🎥 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...

​clone95/Virgilio

🔗 clone95/Virgilio
Your new Mentor for Data Science E-Learning. Contribute to clone95/Virgilio development by creating an account on GitHub.

​The Class Every Reinforcement Learning Researcher Should Take

🔗 The Class Every Reinforcement Learning Researcher Should Take
What training dogs can teach you about RL

​«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...

​Machine Learning with TensorFlow and PyTorch on Apache Hadoop using Cloud Dataproc (Cloud Next '19)

🔗 Machine Learning with TensorFlow and PyTorch on Apache Hadoop using Cloud Dataproc (Cloud Next '19)
Did you know it's possible to leverage the capabilities of Apache Hadoop to train Machine Learning models? We'll show how you can use TonY (TensorFlow on Yar...

​Machine Learning Framework for Liquidity Risk Management (Cloud Next '19)

🔗 Machine Learning Framework for Liquidity Risk Management (Cloud Next '19)
Financial models have always been impacted by the lack of data (or many highly noisy data), by necessary mathematical simplifications such as normality or li...

🎥 Tutorials 2019||Deep Learning with Python, TensorFlow, and Keras tutorial
👁 1 раз ⏳ 1115 сек.
Tutorials 2019||Deep Learning with Python, TensorFlow, and Keras tutorial

​Три проблемы сервисов для проверки английской грамматики, и можно ли их решить

🔗 Три проблемы сервисов для проверки английской грамматики, и можно ли их решить
Грамматика английского языка далеко не всегда проста, и даже самые образованные люди из числа его носителей делают ошибки. Поэтому использование специализирова...

​Robotic Process Automation — новый взгляд на старые технологии

🔗 Robotic Process Automation — новый взгляд на старые технологии
Если сегодня приходишь в МФЦ по любому вопросу, уйма времени уходит на ожидание: пока сотрудник введёт информацию из разных документов в требуемые формы, поста...

​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

​https://sites.google.com/view/deep-rl-bootcamp/lectures?fbclid=IwAR1jzH8D2adWGrAz2vQcz9N2gEh_BbIeckyWsLZZdFEEBmVYXmvi1Fnxl2c

🔗 Deep RL Bootcamp - Lectures

​Restricted cubic splines

🔗 Restricted cubic splines
A spline is a drafting tool for drawing curves. In statistics, splines are a broad class of methods for transforming variables. I first…

🎥 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

​Американские ученые научили роботов использовать вспомогательные инструменты

🔗 Американские ученые научили роботов использовать вспомогательные инструменты
Обезьяна (шимпанзе) достает термитов из термитника при помощи палки. Навторой фотографии горилла использует палку для сбора нужной ей травы Разработчики из СШ...

​TensorSpace.js

🔗 TensorSpace.js
Home page of TensorSpace.js