​Are LSTMs Always Effective At Time Series Analysis? A Case Study of Oil Prices

🔗 Are LSTMs Always Effective At Time Series Analysis? A Case Study of Oil Prices
There has been much speculation as to whether models such as LSTM can be used to forecast asset prices — in this example, oil.

​Twitter analysis of the #AIDebate

By Samira A.Rahimi and Peyman Ghasemi, GitHub : https://github.com/rahimi-s-lab/Twitter-AI-Debate

#Emotion #Twitter #Visualization #WordsCloud

🔗 rahimi-s-lab/Twitter-AI-Debate
Contribute to rahimi-s-lab/Twitter-AI-Debate development by creating an account on GitHub.

​Scanned Document Classification using Computer Vision

🔗 Scanned Document Classification using Computer Vision
A deep learning approach to address the scanned document classification problem

Neural Style Transfer : From Theory to Pytorch Implementation

https://www.youtube.com/watch?v=c3kL9yFGUOY

🎥 Neural Style Transfer : From Theory to Pytorch Implementation
👁 4 раз ⏳ 3085 сек.
In this video I'll introduce you to neural style transfer, a cool way to use deep neural network to manipulate photo to yield beautiful automatically generated new photos! This is a fairly lengthy videos so here is the breakdown if you need to move around a bit:


Introduction: 0:00:00
Tools: 0:00:32
Resource: 0:01:01
Paper Overview from Leon A. Gatys, Alexander S. Ecker, Matthias Bethge: 0:02:30
Code from Pytorch Documentation Walkthrough: 0:20:23
Conclusion: 0:50:00

Here are the resources used in this v

🎥 What Needs to be Added to Machine Learning?
👁 1 раз ⏳ 3607 сек.
Leslie Valiant (Harvard)

TAU Theory-Fest
Tel Aviv University
29-30.12.19

Stacked DeBERT: All Attention in Incomplete Data for Text Classification

https://github.com/gcunhase/StackedDeBERT

Papaer https://arxiv.org/abs/2001.00137v1

Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data

​Можно ли доверять медицинским советам ботов? Доктора пока не уверены в этом
Компания Babylon Health, капитализация которой оценивается в $2 млрд, предлагает услуги чатбота, дающего медицинские советы на основе описываемых симптомов. Его использовали уже 1,7 млн раз. Однако эксперты волнуются, что он работает не совсем так, как обещают в рекламе.

Хэмиш Фрейзер впервые столкнулся с Babylon Health в 2017 году, когда они с коллегой для статьи в Wired помогали проверять точность диагнозов нескольких систем на базе ИИ, работающих по симптомам, и предназначенных для выдачи советов любому человеку, имеющему смартфон. Среди конкурентов с распознаванием распространённых болезней, включая астму и опоясывающий лишай, худшей оказалась программа проверки симптомов от Babylon Health. Фрейзер, который тогда работал инспектором по информатике здоровья в Лидском университете в Англии, заключил, что компании нужно очень серьёзно улучшать свой сервис, чтобы не уйти с рынка.

🔗 Можно ли доверять медицинским советам ботов? Доктора пока не уверены в этом
Компания Babylon Health, капитализация которой оценивается в $2 млрд, предлагает услуги чатбота, дающего медицинские советы на основе описываемых симптомов. Его...

​All Machine Learning Models Explained in 6 Minutes

🔗 All Machine Learning Models Explained in 6 Minutes
Intuitive explanations of the most popular machine learning models.

​10 ML & NLP Research Highlights of 2019
https://ruder.io/research-highlights-2019/

🔗 10 ML & NLP Research Highlights of 2019
This post gathers ten ML and NLP research directions that I found exciting and impactful in 2019.

Нейронные сети для старта

Нейронная сеть. Пытаюсь познакомиться. Часть 1.
Нейронная сеть. Часть 2. Рисунок из фотографии.
Нейронная сеть. Часть 3. Функция активации.
Нейронная сеть. Часть 4 . Нейрон смещения.

#video #neural

🎥 Нейронная сеть. Пытаюсь познакомиться. Часть 1.
👁 67 раз ⏳ 1205 сек.
Приступил к изучению нейронных сетей.
В планах создание небольшой библиотеки на Pixilang и эксперименты по использованию нейросети для разных за...

🎥 Нейронная сеть. Часть 2. Рисунок из фотографии.
👁 19 раз ⏳ 691 сек.
Ролик о преобразовании фотографии в рисунок с помощью нейронной сети.
Использую интерпретатор Pixilang без использования сторонних библиотек.
Целью...

🎥 Нейронная сеть. Часть 3. Функция активации.
👁 10 раз ⏳ 443 сек.
Ролик о создании функции активации для нейронной сети.
Хотел функцию, которая быстро работает и выход которой лежит в ограниченном диапазоне.

Цель...

🎥 Нейронная сеть. Часть 4 . Нейрон смещения.
👁 10 раз ⏳ 345 сек.
Делюсь своим пониманием, для чего нужен нейрон смещения
Скрипты для Pixilang https://yadi.sk/d/L86D1lk4lPcYQA

Моя группа ВКонтакте https://vk.co...

​How to use Kernels and Forums to Win Kaggle Competitions | by Jian Qiao | Kaggle

🔗 How to use Kernels and Forums to Win Kaggle Competitions | by Jian Qiao | Kaggle
Kaggle Days China edition was held on October 19-20 at Damei Center, Beijing.More than 400 data scientists and enthusiasts gathered to learn, make friends, and compete in a full-day offline competition. Kaggle Days is produced by LogicAI and Kaggle. About LogicAI: LogicAI is a boutique Data Science consultancy company owned by Kaggle fans and Grandmasters. As a global company, they do custom end-to-end AI and Data Science development projects as well as trainings for C-level management and tech teams. Wa

​Mask-R CNN от новичка до профессионала

Однажды мне потребовалось анализировать информацию с изображения и на выходе иметь тип объекта, его вид, а также, анализируя совокупность кадров, мне нужно было выдать идентификатор объекта и время пребывания в кадре, было нужно определять как перемещался объект и в поле зрения каких камер попадал. Начнем, пожалуй, с первых двух, о анализе кадров в совокупности речь пойдет в следующей части.

🔗 Mask-R CNN от новичка до профессионала
Однажды мне потребовалось анализировать информацию с изображения и на выходе иметь тип объекта, его вид, а также, анализируя совокупность кадров, мне нужно было...

​Log loss function math explained

🔗 Log loss function math explained
Have you ever worked on a classification problem in Machine Learning? If yes, then you might have come across cross-entropy or log loss…

​This Will Change the Way You Look at GANs

🔗 This Will Change the Way You Look at GANs
Real-time visualizations of GAN learning and mode collapse

​A simulation framework to analyze airplane boarding methods

🔗 A simulation framework to analyze airplane boarding methods
Developing a Python program to calculate boarding times for various configurations and to visualize the boarding procedure

🎥 Applied Machine Learning - Peter Heiberg
👁 1 раз ⏳ 1838 сек.
In this talk Peter will tell the story about how he applied machine learning to enhance the user experience of data entry and search using natural language processing and face recognition in one of the spare time projects, a large crowd sourced wiki. The results of those enhancements exceeded his wildest expectations.

Speaker Peter Heiberg
A seasoned software developer with a passion for sharing knowledge. He has been working as a consultant the last 9 years. Peter has spent the last 20 years developing li

🎥 Top 10 Artificial Intelligence Technologies in 2020 | Artificial Intelligence Trends | Edureka
👁 1 раз ⏳ 622 сек.
🔥 Machine Learning Engineer Masters Program: https://www.edureka.co/masters-program/machine-learning-engineer-training
This Edureka video on "Top 10 Technologies in AI" will list out the top trending technologies that are going to take over the IT industries with the help of Artificial Intelligence. These technologies are most likely to start showing their dominance in the market from 2020 itself.

-----------------------------------------------------------

🔵 Post Graduate Program in AI and Machine Learni

​Anatomy of an AI System

🔗 Anatomy of an AI System
Anatomy of an AI System - The Amazon Echo as an anatomical map of human labor, data and planetary resources. By Kate Crawford and Vladan Joler (2018)

​Introduction to Deep Learning

📝 Skansi_S_-_Introduction_to_Deep_Learning_-_2018.pdf - 💾3 893 279