Автоматизированное машинное обучение на облаке в Python
https://morioh.com/p/c0eec4a0adb1
🔗 Social Network for Developers
Social Network for Developers to discuss topics broader than bugs and issues, write and share knowledge and connect with the best developers
https://morioh.com/p/c0eec4a0adb1
🔗 Social Network for Developers
Social Network for Developers to discuss topics broader than bugs and issues, write and share knowledge and connect with the best developers
Morioh
Automated Machine Learning on the Cloud in Python
Automated Machine Learning using TPOT. Automated machine learning (abbreviated auto-ml) aims to algorithmically design and optimize a machine learning pipeline for a particular problem. In this context, the machine learning pipeline consists of: Feature Preprocessing:…
Making the Invisible Visible: Action Recognition Through Walls and Occlusions
https://arxiv.org/abs/1909.09300
🔗 Making the Invisible Visible: Action Recognition Through Walls and Occlusions
Understanding people's actions and interactions typically depends on seeing them. Automating the process of action recognition from visual data has been the topic of much research in the computer vision community. But what if it is too dark, or if the person is occluded or behind a wall? In this paper, we introduce a neural network model that can detect human actions through walls and occlusions, and in poor lighting conditions. Our model takes radio frequency (RF) signals as input, generates 3D human skeletons as an intermediate representation, and recognizes actions and interactions of multiple people over time. By translating the input to an intermediate skeleton-based representation, our model can learn from both vision-based and RF-based datasets, and allow the two tasks to help each other. We show that our model achieves comparable accuracy to vision-based action recognition systems in visible scenarios, yet continues to work accurately when people are not visible, hence addressing scenarios that are beyond the limit of today's vision-based action recognition.
https://arxiv.org/abs/1909.09300
🔗 Making the Invisible Visible: Action Recognition Through Walls and Occlusions
Understanding people's actions and interactions typically depends on seeing them. Automating the process of action recognition from visual data has been the topic of much research in the computer vision community. But what if it is too dark, or if the person is occluded or behind a wall? In this paper, we introduce a neural network model that can detect human actions through walls and occlusions, and in poor lighting conditions. Our model takes radio frequency (RF) signals as input, generates 3D human skeletons as an intermediate representation, and recognizes actions and interactions of multiple people over time. By translating the input to an intermediate skeleton-based representation, our model can learn from both vision-based and RF-based datasets, and allow the two tasks to help each other. We show that our model achieves comparable accuracy to vision-based action recognition systems in visible scenarios, yet continues to work accurately when people are not visible, hence addressing scenarios that are beyond the limit of today's vision-based action recognition.
arXiv.org
Making the Invisible Visible: Action Recognition Through Walls and...
Understanding people's actions and interactions typically depends on seeing them. Automating the process of action recognition from visual data has been the topic of much research in the computer...
Regina Barzilay: Deep Learning for Cancer Diagnosis and Treatment | Artificial Intelligence Podcast
🔗 Regina Barzilay: Deep Learning for Cancer Diagnosis and Treatment | Artificial Intelligence Podcast
Regina Barzilay is a professor at MIT and a world-class researcher in natural language processing and applications of deep learning to chemistry and oncology, or the use of deep learning for early diagnosis, prevention and treatment of cancer. She has also been recognized for her teaching of several successful AI-related courses at MIT, including the popular Introduction to Machine Learning course. This conversation is part of the Artificial Intelligence podcast. INFO: Podcast website: https://lexfridman.c
🔗 Regina Barzilay: Deep Learning for Cancer Diagnosis and Treatment | Artificial Intelligence Podcast
Regina Barzilay is a professor at MIT and a world-class researcher in natural language processing and applications of deep learning to chemistry and oncology, or the use of deep learning for early diagnosis, prevention and treatment of cancer. She has also been recognized for her teaching of several successful AI-related courses at MIT, including the popular Introduction to Machine Learning course. This conversation is part of the Artificial Intelligence podcast. INFO: Podcast website: https://lexfridman.c
YouTube
Regina Barzilay: Deep Learning for Cancer Diagnosis and Treatment | Lex Fridman Podcast #40
Continuous Probability Distributions for Machine Learning
https://machinelearningmastery.com/continuous-probability-distributions-for-machine-learning/
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
🔗 Continuous Probability Distributions for Machine Learning
The probability for a continuous random variable can be summarized with a continuous probability distribution. Continuous probability distributions are encountered in machine learning, most notably in the distribution of numerical input and output variables for models and in the distribution of errors made by models. Knowledge of the normal continuous probability distribution is also required …
https://machinelearningmastery.com/continuous-probability-distributions-for-machine-learning/
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
🔗 Continuous Probability Distributions for Machine Learning
The probability for a continuous random variable can be summarized with a continuous probability distribution. Continuous probability distributions are encountered in machine learning, most notably in the distribution of numerical input and output variables for models and in the distribution of errors made by models. Knowledge of the normal continuous probability distribution is also required …
SANVis: Visual Analytics for Understanding Self-Attention Networks
Attention networks, a deep neural network architecture inspired by humans' attention mechanism, have seen significant success in image captioning, machine translation, and many other applications. Recently, they have been further evolved into an advanced approach called multi-head self-attention networks, which can encode a set of input vectors, e.g., word vectors in a sentence, into another set of vectors.
https://arxiv.org/abs/1909.09595
🔗 SANVis: Visual Analytics for Understanding Self-Attention Networks
Attention networks, a deep neural network architecture inspired by humans' attention mechanism, have seen significant success in image captioning, machine translation, and many other applications. Recently, they have been further evolved into an advanced approach called multi-head self-attention networks, which can encode a set of input vectors, e.g., word vectors in a sentence, into another set of vectors. Such encoding aims at simultaneously capturing diverse syntactic and semantic features within a set, each of which corresponds to a particular attention head, forming altogether multi-head attention. Meanwhile, the increased model complexity prevents users from easily understanding and manipulating the inner workings of models. To tackle the challenges, we present a visual analytics system called SANVis, which helps users understand the behaviors and the characteristics of multi-head self-attention networks. Using a state-of-the-art self-attention model called Transformer, we demonstrate usage scenario
Attention networks, a deep neural network architecture inspired by humans' attention mechanism, have seen significant success in image captioning, machine translation, and many other applications. Recently, they have been further evolved into an advanced approach called multi-head self-attention networks, which can encode a set of input vectors, e.g., word vectors in a sentence, into another set of vectors.
https://arxiv.org/abs/1909.09595
🔗 SANVis: Visual Analytics for Understanding Self-Attention Networks
Attention networks, a deep neural network architecture inspired by humans' attention mechanism, have seen significant success in image captioning, machine translation, and many other applications. Recently, they have been further evolved into an advanced approach called multi-head self-attention networks, which can encode a set of input vectors, e.g., word vectors in a sentence, into another set of vectors. Such encoding aims at simultaneously capturing diverse syntactic and semantic features within a set, each of which corresponds to a particular attention head, forming altogether multi-head attention. Meanwhile, the increased model complexity prevents users from easily understanding and manipulating the inner workings of models. To tackle the challenges, we present a visual analytics system called SANVis, which helps users understand the behaviors and the characteristics of multi-head self-attention networks. Using a state-of-the-art self-attention model called Transformer, we demonstrate usage scenario
Corporate IT Technologists Can Make Good Data Analysts
🔗 Corporate IT Technologists Can Make Good Data Analysts
There’s a myth in the Data Science community about that full-stack Data Scientist who is going to swoop in and magically transform your data science ventures into a profitable one overnight. Don’t…
🔗 Corporate IT Technologists Can Make Good Data Analysts
There’s a myth in the Data Science community about that full-stack Data Scientist who is going to swoop in and magically transform your data science ventures into a profitable one overnight. Don’t…
Medium
Corporate IT Technologists Can Make Good Data Analysts
Data Analysts are more important than ever for your Data Science Projects.
Adding Interpretability to Multiclass Text Classification models
🔗 Adding Interpretability to Multiclass Text Classification models
It is one of the basic tenets of learning for me where I try to distill any concept in a more palatable form. As Feynman said: So, when I saw the ELI5 library that aims to interpret machine learning…
🔗 Adding Interpretability to Multiclass Text Classification models
It is one of the basic tenets of learning for me where I try to distill any concept in a more palatable form. As Feynman said: So, when I saw the ELI5 library that aims to interpret machine learning…
Medium
Adding Interpretability to Multiclass Text Classification models
ELI5: Add explainability but not at a loss to accuracy
🎥 Jon Nordby - Audio Classification with Machine Learning
👁 1 раз ⏳ 2607 сек.
👁 1 раз ⏳ 2607 сек.
"Audio Classification with Machine Learning
[EuroPython 2019 - Talk - 2019-07-11 - Singapore [PyData track]
[Basel, CH]
By Jon Nordby
Sound is a rich source of information about the world around us.
Modern deep learning approaches can give human-like performance on a range of sound classifiction tasks.
This makes it possible to build systems that use sound to for example:
understand speech, to analyze music, to assist in medical diagnostics, detect quality problems in manufacturing, and to study the behavVk
Jon Nordby - Audio Classification with Machine Learning
"Audio Classification with Machine Learning
[EuroPython 2019 - Talk - 2019-07-11 - Singapore [PyData track]
[Basel, CH]
By Jon Nordby
Sound is a rich source of information about the world around us.
Modern deep learning approaches can give human-like performance…
[EuroPython 2019 - Talk - 2019-07-11 - Singapore [PyData track]
[Basel, CH]
By Jon Nordby
Sound is a rich source of information about the world around us.
Modern deep learning approaches can give human-like performance…
Creating a Custom TFX Executor
https://medium.com/tensorflow/creating-a-custom-tfx-executor-28edaa3604f6
The ExampleGen TFX Pipeline Component:
https://github.com/tensorflow/tfx/blob/master/docs/guide/examplegen.md#custom-examplegen
video:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLQY2H8rRoyvxR15n04JiW0ezF5HQRs_8F
🔗 Creating a Custom TFX Executor
Posted by Kevin Haas, Zhitao Li, and Robert Crowe on behalf of the TFX team
https://medium.com/tensorflow/creating-a-custom-tfx-executor-28edaa3604f6
The ExampleGen TFX Pipeline Component:
https://github.com/tensorflow/tfx/blob/master/docs/guide/examplegen.md#custom-examplegen
video:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLQY2H8rRoyvxR15n04JiW0ezF5HQRs_8F
🔗 Creating a Custom TFX Executor
Posted by Kevin Haas, Zhitao Li, and Robert Crowe on behalf of the TFX team
Medium
Creating a Custom TFX Executor
Posted by Kevin Haas, Zhitao Li, and Robert Crowe on behalf of the TFX team
Основы Ajax + PHP
Вступление
Обзор функций для работы с Ajax
Использование стандарстного вызова Ajax запроса
Использование событий
Передача данных в скрипт обработчик
Передача данных из скрипта обработчика
Вставляем новости в базу через Ajax
Выводим новости каждые 10 секунд
Заключение
#Ajax #PHP
#video
🎥 Вступление
👁 1 раз ⏳ 168 сек.
🎥 Обзор функций для работы с Ajax
👁 1 раз ⏳ 241 сек.
🎥 Использование стандарстного вызова Ajax запроса
👁 1 раз ⏳ 376 сек.
🎥 Использование событий
👁 1 раз ⏳ 348 сек.
🎥 Передача данных в скрипт обработчик
👁 1 раз ⏳ 1077 сек.
🎥 Untitled
👁 1 раз ⏳ 0 сек.
🎥 Untitled
👁 1 раз ⏳ 0 сек.
🎥 Untitled
👁 1 раз ⏳ 0 сек.
🎥 Untitled
👁 1 раз ⏳ 0 сек.
Вступление
Обзор функций для работы с Ajax
Использование стандарстного вызова Ajax запроса
Использование событий
Передача данных в скрипт обработчик
Передача данных из скрипта обработчика
Вставляем новости в базу через Ajax
Выводим новости каждые 10 секунд
Заключение
#Ajax #PHP
#video
🎥 Вступление
👁 1 раз ⏳ 168 сек.
Вступление в мини-курс🎥 Обзор функций для работы с Ajax
👁 1 раз ⏳ 241 сек.
Обзор функций для работы с Ajax-ом средставами jQuery🎥 Использование стандарстного вызова Ajax запроса
👁 1 раз ⏳ 376 сек.
Рассматриваем использование стандарстного вызова Ajax запроса🎥 Использование событий
👁 1 раз ⏳ 348 сек.
Рассматриваем использование событий🎥 Передача данных в скрипт обработчик
👁 1 раз ⏳ 1077 сек.
Рассматриваем пример того, как передачть данные в скрипт обработчик🎥 Untitled
👁 1 раз ⏳ 0 сек.
🎥 Untitled
👁 1 раз ⏳ 0 сек.
🎥 Untitled
👁 1 раз ⏳ 0 сек.
🎥 Untitled
👁 1 раз ⏳ 0 сек.
Vk
Вступление
Вступление в мини-курс
A Tool for Data Scientists Decision Makers and Journalists to Assess Fairness in ML Models
🔗 A Tool for Data Scientists Decision Makers and Journalists to Assess Fairness in ML Models
Classification models are often used to make decisions that affect humans: whether to approve a loan application, extend a job offer, or provide insurance. In such applications, individuals should have the ability to change the decision of the model. When a person is denied a loan by a credit scoring model, for example, they should be able know what changes to make to gain approval. Otherwise, this person will be denied the loan so long as the model is deployed, and -- more importantly -- will lack agency
🔗 A Tool for Data Scientists Decision Makers and Journalists to Assess Fairness in ML Models
Classification models are often used to make decisions that affect humans: whether to approve a loan application, extend a job offer, or provide insurance. In such applications, individuals should have the ability to change the decision of the model. When a person is denied a loan by a credit scoring model, for example, they should be able know what changes to make to gain approval. Otherwise, this person will be denied the loan so long as the model is deployed, and -- more importantly -- will lack agency
YouTube
A Tool for Data Scientists Decision Makers and Journalists to Assess Fairness in ML Models
Classification models are often used to make decisions that affect humans: whether to approve a loan application, extend a job offer, or provide insurance. I...
Из физиков в Data Science (Из двигателей науки в офисный планктон). Третья часть
Эта картинка, за авторством Артура Кузина (n01z3), достаточно точно суммирует содержание блог поста. Как следствие, дальнейшее повествование должно восприниматься скорее как пятничная история, нежели как что-то крайне полезное и техническое. Кроме того, стоит отметить, что текст насыщен английскими словами. Какие-то из них я не знаю как правильно перевести, а какие-то переводить просто не хочется.
Первая часть.
Вторая часть.
О том, как проходил переход из среды академической в среду индустриальную раскрыто в первых двух сериях. В этой же, разговор пойдет о том, что было дальше.
Шел январь 2017 года. На тот момент у меня было чуть больше года трудового стажа и работал я в Сан-Франциско в компании TrueAccord как Sr. Data Scientist.
TrueAccord — это стартап, который занимается сбором долгов. По-простому — коллекторское агентство. Обычно коллекторы много звонят. Мы же посылали много email'ов, а звонили мало. Каждый email вел на сайт компании, где должнику предлагалось сделать скидку на долг, да еще и позволить платить в рассрочку. Такой подход приводил к лучшей собираемости, позволял масштабироваться и меньше встревать на судебные иски.
🔗 Из физиков в Data Science (Из двигателей науки в офисный планктон). Третья часть
Эта картинка, за авторством Артура Кузина (n01z3), достаточно точно суммирует содержание блог поста. Как следствие, дальнейшее повествование должно воспринимать...
Эта картинка, за авторством Артура Кузина (n01z3), достаточно точно суммирует содержание блог поста. Как следствие, дальнейшее повествование должно восприниматься скорее как пятничная история, нежели как что-то крайне полезное и техническое. Кроме того, стоит отметить, что текст насыщен английскими словами. Какие-то из них я не знаю как правильно перевести, а какие-то переводить просто не хочется.
Первая часть.
Вторая часть.
О том, как проходил переход из среды академической в среду индустриальную раскрыто в первых двух сериях. В этой же, разговор пойдет о том, что было дальше.
Шел январь 2017 года. На тот момент у меня было чуть больше года трудового стажа и работал я в Сан-Франциско в компании TrueAccord как Sr. Data Scientist.
TrueAccord — это стартап, который занимается сбором долгов. По-простому — коллекторское агентство. Обычно коллекторы много звонят. Мы же посылали много email'ов, а звонили мало. Каждый email вел на сайт компании, где должнику предлагалось сделать скидку на долг, да еще и позволить платить в рассрочку. Такой подход приводил к лучшей собираемости, позволял масштабироваться и меньше встревать на судебные иски.
🔗 Из физиков в Data Science (Из двигателей науки в офисный планктон). Третья часть
Эта картинка, за авторством Артура Кузина (n01z3), достаточно точно суммирует содержание блог поста. Как следствие, дальнейшее повествование должно воспринимать...
Хабр
Из физиков в Data Science (Из двигателей науки в офисный планктон). Третья часть
Эта картинка, за авторством Артура Кузина (n01z3), достаточно точно суммирует содержание блог поста. Как следствие, дальнейшее повествование должно воспринимать...
DB & DWH MeetUp #5 в Райффайзенбанке
Сообщество Database & Data warehouse приглашает на свой митап, который состоится 26 сентября в офисе Райффайзенбанка в Нагатино
🔗 DB & DWH MeetUp #5 в Райффайзенбанке
Сообщество Database & Data warehouse приглашает на свой митап, который состоится 26 сентября в офисе Райффайзенбанка в Нагатино Алексей Фролов, Спортмастер Ж...
Сообщество Database & Data warehouse приглашает на свой митап, который состоится 26 сентября в офисе Райффайзенбанка в Нагатино
🔗 DB & DWH MeetUp #5 в Райффайзенбанке
Сообщество Database & Data warehouse приглашает на свой митап, который состоится 26 сентября в офисе Райффайзенбанка в Нагатино Алексей Фролов, Спортмастер Ж...
Хабр
DB & DWH MeetUp #5 в Райффайзенбанке
Сообщество Database & Data warehouse приглашает на свой митап, который состоится 26 сентября в офисе Райффайзенбанка в Нагатино Алексей Фролов, Спортмастер Жизнь с Exadata Расскажу об...
This is How You Simulate Making Pasta (and Soba) 🍜
https://www.youtube.com/watch?v=uVC5WowQxD8
📝 The paper "A Multi-Scale Model for Coupling Strands with Shear-Dependent Liquid " is available here:
http://www.cs.columbia.edu/cg/creamystrand/
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
🎥 This is How You Simulate Making Pasta (and Soba) 🍜
👁 1 раз ⏳ 248 сек.
https://www.youtube.com/watch?v=uVC5WowQxD8
📝 The paper "A Multi-Scale Model for Coupling Strands with Shear-Dependent Liquid " is available here:
http://www.cs.columbia.edu/cg/creamystrand/
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
🎥 This is How You Simulate Making Pasta (and Soba) 🍜
👁 1 раз ⏳ 248 сек.
❤️ Check out Linode here and get $20 free credit on your account: https://www.linode.com/papers
📷 Check us out on Instagram: https://www.instagram.com/twominutepapers/
📝 The paper "A Multi-Scale Model for Coupling Strands with Shear-Dependent Liquid " is available here:
http://www.cs.columbia.edu/cg/creamystrand/
❤️ 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:
Alex Haro, AndrYouTube
This is How You Simulate Making Pasta 🍜
❤️ Check out Linode here and get $20 free credit on your account: https://www.linode.com/papers
📷 Check us out on Instagram: https://www.instagram.com/twominutepapers/
📝 The paper "A Multi-Scale Model for Coupling Strands with Shear-Dependent Liquid "…
📷 Check us out on Instagram: https://www.instagram.com/twominutepapers/
📝 The paper "A Multi-Scale Model for Coupling Strands with Shear-Dependent Liquid "…
Penalized Regressions with JMP
🔗 Penalized Regressions with JMP
This short study uses penalized regression to predict the price of silver based on a number of financial measures. Penalized logistic…
🔗 Penalized Regressions with JMP
This short study uses penalized regression to predict the price of silver based on a number of financial measures. Penalized logistic…
Medium
Penalized Regressions with JMP
This short study uses penalized regression to predict the price of silver based on a number of financial measures. Penalized logistic…
Building a Language Toxicity Classification Model
🔗 Building a Language Toxicity Classification Model
Using Google Cloud AutoML for Natural Language
🔗 Building a Language Toxicity Classification Model
Using Google Cloud AutoML for Natural Language
Medium
Building a Language Toxicity Classification Model
Using Google Cloud AutoML for Natural Language
Analyzing historical speeches using Amazon Transcribe and Comprehend
🔗 Analyzing historical speeches using Amazon Transcribe and Comprehend
A quick and easy NLP tutorial using Python and AWS services
🔗 Analyzing historical speeches using Amazon Transcribe and Comprehend
A quick and easy NLP tutorial using Python and AWS services
Medium
Analyzing historical speeches using Amazon Transcribe and Comprehend
A quick and easy NLP tutorial using Python and AWS services
AI supremacy: Leela Chess. Или про то, как полностью открытая нейросеть победила
Честно говоря, я очень разочарован хабром. Почему никто не осветил такую вещь, как победа нейросетевого подхода с полностью открытым кодом, а? И полностью открытыми нейросетевыми данными? Действительно, ну вот DeepMind Technologies описали как они обучали шахматный ИИ, играющий сам с собой… Только вот код там закрыт, а обучение происходило на кластерах Google, а не распределённо на Nvidia Turing c тензорными ядрами, как в данном случае. Почему мне самому приходится править английскую википедию (я там ZBalling), чтобы привлечь к этому внимание?
Ладно, что-то я переборщил с эмоциями, наверное. Это эксперимент: способ показать мне, как другая моя статья, излишне популярная, на мой взгляд, повлияет на эту.
🔗 AI supremacy: Leela Chess. Или про то, как полностью открытая нейросеть победила
Честно говоря, я очень разочарован хабром. Почему никто не осветил такую вещь, как победа нейросетевого подхода с полностью открытым кодом, а? И полностью отк...
Честно говоря, я очень разочарован хабром. Почему никто не осветил такую вещь, как победа нейросетевого подхода с полностью открытым кодом, а? И полностью открытыми нейросетевыми данными? Действительно, ну вот DeepMind Technologies описали как они обучали шахматный ИИ, играющий сам с собой… Только вот код там закрыт, а обучение происходило на кластерах Google, а не распределённо на Nvidia Turing c тензорными ядрами, как в данном случае. Почему мне самому приходится править английскую википедию (я там ZBalling), чтобы привлечь к этому внимание?
Ладно, что-то я переборщил с эмоциями, наверное. Это эксперимент: способ показать мне, как другая моя статья, излишне популярная, на мой взгляд, повлияет на эту.
🔗 AI supremacy: Leela Chess. Или про то, как полностью открытая нейросеть победила
Честно говоря, я очень разочарован хабром. Почему никто не осветил такую вещь, как победа нейросетевого подхода с полностью открытым кодом, а? И полностью отк...
Хабр
AI supremacy: Leela Chess. Или про то, как полностью открытая нейросеть победила
Честно говоря, я очень разочарован хабром. Почему никто не осветил такую вещь, как победа нейросетевого подхода с полностью открытым кодом, а? И полностью откр...
Is Your Data Ready for AI?
🔗 Is Your Data Ready for AI?
Companies are champing at the bit to introduce any solution that promises Artificial Intelligence and Machine Learning. But hasty adoption…
🔗 Is Your Data Ready for AI?
Companies are champing at the bit to introduce any solution that promises Artificial Intelligence and Machine Learning. But hasty adoption…
Medium
Is Your Data Ready for AI?
Companies are champing at the bit to introduce any solution that promises Artificial Intelligence and Machine Learning. But hasty adoption…
🎥 Распознавание человека по лицу | Проекты по нейросетям
👁 4 раз ⏳ 871 сек.
👁 4 раз ⏳ 871 сек.
Проект распознавания и верификации человека по лицу с помощью глубоких нейронных сетей.
Проекты по глубоким нейронным сетям - https://goo.gl/Bqnpc...Vk
Распознавание человека по лицу | Проекты по нейросетям
Проект распознавания и верификации человека по лицу с помощью глубоких нейронных сетей. Проекты по глубоким нейронным сетям - https://goo.gl/Bqnpc...