Deep Q-Network Image Processing and Environment Management - Reinforcement Learning Code Project
🎥 Deep Q-Network Image Processing and Environment Management - Reinforcement Learning Code Project
👁 1 раз ⏳ 1314 сек.
🎥 Deep Q-Network Image Processing and Environment Management - Reinforcement Learning Code Project
👁 1 раз ⏳ 1314 сек.
Welcome back to this series on reinforcement learning! In this episode, we’ll be continuing to develop the code project we’ve been working on to build a deep Q-network to master the cart and pole problem. We'll see how to manage the environment and process images that will be passed to our deep Q-network as input.
💥🦎 DEEPLIZARD COMMUNITY RESOURCES 🦎💥
👀 OUR VLOG:
🔗 https://www.youtube.com/channel/UC9cBIteC3u7Ee6bzeOcl_Og
👉 Check out the blog post and other resources for this video:
🔗 https://deeplizard.cVk
Deep Q-Network Image Processing and Environment Management - Reinforcement Learning Code Project
Welcome back to this series on reinforcement learning! In this episode, we’ll be continuing to develop the code project we’ve been working on to build a deep Q-network to master the cart and pole problem. We'll see how to manage the environment and process…
New Structures for Physics | Bob Coecke | Springer
🔗 New Structures for Physics | Bob Coecke | Springer
This volume provides a series of tutorials on mathematical structures which recently have gained prominence in physics, ranging from quantum foundations, via quantum information, to quantum gravity. These include the theory of monoidal categories and corresponding graphical calculi, Girard’s...
🔗 New Structures for Physics | Bob Coecke | Springer
This volume provides a series of tutorials on mathematical structures which recently have gained prominence in physics, ranging from quantum foundations, via quantum information, to quantum gravity. These include the theory of monoidal categories and corresponding graphical calculi, Girard’s...
Springer
New Structures for Physics | Bob Coecke | Springer
This volume provides a series of tutorials on mathematical structures which recently have gained prominence in physics, ranging from quantum foundations, via quantum information, to quantum gravity. These include the theory of monoidal categories and corresponding…
Выравнивание лица за одну миллисекунду с помощью ансамбля
В этой статье рассматривается задача выравнивания лица для одного изображения. Мы покажем, как ансамбль деревьев регрессии можно использовать для прогнозирования положения ориентиров лица непосредственно по рассеянному подмножеству интенсивностей пикселей, достигая супер-производительности в режиме реального времени с предсказаниями высокого качества. Мы представляем общую структуру, основанную на градиентном бустинге, для изучения ансамбля деревьев регрессии, который оптимизирует сумму квадратичных потерь и, естественно, обрабатывает отсутствующие или частично помеченные данные. Мы покажем, как использование соответствующих распределений, учитывающих структуру данных изображения, помогает в эффективном выборе признаков. Также исследуются различные стратегии регуляризации и их важность для борьбы с переобучением. Кроме того, мы анализируем влияние количества обучающих данных на точность прогнозов и исследуем эффект увеличения данных с использованием синтезированных данных.
https://habr.com/ru/company/otus/blog/460541/
🔗 Выравнивание лица за одну миллисекунду с помощью ансамбля деревьев регрессии
Перевод статьи подготовлен для студентов курса «Математика для Data Science» Аннотация В этой статье рассматривается задача выравнивания лица для одного изобра...
В этой статье рассматривается задача выравнивания лица для одного изображения. Мы покажем, как ансамбль деревьев регрессии можно использовать для прогнозирования положения ориентиров лица непосредственно по рассеянному подмножеству интенсивностей пикселей, достигая супер-производительности в режиме реального времени с предсказаниями высокого качества. Мы представляем общую структуру, основанную на градиентном бустинге, для изучения ансамбля деревьев регрессии, который оптимизирует сумму квадратичных потерь и, естественно, обрабатывает отсутствующие или частично помеченные данные. Мы покажем, как использование соответствующих распределений, учитывающих структуру данных изображения, помогает в эффективном выборе признаков. Также исследуются различные стратегии регуляризации и их важность для борьбы с переобучением. Кроме того, мы анализируем влияние количества обучающих данных на точность прогнозов и исследуем эффект увеличения данных с использованием синтезированных данных.
https://habr.com/ru/company/otus/blog/460541/
🔗 Выравнивание лица за одну миллисекунду с помощью ансамбля деревьев регрессии
Перевод статьи подготовлен для студентов курса «Математика для Data Science» Аннотация В этой статье рассматривается задача выравнивания лица для одного изобра...
Хабр
Поиск контуров лица за одну миллисекунду с помощью ансамбля деревьев регрессии
Перевод статьи подготовлен для студентов курса «Математика для Data Science» Аннотация В этой статье рассматривается задача поиска контуров лица для одного изображения. Мы покажем, как ансамбль...
🔥24 июля в 20:00 мск приглашаем на День открытых дверей курса «Математика для Data Science»: https://otus.pw/Fghn/
Старт курса уже 30 июля - успейте пройти вступительный тест: https://otus.pw/XLae/
На бесплатном вебинаре:
- вы познакомитесь с преподавателем курса Пётром Лукьянченко - преподавателем ВШЭ по высшей математике (работал в Lamoda на должности Team Lead Analytics);
- сможете задать любые вопросы по Data Science;
- узнаете подробнее о хардкорной программе курса, формате обучения и выпускном проекте;
расскажем о карьерных перспективах и компаниях (NVIDIA, Лаборатория Касперского, OZON, СберТех, Газпромбанк, Тинькофф, МТС, Avito и другие), которые уже ждут выпускников курса «Математика для Data Science» на собеседования.
Вебинар рассчитан на всех, кто хочет развиваться в сфере Data Science.
Регистрируйтесь сейчас - напомним в день вебинара!
🔗 Математика для Data Science | OTUS
Профессиональные онлайн курсы для разработчиков
🎥 Untitled
👁 5698 раз ⏳ 52 сек.
Старт курса уже 30 июля - успейте пройти вступительный тест: https://otus.pw/XLae/
На бесплатном вебинаре:
- вы познакомитесь с преподавателем курса Пётром Лукьянченко - преподавателем ВШЭ по высшей математике (работал в Lamoda на должности Team Lead Analytics);
- сможете задать любые вопросы по Data Science;
- узнаете подробнее о хардкорной программе курса, формате обучения и выпускном проекте;
расскажем о карьерных перспективах и компаниях (NVIDIA, Лаборатория Касперского, OZON, СберТех, Газпромбанк, Тинькофф, МТС, Avito и другие), которые уже ждут выпускников курса «Математика для Data Science» на собеседования.
Вебинар рассчитан на всех, кто хочет развиваться в сфере Data Science.
Регистрируйтесь сейчас - напомним в день вебинара!
🔗 Математика для Data Science | OTUS
Профессиональные онлайн курсы для разработчиков
🎥 Untitled
👁 5698 раз ⏳ 52 сек.
Otus
Математика для Data Science | OTUS
Профессиональные онлайн курсы для разработчиков
Как мы запустили роботов в маленький Чернобыль
История нашего «безумного» проекта началась три года назад, когда размышляя о будущих перспективах развития игровой индустрии, мой друг Леша сказал: «Представь себе будущее, в котором люди в виде развлечения, из любой части мира управляют на игровом полигоне настоящими роботами, как «аватарами»».
https://habr.com/ru/post/460751/
🔗 Как мы запустили роботов в маленький Чернобыль
Рождение концепции Remote Reality История нашего «безумного» проекта началась три года назад, когда размышляя о будущих перспективах развития игровой индустрии,...
История нашего «безумного» проекта началась три года назад, когда размышляя о будущих перспективах развития игровой индустрии, мой друг Леша сказал: «Представь себе будущее, в котором люди в виде развлечения, из любой части мира управляют на игровом полигоне настоящими роботами, как «аватарами»».
https://habr.com/ru/post/460751/
🔗 Как мы запустили роботов в маленький Чернобыль
Рождение концепции Remote Reality История нашего «безумного» проекта началась три года назад, когда размышляя о будущих перспективах развития игровой индустрии,...
Хабр
Как мы запустили роботов в маленький Чернобыль. Часть 1
Рождение концепции Remote Reality История нашего «безумного» проекта началась три года назад, когда размышляя о будущих перспективах развития игровой индустрии, мой друг Леша сказал: «Представь себе...
🎥 Машинное обучение. Лекция 1
👁 4 раз ⏳ 5108 сек.
👁 4 раз ⏳ 5108 сек.
Распознавание и синтез речи, мультимодальная биометрия
http://www.speechpro.ru/
STC ML School 2019 19.07Vk
Машинное обучение. Лекция 1
Распознавание и синтез речи, мультимодальная биометрия
http://www.speechpro.ru/
STC ML School 2019 19.07
http://www.speechpro.ru/
STC ML School 2019 19.07
Робот, который поедет за вашей улыбкой. Делаем дешевую тележку для изучения ROS.Часть 1-я, железная
Начав изучать ROS (Robotic operation system), сначала поражаешься, как тут «все сложно», от количества информации про топики, ноды,actions голова идет кругом. И, первое желание — вернуться в управлении роботом на старые добрые скрипты. Но нет. Каждый взрослый мужчина должен собрать для мужчины поменьше что-то, что бы ездило, мигало, пищало. В качестве платформы была выбрана ROS, так как все же это следующий шаг в развитии роботов в мире бездушных ардуино. Предлагается собрать ROS «тележку», которая будет не только дешевая, но и функциональная: сможет поехать по линии на полу, вашим котом, вашим телом :)
https://habr.com/ru/post/460755/
🔗 Робот, который поедет за вашей улыбкой. Делаем дешевую тележку для изучения ROS.Часть 1-я, железная
Начав изучать ROS (Robotic operation system), сначала поражаешься, как тут «все сложно», от количества информации про топики, ноды,actions голова идет кругом. И,...
Начав изучать ROS (Robotic operation system), сначала поражаешься, как тут «все сложно», от количества информации про топики, ноды,actions голова идет кругом. И, первое желание — вернуться в управлении роботом на старые добрые скрипты. Но нет. Каждый взрослый мужчина должен собрать для мужчины поменьше что-то, что бы ездило, мигало, пищало. В качестве платформы была выбрана ROS, так как все же это следующий шаг в развитии роботов в мире бездушных ардуино. Предлагается собрать ROS «тележку», которая будет не только дешевая, но и функциональная: сможет поехать по линии на полу, вашим котом, вашим телом :)
https://habr.com/ru/post/460755/
🔗 Робот, который поедет за вашей улыбкой. Делаем дешевую тележку для изучения ROS.Часть 1-я, железная
Начав изучать ROS (Robotic operation system), сначала поражаешься, как тут «все сложно», от количества информации про топики, ноды,actions голова идет кругом. И,...
Хабр
Робот-тележка на ROS.Часть 1. Железо
Посты серии: 8. Управляем с телефона-ROS Control, GPS-нода 7. Локализация робота: gmapping, AMCL, реперные точки на карте помещения 6. Одометрия с энкодеров колес, карта помещения, лидар 5....
huggingface/pytorch-transformers
🔗 huggingface/pytorch-transformers
👾 A library of state-of-the-art pretrained models for Natural Language Processing (NLP) - huggingface/pytorch-transformers
🔗 huggingface/pytorch-transformers
👾 A library of state-of-the-art pretrained models for Natural Language Processing (NLP) - huggingface/pytorch-transformers
GitHub
GitHub - huggingface/transformers: 🤗 Transformers: State-of-the-art Machine Learning for Pytorch, TensorFlow, and JAX.
🤗 Transformers: State-of-the-art Machine Learning for Pytorch, TensorFlow, and JAX. - huggingface/transformers
R Squared Interpretation | R Squared Linear Regression
🔗 R Squared Interpretation | R Squared Linear Regression
How to calculate and interpret R Squared. An example which covers the meaning of the R Squared score in relation to linear regression.
🔗 R Squared Interpretation | R Squared Linear Regression
How to calculate and interpret R Squared. An example which covers the meaning of the R Squared score in relation to linear regression.
Medium
R Squared Interpretation | R Squared Linear Regression
How to calculate and interpret R Squared. An example which covers the meaning of the R Squared score in relation to linear regression.
Creating a License Plate Reading iOS Application Using OCR Technologies and CoreData
Full tutorial using different libraries — TesseractOCRiOS, SwiftOCR, and Google MLVision | Can we beat Google?
🔗 Creating a License Plate Reading iOS Application Using OCR Technologies and CoreData
Full tutorial using different libraries — TesseractOCRiOS, SwiftOCR, and Google MLVision | Can we beat Google?
Full tutorial using different libraries — TesseractOCRiOS, SwiftOCR, and Google MLVision | Can we beat Google?
🔗 Creating a License Plate Reading iOS Application Using OCR Technologies and CoreData
Full tutorial using different libraries — TesseractOCRiOS, SwiftOCR, and Google MLVision | Can we beat Google?
Medium
Creating a License Plate Reading iOS Application Using OCR Technologies and CoreData
Full tutorial using different libraries — TesseractOCRiOS, SwiftOCR, and Google MLVision | Can we beat Google?
Нейросети и глубокое обучение, глава 3, ч.3: как выбрать гиперпараметры нейросети?
До сих пор я не объяснял, как я выбираю значения гиперпараметров – скорость обучения η, параметр регуляризации λ, и так далее. Я просто выдавал неплохо работающие значения. На практике же, когда вы используете нейросеть для атаки на проблему, может быть сложно найти хорошие гиперпараметры. Представьте, к примеру, что нам только что рассказали о задаче MNIST, и мы начали работать над ней, ничего не зная по поводу величин подходящих гиперпараметров. Допустим, что нам случайно повезло, и в первых экспериментах мы выбрали многие гиперпараметры так, как уже делали в этой главе: 30 скрытых нейронов, размер мини-пакета 10, обучение за 30 эпох и использование перекрёстной энтропии. Однако мы выбрали скорость обучения η=10,0, и параметр регуляризации λ=1000,0. И вот, что я увидел при таком прогоне
Машинное обучение,
Искусственный интеллект
https://habr.com/ru/post/460711/
🔗 Нейросети и глубокое обучение, глава 3, ч.3: как выбрать гиперпараметры нейросети?
До сих пор я не объяснял, как я выбираю значения гиперпараметров – скорость обучения η, параметр регуляризации λ, и так далее. Я просто выдавал неплохо работающи...
До сих пор я не объяснял, как я выбираю значения гиперпараметров – скорость обучения η, параметр регуляризации λ, и так далее. Я просто выдавал неплохо работающие значения. На практике же, когда вы используете нейросеть для атаки на проблему, может быть сложно найти хорошие гиперпараметры. Представьте, к примеру, что нам только что рассказали о задаче MNIST, и мы начали работать над ней, ничего не зная по поводу величин подходящих гиперпараметров. Допустим, что нам случайно повезло, и в первых экспериментах мы выбрали многие гиперпараметры так, как уже делали в этой главе: 30 скрытых нейронов, размер мини-пакета 10, обучение за 30 эпох и использование перекрёстной энтропии. Однако мы выбрали скорость обучения η=10,0, и параметр регуляризации λ=1000,0. И вот, что я увидел при таком прогоне
Машинное обучение,
Искусственный интеллект
https://habr.com/ru/post/460711/
🔗 Нейросети и глубокое обучение, глава 3, ч.3: как выбрать гиперпараметры нейросети?
До сих пор я не объяснял, как я выбираю значения гиперпараметров – скорость обучения η, параметр регуляризации λ, и так далее. Я просто выдавал неплохо работающи...
Хабр
Нейросети и глубокое обучение, глава 3, ч.3: как выбрать гиперпараметры нейросети?
Содержание Глава 1: использование нейросетей для распознавания рукописных цифр Глава 2: как работает алгоритм обратного распространения Глава 3: ч.1: улучшение способа обучения нейросетей ч.2: почему...
Machine Learning for Content Moderation — Introduction
An overview of machine learning systems for online content moderation
🔗 Machine Learning for Content Moderation — Introduction
An overview of machine learning systems for online content moderation
An overview of machine learning systems for online content moderation
🔗 Machine Learning for Content Moderation — Introduction
An overview of machine learning systems for online content moderation
Medium
Machine Learning for Content Moderation — Introduction
An overview of machine learning systems for online content moderation
How to deal with Uncertainty in the era of Deep Learning
TensorFlow introduces Probabilistic Modeling in the Deep Learning Community
https://towardsdatascience.com/how-to-deal-with-uncertainty-in-the-era-of-deep-learning-977decdf84b5?source=collection_home---4------0-----------------------
🔗 How to deal with Uncertainty in the era of Deep Learning
TensorFlow introduces Probabilistic Modeling in the Deep Learning Community
TensorFlow introduces Probabilistic Modeling in the Deep Learning Community
https://towardsdatascience.com/how-to-deal-with-uncertainty-in-the-era-of-deep-learning-977decdf84b5?source=collection_home---4------0-----------------------
🔗 How to deal with Uncertainty in the era of Deep Learning
TensorFlow introduces Probabilistic Modeling in the Deep Learning Community
Medium
How to deal with Uncertainty in the era of Deep Learning
TensorFlow introduces Probabilistic Modeling in the Deep Learning Community
#OracleAmbassador #Agile #DataScience
Experience Innovation: Four Exciting AI, Machine Learning and Predictive Analytics Use Cases
https://www.youtube.com/watch?v=0x4uUNHP3os
🎥 Experience Innovation: Four Exciting AI, Machine Learning and Predictive Analytics Use Cases
👁 1 раз ⏳ 4391 сек.
Experience Innovation: Four Exciting AI, Machine Learning and Predictive Analytics Use Cases
https://www.youtube.com/watch?v=0x4uUNHP3os
🎥 Experience Innovation: Four Exciting AI, Machine Learning and Predictive Analytics Use Cases
👁 1 раз ⏳ 4391 сек.
#OracleAmbassador @Oracle #Agile #DataScience #DigitalTransformation
Join our #Broadcast Now!
Experience #Innovation: Four Exciting #AI, #MachineLearning and Predictive #Analytics Use CasesYouTube
Experience Innovation: Four Exciting AI, Machine Learning and Predictive Analytics Use Cases
#OracleAmbassador @Oracle #Agile #DataScience #DigitalTransformation Join our #Broadcast Now! Experience #Innovation: Four Exciting #AI, #MachineLearning and...
Построение системы автоматического машинного обучения (SDSJ AutoML 2018) – Антон Кленицкий
🔗 Построение системы автоматического машинного обучения (SDSJ AutoML 2018) – Антон Кленицкий
Антон Кленицкий рассказывает про опыт участия в SDSJ AutoML 2018, где он занял второе место. Задача соревнования заключалась в построении системы автоматического машинного обучения. Из видео вы сможете узнать: - Подробнее о задачах соревнования: 3 задачи на регрессию и 5 задач на классификацию - Почему было тяжело валидироваться - Детали решения второго места Узнать о текущих соревнованиях можно на сайте http://mltrainings.ru/ Узнать о новых тренировках и видео можно из групп: ВКонтакте https://vk.com/mlt
🔗 Построение системы автоматического машинного обучения (SDSJ AutoML 2018) – Антон Кленицкий
Антон Кленицкий рассказывает про опыт участия в SDSJ AutoML 2018, где он занял второе место. Задача соревнования заключалась в построении системы автоматического машинного обучения. Из видео вы сможете узнать: - Подробнее о задачах соревнования: 3 задачи на регрессию и 5 задач на классификацию - Почему было тяжело валидироваться - Детали решения второго места Узнать о текущих соревнованиях можно на сайте http://mltrainings.ru/ Узнать о новых тренировках и видео можно из групп: ВКонтакте https://vk.com/mlt
YouTube
Построение системы автоматического машинного обучения (SDSJ AutoML 2018) – Антон Кленицкий
Антон Кленицкий рассказывает про опыт участия в SDSJ AutoML 2018, где он занял второе место. Задача соревнования заключалась в построении системы автоматического машинного обучения. Из видео вы сможете узнать:
- Подробнее о задачах соревнования: 3 задачи…
- Подробнее о задачах соревнования: 3 задачи…
Новая технология Microsoft позволяет 3D-копии реального человека говорить на любом языке
Похоже на то, что в ближайшем будущем не будет большой проблемой, если два человека говорят на разных языках. Конечно, знание дополнительного языка — это большой плюс, но случается так, что нужно обсудить срочный вопрос, по работе, например, а собеседник на твоем языке не говорит.
Около недели назад представитель корпорации Джулия Вайт продемонстрировала на конференции новую технологию. Она позволяет не только формировать довольно реалистичную голограмму (в виртуальной реальности), но и дает этой голограмме знание определенного языка, причем голос — тональность, громкость, тембр и другие параметры берется у оригинала голограммы. Таким образом, собеседник видит перед собой виртуальную копию другого человека, причем эта копия говорит на нужном языке.
Искусственный интеллект
https://habr.com/ru/company/madrobots/blog/460959/
🔗 Новая технология Microsoft позволяет 3D-копии реального человека говорить на любом языке
Похоже на то, что в ближайшем будущем не будет большой проблемой, если два человека говорят на разных языках. Конечно, знание дополнительного языка — это больш...
Похоже на то, что в ближайшем будущем не будет большой проблемой, если два человека говорят на разных языках. Конечно, знание дополнительного языка — это большой плюс, но случается так, что нужно обсудить срочный вопрос, по работе, например, а собеседник на твоем языке не говорит.
Около недели назад представитель корпорации Джулия Вайт продемонстрировала на конференции новую технологию. Она позволяет не только формировать довольно реалистичную голограмму (в виртуальной реальности), но и дает этой голограмме знание определенного языка, причем голос — тональность, громкость, тембр и другие параметры берется у оригинала голограммы. Таким образом, собеседник видит перед собой виртуальную копию другого человека, причем эта копия говорит на нужном языке.
Искусственный интеллект
https://habr.com/ru/company/madrobots/blog/460959/
🔗 Новая технология Microsoft позволяет 3D-копии реального человека говорить на любом языке
Похоже на то, что в ближайшем будущем не будет большой проблемой, если два человека говорят на разных языках. Конечно, знание дополнительного языка — это больш...
Хабр
Новая технология Microsoft позволяет 3D-копии реального человека говорить на любом языке
Похоже на то, что в ближайшем будущем не будет большой проблемой, если два человека говорят на разных языках. Конечно, знание дополнительного языка — это большой плюс, но случается так, что нужно...
Mid-price Prediction Based on Machine Learning Methods with Technical and Quantitative Indicators
https://arxiv.org/abs/1907.09452
🔗 Mid-price Prediction Based on Machine Learning Methods with Technical and Quantitative Indicators
Stock price prediction is a challenging task, but machine learning methods have recently been used successfully for this purpose. In this paper, we extract over 270 hand-crafted features (factors) inspired by technical and quantitative analysis and tested their validity on short-term mid-price movement prediction. We focus on a wrapper feature selection method using entropy, least-mean squares, and linear discriminant analysis. We also build a new quantitative feature based on adaptive logistic regression for online learning, which is constantly selected first among the majority of the proposed feature selection methods. This study examines the best combination of features using high frequency limit order book data from Nasdaq Nordic. Our results suggest that sorting methods and classifiers can be used in such a way that one can reach the best performance with a combination of only very few advanced hand-crafted features.
https://arxiv.org/abs/1907.09452
🔗 Mid-price Prediction Based on Machine Learning Methods with Technical and Quantitative Indicators
Stock price prediction is a challenging task, but machine learning methods have recently been used successfully for this purpose. In this paper, we extract over 270 hand-crafted features (factors) inspired by technical and quantitative analysis and tested their validity on short-term mid-price movement prediction. We focus on a wrapper feature selection method using entropy, least-mean squares, and linear discriminant analysis. We also build a new quantitative feature based on adaptive logistic regression for online learning, which is constantly selected first among the majority of the proposed feature selection methods. This study examines the best combination of features using high frequency limit order book data from Nasdaq Nordic. Our results suggest that sorting methods and classifiers can be used in such a way that one can reach the best performance with a combination of only very few advanced hand-crafted features.
🔥24 июля в 20:00 мск приглашаем на День открытых дверей курса «Математика для Data Science»: https://otus.pw/Fghn/
Старт курса уже 30 июля - успейте пройти вступительный тест: https://otus.pw/XLae/
На бесплатном вебинаре:
- вы познакомитесь с преподавателем курса Пётром Лукьянченко - преподавателем ВШЭ по высшей математике (работал в Lamoda на должности Team Lead Analytics);
- сможете задать любые вопросы по Data Science;
узнаете подробнее о хардкорной программе курса, формате обучения и выпускном проекте;
- расскажем о карьерных перспективах и компаниях (NVIDIA, Лаборатория Касперского, OZON, СберТех, Газпромбанк, Тинькофф, МТС, Avito и другие), которые уже ждут выпускников курса «Математика для Data Science» на собеседования.
Вебинар рассчитан на всех, кто хочет развиваться в сфере Data Science.
Регистрируйтесь сейчас - напомним в день вебинара!
🔗 Математика для Data Science | OTUS
Профессиональные онлайн курсы для разработчиков
🎥 Untitled
👁 86 раз ⏳ 52 сек.
Старт курса уже 30 июля - успейте пройти вступительный тест: https://otus.pw/XLae/
На бесплатном вебинаре:
- вы познакомитесь с преподавателем курса Пётром Лукьянченко - преподавателем ВШЭ по высшей математике (работал в Lamoda на должности Team Lead Analytics);
- сможете задать любые вопросы по Data Science;
узнаете подробнее о хардкорной программе курса, формате обучения и выпускном проекте;
- расскажем о карьерных перспективах и компаниях (NVIDIA, Лаборатория Касперского, OZON, СберТех, Газпромбанк, Тинькофф, МТС, Avito и другие), которые уже ждут выпускников курса «Математика для Data Science» на собеседования.
Вебинар рассчитан на всех, кто хочет развиваться в сфере Data Science.
Регистрируйтесь сейчас - напомним в день вебинара!
🔗 Математика для Data Science | OTUS
Профессиональные онлайн курсы для разработчиков
🎥 Untitled
👁 86 раз ⏳ 52 сек.
Otus
Математика для Data Science | OTUS
Профессиональные онлайн курсы для разработчиков
Коммуницируй это: как доносить информацию потребителю в цифровом веке
Будущее здесь
Когда к нам в «ЛАНИТ Digital» приходят с вопросом, какой канал выбрать для продвижения в Интернете, мы не спешим с ответом. Ученые из Калифорнии посчитали, что в среднем человек потребляет 34 Гб информации в сутки. Как сделать так, чтобы в этом океане ваш контент не дрейфовал неприкаянным, а встретился, причем своевременно, со своим потенциальным потребителем, поговорим в этой статье.
Машинное обучение,
Искусственный интеллект
https://habr.com/ru/company/lanit/blog/460073/
🔗 Коммуницируй это: как доносить информацию потребителю в цифровом веке
Когда к нам в «ЛАНИТ Digital» приходят с вопросом, какой канал выбрать для продвижения в Интернете, мы не спешим с ответом. Ученые из Калифорнии посчитали, что в...
Будущее здесь
Когда к нам в «ЛАНИТ Digital» приходят с вопросом, какой канал выбрать для продвижения в Интернете, мы не спешим с ответом. Ученые из Калифорнии посчитали, что в среднем человек потребляет 34 Гб информации в сутки. Как сделать так, чтобы в этом океане ваш контент не дрейфовал неприкаянным, а встретился, причем своевременно, со своим потенциальным потребителем, поговорим в этой статье.
Машинное обучение,
Искусственный интеллект
https://habr.com/ru/company/lanit/blog/460073/
🔗 Коммуницируй это: как доносить информацию потребителю в цифровом веке
Когда к нам в «ЛАНИТ Digital» приходят с вопросом, какой канал выбрать для продвижения в Интернете, мы не спешим с ответом. Ученые из Калифорнии посчитали, что в...
Хабр
Коммуницируй это: как доносить информацию потребителю в цифровом веке
Когда к нам в «ЛАНИТ Digital» приходят с вопросом, какой канал выбрать для продвижения в Интернете, мы не спешим с ответом. Ученые из Калифорнии посчитали, что в...
Обработка изображений
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
00 - Обработка изображений. О курсе
01 - Обработка изображений. Цифровое изображение. Чтение, запись, работа с пикселями
02 - Обработка изображений. Арифметические операции. Каналы. Вычисление яркости изображения
03 - Обработка изображений. Сопоставление фотографий Прокудина-Горского
04 - Обработка изображений. Линейная коррекция контраста
05 - Обработка изображений. Коррекция контраста цветного изображения
06 - Обработка изображений. Баланс белого. Модель «серого мира»
07 - Обработка изображений. Выравнивание гистограммы
08 - Обработка изображений. Операция свертки. Линейные фильтры
09 - Обработка изображений. Медианный фильтр
🎥 00 - Обработка изображений. О курсе
👁 1 раз ⏳ 256 сек.
🎥 01 - Обработка изображений. Цифровое изображение. Чтение, запись, работа с пикселями
👁 1 раз ⏳ 1050 сек.
🎥 02 - Обработка изображений. Арифметические операции. Каналы. Вычисление яркости изображения
👁 1 раз ⏳ 1062 сек.
🎥 03 - Обработка изображений. Сопоставление фотографий Прокудина-Горского
👁 1 раз ⏳ 782 сек.
🎥 04 - Обработка изображений. Линейная коррекция контраста
👁 1 раз ⏳ 992 сек.
🎥 05 - Обработка изображений. Коррекция контраста цветного изображения
👁 1 раз ⏳ 327 сек.
🎥 06 - Обработка изображений. Баланс белого. Модель «серого мира»
👁 1 раз ⏳ 512 сек.
🎥 07 - Обработка изображений. Выравнивание гистограммы
👁 1 раз ⏳ 531 сек.
🎥 08 - Обработка изображений. Операция свертки. Линейные фильтры
👁 1 раз ⏳ 2489 сек.
🎥 09 - Обработка изображений. Медианный фильтр
👁 1 раз ⏳ 955 сек.
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
00 - Обработка изображений. О курсе
01 - Обработка изображений. Цифровое изображение. Чтение, запись, работа с пикселями
02 - Обработка изображений. Арифметические операции. Каналы. Вычисление яркости изображения
03 - Обработка изображений. Сопоставление фотографий Прокудина-Горского
04 - Обработка изображений. Линейная коррекция контраста
05 - Обработка изображений. Коррекция контраста цветного изображения
06 - Обработка изображений. Баланс белого. Модель «серого мира»
07 - Обработка изображений. Выравнивание гистограммы
08 - Обработка изображений. Операция свертки. Линейные фильтры
09 - Обработка изображений. Медианный фильтр
🎥 00 - Обработка изображений. О курсе
👁 1 раз ⏳ 256 сек.
Лектор: Влад Шахуро
Курс начального уровня учит обработке изображений с помощью языка программирования Python. В курсе рассматриваются: устройство...🎥 01 - Обработка изображений. Цифровое изображение. Чтение, запись, работа с пикселями
👁 1 раз ⏳ 1050 сек.
Лектор: Влад Шахуро
https://stepik.org/1280🎥 02 - Обработка изображений. Арифметические операции. Каналы. Вычисление яркости изображения
👁 1 раз ⏳ 1062 сек.
Лектор: Влад Шахуро
https://stepik.org/1280🎥 03 - Обработка изображений. Сопоставление фотографий Прокудина-Горского
👁 1 раз ⏳ 782 сек.
Лектор: Влад Шахуро
https://stepik.org/1280🎥 04 - Обработка изображений. Линейная коррекция контраста
👁 1 раз ⏳ 992 сек.
Лектор: Влад Шахуро
https://stepik.org/1280🎥 05 - Обработка изображений. Коррекция контраста цветного изображения
👁 1 раз ⏳ 327 сек.
Лектор: Влад Шахуро
https://stepik.org/1280🎥 06 - Обработка изображений. Баланс белого. Модель «серого мира»
👁 1 раз ⏳ 512 сек.
Лектор: Влад Шахуро
https://stepik.org/1280🎥 07 - Обработка изображений. Выравнивание гистограммы
👁 1 раз ⏳ 531 сек.
Лектор: Влад Шахуро
https://stepik.org/1280🎥 08 - Обработка изображений. Операция свертки. Линейные фильтры
👁 1 раз ⏳ 2489 сек.
Лектор: Влад Шахуро
https://stepik.org/1280🎥 09 - Обработка изображений. Медианный фильтр
👁 1 раз ⏳ 955 сек.
Лектор: Влад Шахуро
https://stepik.org/1280