​Self-Paced Learning for Latent Variable Models

https://papers.nips.cc/paper/3923-self-paced-learning-for-latent-variable-models

🔗 Self-Paced Learning for Latent Variable Models
Electronic Proceedings of Neural Information Processing Systems

​История моей первой золотой медали в одном соревновании Kaggle: все сделано и уроки извлечены

https://towardsdatascience.com/a-story-of-my-first-gold-medal-in-one-kaggle-competition-things-done-and-lessons-learned-c269d9c233d1

🔗 A story of my first gold medal in one Kaggle competition: things done and lessons learned
Or a story about a great team

​Peter Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach | Artificial Intelligence (AI) Podcast

🔗 Peter Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach | Artificial Intelligence (AI) Podcast
Peter Norvig is a research director at Google and the co-author with Stuart Russell of the book Artificial Intelligence: A Modern Approach that educated and inspired a whole generation of researchers including myself to get into the field. This conversation is part of the Artificial Intelligence podcast. INFO: Podcast website: https://lexfridman.com/ai iTunes: https://apple.co/2lwqZIr Spotify: https://spoti.fi/2nEwCF8 RSS: https://lexfridman.com/category/ai/feed/ Full episodes playlist: https://www.youtube

​Real-time Mobile Video Object Detection using Tensorflow

🔗 Real-time Mobile Video Object Detection using Tensorflow
A step-by-step guide to adding object detection to your next mobile app

​Understanding Convolution Neural Networks: CNN— the ELI5 way

🔗 Understanding Convolution Neural Networks: CNN— the ELI5 way
Learn about Convolution Operation and CNN’s

Давно говорите о хороших часах? Именно сегодня у вас есть шанс приобрести хорошие часы, а в подарок получите отличный кошелёк от Армани! https://laproducty.com/page/c721fbcc5adf544def5a55168d23d1e9ec4a281f/

🎥 Recent advances in the information theory of deep neural networks
👁 1 раз ⏳ 2718 сек.
Speaker: Naftali TISHBY (Hebrew U., Jerusalem)
Workshop on Science of Data Science | (smr 3283)
2019_09_30-11_00-smr3283.mp4

🎥 Announcing TensorFlow 2.0
👁 1 раз ⏳ 250 сек.
The TensorFlow team has been on a journey to make the training, deployment, managing, and scaling of machine learning Machine Learning models as easy as possible. To that end we have now released TensorFlow 2.0. TensorFlow 2.0 provides a comprehensive ecosystem of tools for developers, enterprises, and researchers who want to push the state-of-the-art machine learning and build scalable ML-powered applications.

This video is also subtitled in Chinese, Indonesian, Italian, Japanese, Korean, Portuguese, and

​Приглашаем на тренинг от разработчиков Intel Software и Яндекс «Разработка ПО в облаке»

11 октября и 7 ноября Intel Software Solutions проводит бесплатный мастер-класс для разработчиков в московском офисе Яндекса на Льва Толстого. Специалисты обеих компаний расскажут всем желающим о программных инструментах и облачных технологиях для разработки ПО, высокопроизводительных вычислений и машинного обучения.
Считайте, что мы вас уже пригласили. Не забудьте только зарегистрироваться — количество мест не бесконечно.

🔗 Приглашаем на тренинг от разработчиков Intel Software и Яндекс «Разработка ПО в облаке»
11 октября и 7 ноября Intel Software Solutions проводит бесплатный мастер-класс для разработчиков в московском офисе Яндекса на Льва Толстого. Специалисты обеи...

​Как мы собирали данные по рекламным кампаниям с интернет-площадок (тернистый путь к продукту)
Кажется, что сфера интернет-рекламы должна быть максимально технологичной и автоматизированной. Ещё бы, ведь там работают такие гиганты и эксперты в своём деле, как Яндекс, Mail.Ru, Google и Facebook. Но, как оказалось, нет предела совершенству и всегда есть что автоматизировать.

источник: pikabu.ru/story/nichto_ne_mozhet_ostanovit_avtomatizatsiyu_4349847

Коммуникационная группа Dentsu Aegis Network Russia — крупнейший игрок на рекламном digital рынке и активно инвестирует в технологии, пытаясь в оптимизировать и автоматизировать свои бизнес-процессы. Одной из нерешенных задач рынка интернет-рекламы стала задача сбора статистики по рекламным кампаниям с разных интернет-площадок. Решение этой задачи в итоге вылилось в создание продукта D1.Digital (читать как ДиВан), о разработке которого мы и хотим рассказать.

🔗 Как мы собирали данные по рекламным кампаниям с интернет-площадок (тернистый путь к продукту)
Кажется, что сфера интернет-рекламы должна быть максимально технологичной и автоматизированной. Ещё бы, ведь там работают такие гиганты и эксперты в своём деле,...

​Getting Started with Kaggle

🔗 Getting Started with Kaggle
The basics of Kaggle along with building your first model.

​Kaggle Instant Gratification — Сергей Брянский

🔗 Kaggle Instant Gratification — Сергей Брянский
Сергей Брянский делится опытом участия в Kaggle Instant Gratification, в котором он заработал соло серебряную медаль. Из этого видео вы сможете узнать: - Про новый формат соревнований Synchronous KO - Как 'правильно' участвовать в конкурсах-паззлах - Как читать kaggle-форум между строк - Как тратить меньше времени и занимать высокие места Узнать о текущих соревнованиях можно на сайте http://mltrainings.ru/ Узнать о новых тренировках и видео можно из групп: ВКонтакте https://vk.com/mltrainings Facebook h

​Writing lightning fast code with CUDA.

🔗 Writing lightning fast code with CUDA.
An introduction into Cuda.

Коллеги, помоги пожалуйста, по русски, как перевести смысл этой картинки?

​Top 5 mistakes with statistics in A/B testing

🔗 Top 5 mistakes with statistics in A/B testing
A/B tests (a.k.a. online controlled experiments) are widely used to estimate the effect of proposed changes to websites and mobile apps…

​Running your Deep Learning models in a browser using Tensorflow.js and ONNX.js

🔗 Running your Deep Learning models in a browser using Tensorflow.js and ONNX.js
Today we will discuss how to launch semantic segmentation and style transfer models in your browser using Tensorflow.js and ONNX.js.

​Making an image dataset from Youtube videos

🔗 Making an image dataset from Youtube videos
How to improve your deep learning dataset with realistic images.

Давно мечтали о хороших наручных часах? Именно сейчас у вас есть шанс приобрести их, а в подарок получите отличный кошелёк от Армани! https://laproducty.com/page/c721fbcc5adf544def5a55168d23d1e9ec4a281f/

🎥 Top 5 Open Data Sources for Machine Learning
👁 1 раз ⏳ 605 сек.
In this video learn how about my top 5 open data sources for machine learning and get ideas on how to use the data for different machine learning models.

👉 Facebook Group: http://facebook.com/groups/theaiwarriors
👉 Instagram: @theaiwarriors

Netfirms (Affiliate) - https://bit.ly/2KdJ4Dp
Bluehost (Affiliate) - https://bit.ly/2GxxBh1
PythonAnywhere (Affiliate) - https://bit.ly/2kWORVe
Heroku - https://www.heroku.co
NordVPN (Affiliate) - https://bit.ly/

✅ Here is a link to my python for beginners, master pyt

🎥 Machine Learning Models
👁 1 раз ⏳ 833 сек.
https://aka.ms/MachineLearningModels
Machine Learning is sometimes confusing. From the esoteric terms to elevated expositions it seems like a terribly difficult area to get into. Since I started as a developer I totally get the mismatch! In this episode we tackle the one term that is used all of the time in Machine Learning: the elusive "model." First we set up how machine learning is different, how to think about it, and finally what a model actually is (spoiler alert - think "a function written a differen