​FGO StyleGAN: This Heroic Spirit Doesn’t Exist

🔗 FGO StyleGAN: This Heroic Spirit Doesn’t Exist
Finetuning Nvidia’s StyleGAN to a custom Fate Grand Order use case

​Learning to play snake at 1 million FPS

🔗 Learning to play snake at 1 million FPS
In this blog post I’ll guide you through my most recent project, which combines two things I find fascinating — computer games and machine…

🎥 Cancer Detection with Deep Learning
👁 1 раз ⏳ 937 сек.
This is the Course Project of Applied Deep Learning. The project is about gigapixel pathology image binary classification using deep learning ensemble models. The project GitHub repository is here: https://github.com/JengTallis/adl-cancer-detection.

🎥 Watch Me Build an Education Startup
👁 1 раз ⏳ 2404 сек.
I've built a tool for teachers that automatically grades and validates essays using modified versions of popular language models, specifically BERT and GPT-2. It's called EssayBrain and I built it using the Python programming language, as well Flask, Tensorflow.js, Tensorflow, D3.js, CopyLeaks, Stripe, and Firebase. In this video tutorial, i'll guide you through my process as I build this project. The code is open source and I'll link to it below. Use it as inspiration to start your own profitable business

​Отличная возможность узнать подробности о профессиональном онлайн-курсе «Нейронные сети на Python». 22 мая, в 20:00 (мск) подключайтесь к онлайн-трансляции Дня открытых дверей. А чтобы не пропустить – запишитесь для получения напоминания https://otus.pw/laFp/

Обновленная программа курса предназначена для тех, кто хочет углубить свои знания по нейронным сетям, глубоком машинном обучении и задачах, которые решает Deep Learning инженер. Выпускников этого курса снова ждут именитые компании страны – партнеры курса. Оцените свои знания и готовность к обучению на курсе настоящим вступительным тестированием: https://otus.pw/FR4F/

Остались вопросы? Задайте их во время вебинара автору программы и преподавателю Артуру Кадурину – эксперту по машинному и глубокому обучению, автору работ и соавтору книги по машинному обучению, который не нуждается в излишних представлениях.

Приходите за подробностями и присоединяйтесь к новой группе!

🔗 Нейронные сети на Python, глубокое машинное обучение и задачи Deep Learning инженера
Курс Нейронные сети на Python в OTUS с возможностью трудоустройства

​Как нас анализируют в магазинах и ресторанах — продолжение истории

Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
В первой части статьи я рассказывал про новый инструмент для бизнеса по подсчету и анализу людского трафика с помощью видеокамер. На рынке представлено довольно много продуктов по подсчету людей, но практически нет таких, которые это делают методом анализа человеческого лица. При распознавании лиц можно получить следующую информацию: пол, возраст, эмоциональный фон и, собственно, самое главное, уникальный идентификатор лица. Последнее нужно для того, чтобы понимать, что это лицо мы видели ранее: тогда-то, столько-то раз, с такой-то периодичностью и т.п.
https://habr.com/ru/company/microsoft/blog/452446/
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data

🔗 Как нас анализируют в магазинах и ресторанах — продолжение истории
В первой части статьи я рассказывал про новый инструмент для бизнеса по подсчету и анализу людского трафика с помощью видеокамер. На рынке представлено довольно...

​Вижу, значит существую: обзор Deep Learning в Computer Vision (часть 1)

Компьютерное зрение. Сейчас о нём много говорят, оно много где применяется и внедряется. И как-то давненько на Хабре не выходило обзорных статей по CV, с примерами архитектур и современными задачами. А ведь их очень много, и они правда крутые! Если вам интересно, что сейчас происходит в области Computer Vision не только с точки зрения исследований и статей, но и с точки зрения прикладных задач, то милости прошу под кат. Также статья может стать неплохим введением для тех, кто давно хотел начать разбираться во всём этом, но что-то мешало ;)
https://habr.com/ru/company/mipt/blog/450732/

🔗 Вижу, значит существую: обзор Deep Learning в Computer Vision (часть 1)
Компьютерное зрение. Сейчас о нём много говорят, оно много где применяется и внедряется. И как-то давненько на Хабре не выходило обзорных статей по CV, с примера...

Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
https://www.youtube.com/watch?v=JJlSgm9OByM

🎥 This Robot Arm AI Throws Objects with Amazing Precision
👁 1 раз ⏳ 238 сек.
📝 The paper "TossingBot: Learning to Throw Arbitrary Objects with Residual Physics" is available here:
https://tossingbot.cs.princeton.edu/

❤️ Pick up cool perks on our Patreon page: https://www.patreon.com/TwoMinutePapers

🙏 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, Bryan Learn, Christian Ahlin, Christoph Jadanowski, Claudio Fernandes, Dennis Abts, Eric

​They All Fall Down: The Most Common Pitfall All New Data Scientists Fall For

🔗 They All Fall Down: The Most Common Pitfall All New Data Scientists Fall For
Look a few years ago and dedicated training courses for data scientists were thin on the ground and the industry tended to be dominated by…

​Who is the Most Important Marvel Movie Character?

🔗 Who is the Most Important Marvel Movie Character?
A Data Analysis of the MCU (or Why Iron Man May be Worth His Millions)

🎥 Innovation with Machine Learning / Talk with Julian Nolan (Founder / CEO, Prova)
👁 1 раз ⏳ 1508 сек.
Innovation with Machine Learning / Talk with Julian Nolan (Founder / CEO, Prova)

🎥 Essentials tools for Machine Learning & AI | Bar Plots | Part 2 | Eduonix
👁 1 раз ⏳ 786 сек.
This tutorial aims to provide an introduction to the tools for Machine Learning & Artificial Intelligence. You will be learning line and bar plot. You will even learn the features of boxplot and how to create a boxplot in matplotlib.

Part 1 of the tutorial may be seen here: https://youtu.be/vY2XPI741FU

Learn It Up! Summer’s Hottest Learning Sale Is Here! Pick Any Sun-sational Course & Get Other Absolutely FREE!
Link: http://bit.ly/summer-bogo-2019

Machine Learning and Artificial Intelligence eBook for Ne

🎥 Machine Learning Live: Let’s Build a Taxi Fare Predictor
👁 1 раз ⏳ 2743 сек.
Bjoern Rost
Principal Consultant
The Pythian Group Inc.

Regardless of what you’ve seen or heard, machine learning is not that complicated, and simple but valuable use cases that extend traditional analytical capabilities are easily unlocked. In this session, the presenters build a prediction model for taxi fares based on existing public data. Watch as they explore the dataset, derive estimates with basic analytics, and then train a TensorFlow model with several iterations to outperform those estimates. You

🎥 Real Talk with Instagram Data Scientist
👁 4 раз ⏳ 696 сек.
Talking data science with Mansha, a data scientist at Instagram. Previously at Blue Apron, Ernst & Young and UPenn. Want to learn data science with a job guarantee? Check out Springboard’s data science career track: https://www.springboard.com/workshops/data-science-career-track/?utm_source=youtube&utm_campaign=youtube-mansha-dsc&utm_medium=video&utm_term=mansha

0:21 What is data science?
0:42 How did you become a data scientist?
2:14 What does your day to day look like?
3:03 What is your favorite and leas

​A Case Study: Exploiting Neural Machine Translation to Translate CUDA to OpenCL

🔗 A Case Study: Exploiting Neural Machine Translation to Translate CUDA to OpenCL
The sequence-to-sequence (seq2seq) model for neural machine translation has significantly improved the accuracy of language translation. There have been new efforts to use this seq2seq model for program language translation or program comparisons. In this work, we present the detailed steps of using a seq2seq model to translate CUDA programs to OpenCL programs, which both have very similar programming styles. Our work shows (i) a training input set generation method, (ii) pre/post processing, and (iii) a case study using Polybench-gpu-1.0, NVIDIA SDK, and Rodinia benchmarks.

​Pebble’s former Head of Data talks about strategies for breaking into data science

🔗 Pebble’s former Head of Data talks about strategies for breaking into data science
Susan Holcomb has seen it all.

​Extreme Event Forecasting with LSTM Autoencoders

🔗 Extreme Event Forecasting with LSTM Autoencoders
Improve forecasting performance developing a strong Neural Network architecture

youtu.be/p1b5aiTrGzY
arxiv.org/abs/1905.08233

🎥 Few-Shot Adversarial Learning of Realistic Neural Talking Head Models
👁 1 раз ⏳ 334 сек.
Paper:
https://arxiv.org/abs/1905.08233v1

Authors:
Egor Zakharov, Aliaksandra Shysheya, Egor Burkov, Victor Lempitsky

Abstract:
Several recent works have shown how highly realistic human head images can be obtained by training convolutional neural networks to generate them. In order to create a personalized talking head model, these works require training on a large dataset of images of a single person. However, in many practical scenarios, such personalized talking head models need to be learned from a f

🎥 Создание системы рекомендаций при написании текстов в специфичной доменной области
👁 1 раз ⏳ 2119 сек.
Очень часто при написании научных статей людям приходится сталкиваться с различными языковыми проблемами. Среди них можно выделить и корректность текста с точки зрения используемых языковых конструкций, и необходимость соответствия используемой лексики и стиля текста доменной области, в которой проводятся исследования. Отсюда возникла идея создания системы, которая умела бы если не исправлять написанный текст, то по крайней мере давать возможные рекомендации по его корректировке на основе существующих текст

​Supervisely: end-to-end web-platform for Deep Learning and Computer Vision

Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
https://medium.com/deep-systems/supervisely-end-to-end-web-platform-for-deep-learning-and-computer-vision-eb8d239826d6?fbclid=IwAR1IAMJHDjLMIJOkj2GwoRzTsOkZmFm4LF62MedHXkrXmigzwr_m95ITIrU

🔗 🔥Supervisely: end-to-end web-platform for Deep Learning and Computer Vision
The shortest path to AI product in Computer Vision: label images, manipulate data, train & deploy neural networks within end-to-end…