​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…

​Kaggle Days Tokyo: Highlights | Kaggle Days

🔗 Kaggle Days Tokyo: Highlights | Kaggle Days
Kaggle Days Tokyo took place on December 11-12, 2019 at Mori Tower, Roppongi Hills, Tokyo. This was the 6th edition of our signature two-day event featuring Master and Grandmaster speakers, and a live, all-day Kaggle Competition. Visit the "Kaggle Days Tokyo" Playlist for specific sessions from this event. This edition was sponsored by Google Cloud (GCP), Data Science Dojo, and DeNA. Kaggle Days is produced by LogicAI and Kaggle. About LogicAI: LogicAI is a boutique Data Science consultancy company o