​The Art and Science of Finding AI Projects

🔗 The Art and Science of Finding AI Projects
Don’t know how to get started with AI? Use the AI Discovery Diamond Framework to generate AI Project ideas.

🎥 Riccardo Zecchina: "Evidence for local entropy optimization in machine learning, physics and neu..."
👁 1 раз ⏳ 3533 сек.
Machine Learning for Physics and the Physics of Learning 2019
Workshop IV: Using Physical Insights for Machine Learning

"Evidence for local entropy optimization in machine learning, physics and neuroscience"
Riccardo Zecchina - Bocconi University

Institute for Pure and Applied Mathematics, UCLA
November 20, 2019

For more information: http://www.ipam.ucla.edu/mlpws4

​Tensorflow 2.0: Solving Classification and Regression Problems

🔗 Tensorflow 2.0: Solving Classification and Regression Problems
After much hype, Google finally released TensorFlow 2.0 which is the latest version of Google's flagship deep learning platform. A lot of long-awaited features have been introduced in TensorFlow 2.0. This article very briefly covers how you can develop simple classification and regression models using TensorFlow 2.0.

​Richard Feynman on Artificial General Intelligence

🔗 Richard Feynman on Artificial General Intelligence
In a lecture held by physicist Richard Feynman (1918–1988) on September 26th, 1985, the question of artificial general intelligence (also…

StyleGANv2. The authors did a big homework and fixed "light spots" and "burnt skin" artifacts. Also, they proposed an improved method for finding real images in latent space (but still via backprop).
▶ youtu.be/c-NJtV9Jvp0
🔎 github.com/NVlabs/stylegan2
📝 arxiv.org/abs/1912.04958

🎥 StyleGAN2
👁 2 раз ⏳ 347 сек.
Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN
Tero Karras, Samuli Laine, Miika Aittala, Janne Hellsten, Jaakko Lehtinen, Timo Aila

Paper: http://arxiv.org/abs/1912.04958
Code: https://github.com/NVlabs/stylegan2

Abstract: The style-based GAN architecture (StyleGAN) yields state-of-the-art results in data-driven unconditional generative image modeling. We expose and analyze several of its characteristic artifacts, and propose changes in both model architecture and training methods to address them

​ICYMI: Beautify your face using a GAN-based architecture!

https://www.profillic.com/paper/arxiv:1912.03630

code request link: http://bit.ly/GANbeauty

🔗 Face Beautification: Beyond Makeup Transfer - Profillic
Explore state-of-the-art in machine learning, AI, and robotics. Browse models, source code, papers by topics and authors. Connect with researchers and engineers working on related problems in machine learning, deep learning, natural language processing, robotics, computer vision, data mining, neural networks, artificial intelligence/AI, data science... and explore working together on projects, github code

🎥 Сервисы машинного обучения и искуственного интеллекта в AWS.
👁 1 раз ⏳ 1865 сек.
Знакомьтесь — Сергей, Solutions Architect в Amazon Web Services. И спикер мероприятия AWS Business Day.

Сергей работал в Booking.com, Google, Microsoft и Intel. Эксперт в клауд решениях. Во время события представил технологии будущего, доступные уже сегодня! Присоединяйтесь к просмотру.

Softprom by ERC - Advanced Consulting Partner в сети Amazon Web Services. Компания основана в 1999 году и сегодня представлена на территории в более 30 странах. https://softprom.com

🎥 Data Mining #8 / Байесовские методы машинного обучения [Технострим]
👁 2 раз ⏳ 8384 сек.
Лекция №8 "Байесовские методы машинного обучения"
Курс "Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных" или "Data Mining"
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова

Другие лекции этого курса: https://bit.ly/37bMNMc
Слайды лекции: https://bit.ly/384ENgN

📝 ПОДРОБНЕЕ О КУРСЕ:
Описание и программа: https://bit.ly/2XfQADV
Короткое видео о курсе: https://youtu.be/Cbyw9b7k2Ao

Цель курса — изучение студентами как классических, так и современных подходов к решению задач Data Mining, основа

​What just happened in the world of AI? - KDnuggets

🔗 What just happened in the world of AI? - KDnuggets
The speed at which AI made advancements and news during 2019 makes it imperative now to step back and place these events into order and perspective. It's important to separate the interest that any one advancement initially attracts, from its actual gravity and its consequential influence on the field. This…

​Guide to Building a College Basketball Machine Learning Model in Python

🔗 Guide to Building a College Basketball Machine Learning Model in Python
Let’s compare a neural net performance to Vegas line accuracy.

​Understanding Dataset Shift

🔗 Understanding Dataset Shift
How to make sure your models are not fooled by tricks of your data.

​Клиентоориентированный Data Lake в игровой компании

Источник

Привет, Хабр! Меня зовут Максим Пчелин, и я руковожу разработкой BI-DWH в MyGames (игровое подразделение Mail.ru Group). В этой статье я расскажу о том, как и зачем мы строили клиентоориентированное DataLake-хранилище.

Статья состоит из трех частей. Сперва я расскажу, почему мы решили реализовывать DataLake. Во второй части я опишу, какие технологии и решения мы используем, чтобы хранилище могло работать и наполняться данными. И в третьей части опишу, что мы делаем для улучшения качества наших сервисов.

🔗 Клиентоориентированный Data Lake в игровой компании
Источник Привет, Хабр! Меня зовут Максим Пчелин, и я руковожу разработкой BI-DWH в MyGames (игровое подразделение Mail.ru Group). В этой статье я расскажу о то...

​Example on-device model personalization with TensorFlow Lite

🔗 Example on-device model personalization with TensorFlow Lite

​Naive Bayes Unlocked

🔗 Naive Bayes Unlocked
Naive Bayes Classifier

​Прикладное глубокое обучение. Подход к пониманию глубоких нейронных сетей на основе метода кейсов [2020] Умберто Микелуччи.

Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data

📝 Прикладное глубокое обучение [2020] Умберто Микелуччи.pdf - 💾40 915 510

​ImJoy: a new computational platform for deep learning https://www.scilifelab.se/news/imjoy-a-new-computational-platform-for-deep-learning/

🔗 ImJoy: a new computational platform for deep learning
Researchers from SciLifeLab have developed a new online platform to address the pressing need for publically available deep learning bioinformatic tools – tools that can learn how to make correct decisions by themselves based on large data sets. The new platform, known as ImJoy, facilitates the...

​Технологические соревнования Радиофест-2019. Итоги
Дорогие друзья, мы рады сообщить, что первые в истории технологические соревнования по радиотехнике Радиофест-2019 успешно проведены. В предыдущей статье мы рассказывали как мы готовились к соревнованиям, сейчас же подведем итоги и расскажем как все прошло (будет много фото).

🔗 Технологические соревнования Радиофест-2019. Итоги
Дорогие друзья, мы рады сообщить, что первые в истории технологические соревнования по радиотехнике Радиофест-2019 успешно проведены. В предыдущей статье мы расс...

​Artificial Intelligence Journey 2019 — Даниил Анастасьев

🔗 Artificial Intelligence Journey 2019 — Даниил Анастасьев
Даниил Анастасьев рассказывает про соревнование Artificial Intelligence Journey 2019 на платформе Data Souls. Команда Даниила заняла первое победное место! Из этого видео вы сможете узнать: - Возможно ли подготовиться к ЕГЭ за неделю - Готов ли компьютер писать сочинения лучше людей - Реально ли сохраняться бодрость духа, обучаясь на десятках примеров Узнать о текущих соревнованиях можно на сайте http://mltrainings.ru/ Узнать о новых тренировках и видео можно из групп: ВКонтакте https://vk.com/mltrai