрены базовые принципы анализа данных для аудитории без предварительной подготовки. Целью урока является демонстрация аналитического подхода на примере индустрии красоты и маркетинга.
Слушатели познакомятся с несколькими инструментами анализа данных, такими как статистические тесты, предсказательная модель Random Forest и тематическое моделирование для работы с текстовыми данными.

👤 Вебинар проведёт Артём Просветов - Руководитель практики анализа данных и машинного интеллекта в CleverDATA.

Присоединяйтесь - левелапнемся вместе!💪🏻

🔗 Курс "Big Data для менеджеров" | OTUS
Погружение руководителей без технического бэкграунда в экосистему Data Science проектов.

​Object detection via color-based image segmentation using python

🔗 Object detection via color-based image segmentation using python
A tutorial on contouring using python & OpenCV.

​Simple text classification skill of DeepPavlov

🔗 Simple text classification skill of DeepPavlov
Suppose you have a customer support call center that should resolve your clients’ issues and answer their questions. In most cases, the…

​Attention in RNNs

🔗 Attention in RNNs
Understanding the mechanism with a detailed example

🎥 Applied Machine Learning 2019 - Lecture 14 - Dimensionality Reduction
👁 1 раз ⏳ 4524 сек.
Principal Component Analysis, Linear Discriminant Analysis, Manifold Learning, T-SNE

Slides and more materials are on the class website:
https://www.cs.columbia.edu/~amueller/comsw4995s19/schedule/

🎥 Machine Learning Basics | What Is Machine Learning? | Introduction To Machine Learning | Edureka
👁 1 раз ⏳ 854 сек.
*** Machine Learning Certification Training - https://www.edureka.co/machine-learning-certification-training ***
This Video covers the Basics of Machine Learning. It will explain why machine learning came to existence and how it solved major problems. This video also describes the various types of Machine Learning with real-life examples.

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

About the Course :

Edureka’s Machine Learning Course using Python is designed to make you grab the concepts of Machine Learning. Th

​Повышаем качество классификации текстов подключив Википедию
#Машинноеобучение
Используем большой структурированный источник мультиязычных текстов – Википедию для улучшения качества классификации текстов. Подход хорош высокой степенью автоматизма и независимостью от того, какая именно задача классификации решается. Наибольший эффект, однако, ожидается на задачах определения тематики.
https://habr.com/ru/post/446228/

🔗 Повышаем качество классификации текстов подключив Википедию
Используем большой структурированный источник мультиязычных текстов – Википедию для улучшения качества классификации текстов. Подход хорош высокой степенью автом...

​Нахождение объектов на картинках

https://habr.com/ru/company/joom/blog/445354

Мы занимаемся закупкой трафика из Adwords (рекламная площадка от Google). Одна из регулярных задач в этой области – создание новых баннеров. Тесты показывают, что баннеры теряют эффективность с течением времени, так как пользователи привыкают к баннеру; меняются сезоны и тренды. Кроме того, у нас есть цель захватить разные ниши аудитории, а узко таргетированные баннеры работают лучше.

В связи с выходом в новые страны остро встал вопрос локализации баннеров. Для каждого баннера необходимо создавать версии на разных языках и с разными валютами. Можно просить это делать дизайнеров, но эта ручная работа добавит дополнительную нагрузку на и без того дефицитный ресурс.

Это выглядит как задача, которую несложно автоматизировать. Для этого достаточно сделать программу, которая будет накладывать на болванку баннера локализованную цену на "ценник" и call to action (фразу типа "купить сейчас") на кнопку. Если печать текста на картинке реализовать достаточно просто, то определение положения, куда нужно его поставить — не всегда тривиально. Перчинки добавляет то, что кнопка бывает разных цветов, и немного отличается по форме.

Этому и посвящена статья: как найти указанный объект на картинке? Будут разобраны популярные методы; приведены области применения, особенности, плюсы и минусы. Приведенные методы можно применять и для других целей: разработки программ для камер слежения, автоматизации тестирования UI, и подобных. Описанные трудности можно встретить и в других задачах, а использованные приёмы использовать и для других целей. Например, Canny Edge Detector часто используется для предобработки изображений, а количество ключевых точек (keypoints) можно использовать для оценки визуальной “сложности” изображения.

Надеюсь, что описанные решения пополнят ваш арсенал инструментов и трюков для решения проблем.

🔗 Нахождение объектов на картинках
Мы занимаемся закупкой трафика из Adwords (рекламная площадка от Google). Одна из регулярных задач в этой области – создание новых баннеров. Тесты показывают, чт...

​Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data

https://towardsdatascience.com/which-deep-learning-framework-is-growing-fastest-3f77f14aa318

🔗 Which Deep Learning Framework is Growing Fastest?
TensorFlow vs. PyTorch

​Sebastian Ruder - Sebastian Ruder

🔗 Sebastian Ruder - Sebastian Ruder

​The joy of going down rabbit holes, part II

🔗 The joy of going down rabbit holes, part II
Problem solving is fun.

🎥 Introduction to Deep Learning | Basics of Deep Learning | Deep Learning Tutorial Simple
👁 1 раз ⏳ 2063 сек.
Deep Learning is a subfield of machine learning concerned with algorithms inspired by the structure and function of the brain called Neural networks. A Neural Network maps inputs to outputs. It finds correlations. It is known as a “universal approximator”, because it can learn to approximate an unknown function.

PyTorch is an open-source machine learning library for Python, based on Torch, supported by Facebook.

In this class we will go over:
What are Neural Networks
Differences between ML and Deep Learni

Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data

https://www.youtube.com/watch?v=S9fZrOhcJ5s

🎥 Theoretical Deep Learning. Spin-glass model
👁 1 раз ⏳ 4837 сек.
In this class we draw parallels between loss landscape of a certain class of neural nets and energy landscape of a spherical spin-glass model.

Find out more: https://github.com/deepmipt/tdl

Our open-source framework to develop and deploy conversational assistants: https://deeppavlov.ai/

🎥 Konstantin Burlachenko "Ensemble of trees, Bagging, Random Forest"
👁 1 раз ⏳ 4706 сек.
Речь пойдёт о моделях, пришедших в машинное обучение из работ учёного в области математической статистики Jerome H.Friedman, про которые докладчик узнал будучи удалённым студентом на его лекциях в Стенфордском университете (STATS 315B).

Модели, которые будут рассмотрены на встречах:
📍Деревья решений и модель CART (1983 L.Breiman, J.Friedman, R.Olshen, C.Stone), которая может использоваться в режиме “средства интерпретации” принятия решений;

📍Ансамбли деревьев решений (1996, L.Breiman, J.Friedman,et al),

​Только начали изучать машинное обучение и компьютерное зрение или уже давно знакомы с этой сферой? В любом случае заходи к нам . У нас есть материал как для новичков, так и для специалистов. Также у нас много интересной информации для тех, кто хочет лишь следить за развитием технологий в данной сфере.
Заинтересовался? Поддержи подпиской!

🎥 Machine Learning & Personalization
👁 1 раз ⏳ 1462 сек.
Sean Mullaney, Engineering VP of Information, Zalando SE

AI for Dating

https://www.youtube.com/watch?v=okBOUrE8mC4

🎥 AI for Dating
👁 23 раз ⏳ 743 сек.
Algorithms govern so much of our lives and dating is no exception! In this video, I frame dating as a data science pipeline and demo how to use AI algorithms to help facilitate discovery, first impressions, and even intimacy. I'll also explain how collaborative filtering and text generation are being used today to match people together with code examples. i hope this gives you a deeper insight into the role technology is currently playing in human relationships. Enjoy!

Code for this video:
https://github.

🎥 Learn Advanced Convolution Foundations: Part-2 | Deep Learning
👁 1 раз ⏳ 7331 сек.
This video covers advanced convolution concepts. The video starts from the basics covering normal 3x3 convolution, then introduce the concept of receptive fields, ending with modern convolution types.

ZaranTech is in collaboration with Nasscom presents EIP 3 (External Internship Program 3) delivered by Inkers for COE Data Science & Artificial Intelligence program offered by Nasscom and K-tech

Pixelshuffle dilated and de-convolution is used for image super-resolution, colorization, and image segmentation

​https://distill.pub/2019/visual-exploration-gaussian-processes/

🔗 Distill — Latest articles about machine learning
Articles about Machine Learning