UNDERSTANDING MACHINE LEARNING
From Theory to Algorithms

https://www.cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/understanding-machine-learning-theory-algorithms.pdf

​Building richer, real-world data sets to push conversational research forward

🔗 Building richer, real-world data sets to push conversational research forward
Beat the Bot, which is a game exclusively for researchers on Messenger, helps provide conversational AI researchers with high-signal data. We plan to open-source our dataset to help push dialogue research forward.

​This Neural Network Combines Motion Capture and Physics

🔗 This Neural Network Combines Motion Capture and Physics
❤️ Watch these videos in early access on our Patreon page or join us here on YouTube: - https://www.patreon.com/TwoMinutePapers - https://www.youtube.com/channel/UCbfYPyITQ-7l4upoX8nvctg/join 📝 The paper "DReCon: Data-Driven responsive Control of Physics-Based Characters" is available here: - https://montreal.ubisoft.com/en/drecon-data-driven-responsive-control-of-physics-based-characters/ - https://static-wordpress.akamaized.net/montreal.ubisoft.com/wp-content/uploads/2019/11/13214229/DReCon.pdf 🙏 We wo

​Picture me rollin‘ ’with Pandas in 4 minutes

🔗 Picture me rollin‘ ’with Pandas in 4 minutes
A short introduction to Pandas DataFrame.rolling() which provides an easy way to perform rolling window calculations.

​Сделали перевод документации библиотеки машинного обучения PHP-ML.

Пользуйтесь: https://php-ml.ru/

🔗 PHP-ML.ru - документация на Русском

​With AutoGluon, AWS Brings AutoML to their Platform

🔗 With AutoGluon, AWS Brings AutoML to their Platform
With the release of AutoGluon, AWS now offers both managed and automated machine learning in its cloud platform.

🎥 A Deep Learning-based Radar and Camera Sensor Fusion Architecture for Object Detection
👁 1 раз ⏳ 1199 сек.
- Challenges for the low-level fusion of multi modal sensor data
- Choice of a radar data projection to a camera image plane
- Proposal of a network architecture and training technique
- Future research and challenges

Speaker: Felix Nobis – Research Associate, TUM

⇒⇒ Subscribe for more videos ► http://bit.ly/autosenstvsub ◄
⇒⇒ Find us on ► WeChat ◄
⇒⇒ Get our newsletter ► https://go.auto-sens.com/newsletter ◄

Find out about our next event at ► http://www.auto-sens.com ◄

Recorded live at AutoSens Bruss

🎥 Introduction to Deep Learning Recitation 2
👁 1 раз ⏳ 1668 сек.

​[кейс Locomizer] Какие знания можно на самом деле извлечь из анонимизированного датасета с координатами пользователей
Данная статья является частью серии «Кейс Locomizer», см. также
• Как мы за два года ускорили расчёт тепловой карты в 20000 раз (послезавтра)
• Открываем One Ring — инструментарий для гибкой конфигурации сложных процессов обработки данных на Spark в облаке (скоро)
Здравствуйте.

Недавно издание The New York Times опубликовало претендующую на сенсационность статью о том, как отследить пользователей по коммерчески доступным анонимизированным датасетам с координатами их перемещений, и здесь, на Хабре её вольный перевод с дополнениями от неизвестного корпоративного копирайтера собрал большое количество комментариев разной степени обеспокоенности.

Так получилось, что я последние два с половиной года являюсь техническим лидом на геоинформационном проекте, который занимается задачей непосредственного извлечения знаний именно из таких коммерческих датасетов. Но мои комментарии с просьбой отставить панику собрали большое количество минусов. Что ж. В поговорке про отсутствие паранойи и не факт, что за вами не следят, есть некая доля истины.

Но есть и доля истины по ту сторону чёрного зеркала, возможно, куда большая. Или интересная.

🔗 [кейс Locomizer] Какие знания можно на самом деле извлечь из анонимизированного датасета с координатами пользователей
Данная статья является частью серии «Кейс Locomizer», см. также • Как мы за два года ускорили расчёт тепловой карты в 20000 раз (послезавтра) • Открываем One Rin...

​Deepfakes may be a useful tool for spies

https://www.technologyreview.com/f/613778/deepfakes-spies-espionage/

🔗 Deepfakes may be a useful tool for spies
A spy may have used an AI-generated face to deceive and connect with targets on social media.The news: A LinkedIn profile under the name Katie Jones has been identified by the AP as a likely front for AI-enabled espionage.

​Карта водителя: зачем она нужна и как ее получить в МФЦ

🔗 Карта водителя: зачем она нужна и как ее получить в МФЦ

​Управляемое обучение
Для обсуждения предлагается оригинальный способ машинного обучения. Предполагается способность обучатся на коротких, организованных выборках. Может быть актуально в областях, где нет больших данных.

Центральный вопрос:

При каких условиях конечное число примеров вход-выход позволяет однозначно восстановить программу?

🔗 Управляемое обучение
Для обсуждения предлагается оригинальный способ машинного обучения. Предполагается способность обучатся на коротких, организованных выборках. Может быть актуальн...

​Геоаналитика в рознице, часть1: автоматизируем процесс выбора места для бизнеса. 2ГИС + MS Azue + ML
Всем привет!
Меня зовут Сергей Коньков — я архитектор данных в компании Business reports & Data.
Данная статья рассказывает о возможностях использования гео-аналитики и машинного обучения в розничной компании и основана на реальном проекте нашего клиента — большой сети салонов красоты. Здесь не будет много кода и технических деталей, внимание будет уделено обзору технологий, их применению и интеграции.

🔗 Геоаналитика в рознице, часть1: автоматизируем процесс выбора места для бизнеса. 2ГИС + MS Azue + ML
Всем привет! Меня зовут Сергей Коньков — я архитектор данных в компании Business reports & Data. Данная статья рассказывает о возможностях использования гео-анал...

​Implementing an Autoencoder in PyTorch

🔗 Implementing an Autoencoder in PyTorch
Building an autoencoder model for reconstruction

Лекции по Deep Learning

DEEP LEARNING | Обучение глубоких нейронных сетей
Общие подходы к ускорению нейронных сетей
Как ускорить обучение и инференс ваших нейронных сетей
Tips & Tricks for Fast Neural Net Inference in Production
Нейронные сети: быстрый инференс на GPU с помощью TensorRT
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И АНАЛИЗ ДАННЫХ
СВЕРТОЧНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ | Обучение сети на Python и TensorFlow
Искусственный интеллект и искусство
Искусственный интеллект

#neural #MachineLearning

🎥 DEEP LEARNING | Обучение глубоких нейронных сетей | Дмитрий Коробченко (NVIDIA)
👁 15 раз ⏳ 3727 сек.
Deep Learning.
Введение в машинное обучение, нейронные сети и искусственный интеллект.
Дмитрий Коробченко (NVIDIA)
-------
Типы задач, решаемых с ...

🎥 Общие подходы к ускорению нейронных сетей – Дмитрий Коробченко
👁 8 раз ⏳ 1384 сек.
Секция Fit ML – Pain stage, 11 мая 2019
Презентации с Data Fest 6 – https://drive.google.com/open?id=1LOmOoh1WLqmhSqTKjvdOQx-YOTyBgG-i

🎥 DataStart.ru Conf - Дмитрий Коробченко - Как ускорить обучение и инференс ваших нейронных сетей
👁 5 раз ⏳ 2917 сек.
Записи с DataStart Conference 2018 Autumn - конференции по Data Science, Machine Learning (20 октября 2018)

🎥 Tips & Tricks for Fast Neural Net Inference in Production / Дмитрий Коробченко (NVIDIA)
👁 6 раз ⏳ 3071 сек.
Следующая конференция HighLoad++ пройдет 6 и 7 апреля 2020 года в Санкт-Петербурге

Подробности и билеты по ссылке http://bit.ly/2sSxgBx
--------
H...

🎥 Нейронные сети: быстрый инференс на GPU с помощью TensorRT / Дмитрий Коробченко (NVIDIA)
👁 2 раз ⏳ 2592 сек.
HighLoad++ 2017

Зал «Москва», 8 ноября, 11:00

Тезисы:
http://www.highload.ru/2017/abstracts/2985

Современные нейронные сети базируются на высоко...

🎥 НЕЙРОННЫЕ СЕТИ | Дмитрий Коробченко (NVIDIA)
👁 2 раз ⏳ 4289 сек.
Почему нейронные сети лежат в основе современного искусственного интеллекта? Обзор технологии Deep Learning: методы и задачи.

🎥 МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ И АНАЛИЗ ДАННЫХ | Дмитрий Коробченко (NVIDIA)
👁 4 раз ⏳ 3605 сек.
Машинное обучение и анализ данных. Обзор решаемых задач, методов и примеров применения.

• Что такое машинное обучение?
• Математический базис для ...

🎥 СВЕРТОЧНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ | Обучение сети на Python и TensorFlow (демо)
👁 3 раз ⏳ 3376 сек.
Мастер-класс по обучению свёрточных нейронных сетей.
Дмитрий Коробченко (NVIDIA)
---
Краткое введение в архитектуру свёрточной нейронной сети и глу...

🎥 Искусственный интеллект и искусство
👁 2 раз ⏳ 1301 сек.
Дмитрий Коробченко, доклад на yCamp-4

Можно ли обучить машины творчеству? Как работает Prisma, интеллектуальный синтез изображений и музыки? Можно...

🎥 Дмитрий Коробченко: Искусственный интеллект
👁 2 раз ⏳ 3958 сек.
В сердце современного искусственного интеллекта — глубокие нейронные сети.

Сегодня они помогают нам с успехом решать задачи машинного зрения, обра...

​https://www.youtube.com/watch?v=3qdH0u1Ae2Y

🔗

​Channel Pruning via Automatic Structure Search

Channel pruning via artificial bee colony (ABC) in an automatic manner.

https://github.com/lmbxmu/ABCPruner

https://arxiv.org/abs/2001.08565v1

Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data

🔗 lmbxmu/ABCPruner
Contribute to lmbxmu/ABCPruner development by creating an account on GitHub.

​Reading Color Blindness Charts: Deep Learning and Computer Vision

🔗 Reading Color Blindness Charts: Deep Learning and Computer Vision
There are plenty of online tutorials where you can learn to train a neural network to classify handwritten digits using the MNIST dataset…

​Automating MXNet build using Bash scripting

🔗 Automating MXNet build using Bash scripting
Building binaries for releasing software is painstaking. But automation using Bash scripting turned out to be well worth the hassle!

​Reinforcement Learning : Solving MDPs using Dynamic Programming (Part 3)

🔗 Reinforcement Learning : Solving MDPs using Dynamic Programming (Part 3)
Previous two stories were about understanding Markov-Decision Process(MDP) (Part 1) and Defining Bellman Equation for Optimal policy and…