🎥 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

​Usa Metabase

https://github.com/g-adamante/metabase_csv_export

🔗 g-adamante/metabase_csv_export
Using selenium and Firefox Driver, this script finds a metabase question, logs in and downloads it's results as an CSV file. - g-adamante/metabase_csv_export

​This object-recognition dataset stumped the world’s best computer vision models

http://news.mit.edu/2019/object-recognition-dataset-stumped-worlds-best-computer-vision-models-1210

🔗 This object-recognition dataset stumped the world’s best computer vision models
Objects are posed in varied positions and shot at odd angles to spur new AI techniques.

​Using GANs to Generate Images of Race Cars

https://medium.com/@ODSC/using-gans-to-generate-images-of-race-cars-4e364474a63f

🔗 Using GANs to Generate Images of Race Cars
Have you ever stood in a packed crowd, seen heatwaves rippling off the pavement and felt the roar of cars flying past you? No? I’m guessing…

​How I Played Flappy Bird With My Mind

🔗 How I Played Flappy Bird With My Mind
Controlling the mobile classic using my brainwaves 🧠

​Automated Aspen HYSYS modelling

🔗 Automated Aspen HYSYS modelling
and why all Process Engineers should worry about it

​Neural Voice Puppetry: photo-realistic audio-driven facial video synthesis. Can be used for animating virtual assistants, video dubbing, news faking...
youtu.be/s74_yQiJMXA
arxiv.org/abs/1912.05566v1

🔗 Neural Voice Puppetry: Audio-driven Facial Reenactment
Paper: https://arxiv.org/pdf/1912.05566v1.pdf Project: https://justusthies.github.io/posts/neural-voice-puppetry/ We present Neural Voice Puppetry, a novel approach for audio-driven facial video synthesis. Given an audio sequence of a source person or digital assistant, we generate a photo-realistic output video of a target person that is in sync with the audio of the source input. This audio-driven facial reenactment is driven by a deep neural network that employs a latent 3D face model space. Through the

​Top 10 Free Deep Learning Massive Open Online Courses

https://edgy.app/top-10-free-deep-learning-massive-open-online-courses?pfrom=tech&fp=a7&es_p=10715196

🔗 Top 10 Free Deep Learning Massive Open Online Courses
To compile this top 10 free deep learning massive open online courses, we explored the MOOCs (Massive Open Online Courses) offered by top universities, colleges, and leading tech companies. Dedicated to beginners, intermediate, and advanced learners, and covering most concepts of Deep Learning, from the most basic to the cutting-edge, all of these courses are … Continue reading "Top 10 Free Deep Learning Massive Open Online Courses"

​Тренировка по машинному обучению 14 декабря 2019

🔗 Тренировка по машинному обучению 14 декабря 2019
Тренировка по машинному обучению – это открытый митап, на который мы приглашаем участников соревнований по анализу данных, чтобы познакомиться, рассказать про задачи, обменяться опытом участия и пообщаться. С докладами выступают успешные участники последних соревнований на Kaggle и других платформах — рассказывают о своих решениях: какие техники и методы использовали они сами, а какие помогли их конкурентам. В программе 14 декабря: - Yury Bolkonsky, Andrei Dukhounik - Kaggle Understanding Clouds from Sate