Neural Networks | Нейронные сети
11.6K subscribers
801 photos
183 videos
170 files
9.45K links
Все о машинном обучении

По всем вопросам - @notxxx1

№ 4959169263
Download Telegram
🎥 Customer Stories: Transforming businesses with Cloud AI Platform (Cloud Next '19)
👁 1 раз 2656 сек.
In this session, you will hear how customers like Cruise Automation, Spotify, and American Cancer Society and Slalom are using Cloud AI Platform products.
Cruise Automation will cover how they’re building their specialized Machine Learning Platform for autonomous vehicle deployments and experimentation using GCPs services as well as custom solutions.
The American Cancer Society, with Slalom, are using deep learning on Cloud AI Platform to analyze images of breast cancer and support more accurate and timely
🎥 Machine Learning Algorithms Tutorial - Full Course for Beginners
👁 5 раз 8113 сек.
Social Network for Developers ☞ https://morioh.com
Developer's Store ☞ https://www.moteefe.com/store/developer?cp=WP6JDT
Learn to code for free and get a developer job ☞ https://codequs.com/
Developers Chat Channel ☞ https://discord.gg/KAe3AnN

Machine Learning A-Z: Hands-On Python & R In Data Science
☞ http://learnstartup.net/p/SJw1YoTMg

Machine Learning, Data Science and Deep Learning with Python
☞ http://learnstartup.net/p/BkS5nEmZg

Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp
☞ http://learn
​Elon Musk: Tesla Autopilot | Artificial Intelligence (AI) Podcast

🔗 Elon Musk: Tesla Autopilot | Artificial Intelligence (AI) Podcast
Elon Musk is the CEO of Tesla, SpaceX, Neuralink, and a co-founder of several other companies. This conversation is part of the Artificial Intelligence podca...
​«Нефть» современной экономики и война за кадры

🔗 «Нефть» современной экономики и война за кадры
У всех IT-гигантов вроде Google или IBM существуют собственные лаборатории, где ученые, инженеры и аналитики ведут работу над монетизацией искусственного интелле...
​Для чего и как мы скрываем госномера автомобилей в объявлениях
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
Привет. В конце прошлого года мы стали автоматически скрывать номера автомобилей на фотографиях в карточках объявлений на Авито. О том, зачем мы это сделали, и какие есть способы решения таких задач, читайте в статье.

https://habr.com/ru/company/avito/blog/447286/

🔗 Для чего и как мы скрываем госномера автомобилей в объявлениях Авито
Привет. В конце прошлого года мы стали автоматически скрывать номера автомобилей на фотографиях в карточках объявлений на Авито. О том, зачем мы это сделали, и к...
​Предсказания от математиков. Разбираем основные методы обнаружения аномалий

🔗 Предсказания от математиков. Разбираем основные методы обнаружения аномалий
За рубежом все большую популярность набирает использование искусственного интеллекта в промышленности для предиктивного обслуживания (predictive maintenance) раз...
🎥 Make Money with Tensorflow 2.0
👁 23 раз 2250 сек.
I've built an app called NeuralFund that uses Tensorflow 2.0 to make automated investment decisions. I used Tensorflow 2.0 to train a transformer network on time series data that i downloaded using the Yahoo Finance API. Then, I used Tensorflow Serving + Flask to create a simple web app around it. I'll explain what the important parts you should know in Tensorflow 2.0 are, then I'll guide you through my code & thought process of building an AI startup using it. Enjoy!

Code for this video:
https://github.co
🎥 Co-change Clusters: Extraction and Application on Assessing Software Modularity
👁 1 раз 2497 сек.
Важной концепцией при разработке современного программного обеспечения является концепция модуляризации, -- неправильное разбиение проекта на модули может значительно усложнить весь процесс внесения изменений в код. В связи с этим возникает желание разработать метод, который бы позволил автоматизировать процесс поиска подобных проблем в проекте, используя его историю изменений.

В рамках семинара мы рассмотрим статью, авторы которой применяют метод под названием "co-change clustering", с помощью которого он
🎥 Adaptive Sampled Softmax with Kernel-Based Sampling
👁 15 раз 2567 сек.
В задачах классификации часто применяется функция Softmax, переводящая выходы модели в вероятности классов. Если количество классов N велико, то узким местом для производительности становится вычисление градиента функции потерь: для классического Softmax оно занимает O(N) времени. Подобная проблема может возникнуть в языковом моделировании или рекомендательных системах.

Поэтому на практике применяются эффективные приближения, например, Sampled Softmax, в котором на каждом шаге используется лишь небольшая в
🎥 Обучение с подкреплением с использованием предпочтений человека
👁 13 раз 1621 сек.
Для некоторых систем RL очень сложно установить взаимосвязь между общей целью и функцией награды, которая используется в state-of-the-art системах. Мы рассмотрим подход, который способен решать задачи без явного доступа к самой функции награды. Также, этот подход будет учитывать траектории, выбранные самими пользователями. Экспериментальные результаты будут представлены на основе Atari игр и в симуляторе MuJoCo.

Докладчик: Михаил Шавкунов.

Ссылка на статью: https://arxiv.org/abs/1706.03741

Ссылка на слай