🎥 Как думают роботы. Интерпретация ML-моделей
👁 2 раз ⏳ 7171 сек.
На "Сборке" рассказывал про интерпретацию моделей машинного обучения. Акцент получился на интерпретации нейронок. Выступление было в Zoom, задавали интересные вопросы, хочется съездить к ним вживую после коронавируса - ребята классные.

🎥 Как думают роботы. Интерпретация ML-моделей
👁 2 раз ⏳ 7171 сек.
На "Сборке" рассказывал про интерпретацию моделей машинного обучения. Акцент получился на интерпретации нейронок. Выступление было в Zoom, задавали интересные вопросы, хочется съездить к ним вживую после коронавируса - ребята классные.

​ГИС на машинном обучении: магазины в лучших локациях и развитие «последней мили»

🔗 ГИС на машинном обучении: магазины в лучших локациях и развитие «последней мили»
Каждый год «М.Видео» и «Эльдорадо» открывают десятки новых магазинов в разных регионах России. Ремонт, системы безопасности и ИТ, оборудование для магазина в 150...

​Как мужик квазигруппы искал (или Учи Python, а то будешь руками работать)

🔗 Как мужик квазигруппы искал (или Учи Python, а то будешь руками работать)
Совсем немного теории Латинский квадрат — табличка, заполненная буквами так, что в каждой строке и в каждом столбце никакая не повторяется дважды.

​7 PyTorch functions for your next Machine Learning project

🔗 7 PyTorch functions for your next Machine Learning project
Exploring various PyTorch Functions

​7 PyTorch functions for your next Machine Learning project

🔗 7 PyTorch functions for your next Machine Learning project
Exploring various PyTorch Functions

курс Теория вероятностей

Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data

🎥 Теория вероятностей 1. Повторение прошлого семестра и распределение
👁 1 раз ⏳ 4578 сек.
Лекция от 6.02.2020

Лектор: Жуковский М.Е.
Снимал и монтировал: Васильев Игорь

🎥 Теория вероятностей 2. Виды распределений
👁 1 раз ⏳ 4351 сек.
Лекция от 13.02.2020

Лектор: Жуковский М.Е.
Снимал и монтировал: Васильев Игорь

🎥 Теория вероятностей 3. Случайные величины
👁 1 раз ⏳ 4539 сек.
Лекция от 20.02.2020

Лектор: Жуковский М.Е.
Снимал и монтировал: Васильев Игорь

🎥 Теория вероятностей 4
👁 1 раз ⏳ 4521 сек.


🎥 Теория вероятностей 5.
👁 1 раз ⏳ 4639 сек.

курс Теория вероятностей

Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data

🎥 Теория вероятностей 1. Повторение прошлого семестра и распределение
👁 1 раз ⏳ 4578 сек.
Лекция от 6.02.2020

Лектор: Жуковский М.Е.
Снимал и монтировал: Васильев Игорь

🎥 Теория вероятностей 2. Виды распределений
👁 1 раз ⏳ 4351 сек.
Лекция от 13.02.2020

Лектор: Жуковский М.Е.
Снимал и монтировал: Васильев Игорь

🎥 Теория вероятностей 3. Случайные величины
👁 1 раз ⏳ 4539 сек.
Лекция от 20.02.2020

Лектор: Жуковский М.Е.
Снимал и монтировал: Васильев Игорь

🎥 Теория вероятностей 4
👁 1 раз ⏳ 4521 сек.


🎥 Теория вероятностей 5.
👁 1 раз ⏳ 4639 сек.

​Five PyTorch Tensor Operations you had absolutely no idea about

🔗 Five PyTorch Tensor Operations you had absolutely no idea about
Getting Started with PyTorch

​Test-Time Augmentation For Structured Data With Scikit-Learn - Machine Learning Mastery

🔗 Test-Time Augmentation For Structured Data With Scikit-Learn - Machine Learning Mastery
Test-time augmentation, or TTA for short, is a technique for improving the skill of predictive models. It is typically used to improve the predictive performance of deep learning models on image datasets where predictions are averaged across multiple augmented versions of each image in the test dataset. Although popular with image datasets and neural network models, test-time augmentation can be used with

Опубликован 11 урок курса ( https://youtu.be/jMTx34aGhw4 ).

Постепенно в ходе курса мы добрались до визуализации данных. В 11 уроке мы начинаем изучать пакет ggplot2, и функцию qplot().

Весь курс бесплатный, но при желании в качестве благодарности вы можете поддержать этот проект перечислив любую сумму на этой странице ( https://secure.wayforpay.com/payment/r4excel_users ).

Подписывайтесь на YouTube канал ( https://bit.ly/36kliAp ), что бы не пропустить публикацию новых уроков.

Ссылки:
Подписаться на YouTube - https://bit.ly/36kliAp
Видео 11 урока - https://youtu.be/jMTx34aGhw4
Материалы к 11 уроку - https://github.com/selesnow/r4excel_users/tree/master/lesson_11
Тесты к 10 уроку - https://onlinetestpad.com/t/rlanguage4excelusers-11
Плейлист курса - https://www.youtube.com/playlist?list=PLD2LDq8edf4pgGg16wYMobvIYy_0MI0kF
Благодарности - https://secure.wayforpay.com/payment/r4excel_users
Статья о курсе на proglib - https://proglib.io/p/besplatnyy-videokurs-yazyk-r-dlya-polzovateley-excel-2020-04-14
Статья о курсе на Хабре - https://habr.com/ru/post/495438/

https://youtu.be/jMTx34aGhw4

🎥 Язык R для пользователей Excel #10: Загрузка JSON файлов в R и преобразование списков в таблицы
👁 1 раз ⏳ 1253 сек.
JSON и XML являются чрезвычайно популярными форматами хранения и обмена информацией, как правило, за счёт своей компактности.

Но анализировать данные представленные в таких форматах сложно, поэтому их перед анализом необходимо привести к табличному виду, именно этому мы и научимся в данном видео.

Урок посвящён пакету tidyr, входящему в ядро библиотеки tidyverse, и функциям unnest_longer(), unnest_wider() и hoist().

Тест для проверки знаний: https://onlinetestpad.com/t/rlanguage4excelusers-10

===========

🎥 Papers With Code (Free Resource of Machine Learning Papers and Code)
👁 1 раз ⏳ 1004 сек.
Papers With Code (Free Resource of Machine Learning Papers and Code)

Are you ready to take your data science learning to the next level? If so, Papers With Code will be an invaluable, free and open resource that will give you free access to Machine Learning papers, code and evaluation tables.

✅ Papers with Code: https://paperswithcode.com/

Statistics of Papers with Code (As of June 1, 2020)
🔹 2681 leaderboards
🔹 1558 tasks
🔹 2422 datasets
🔹 23974 papers with code

All papers with code are categorised to

🎥 Papers With Code (Free Resource of Machine Learning Papers and Code)
👁 1 раз ⏳ 1004 сек.
Papers With Code (Free Resource of Machine Learning Papers and Code)

Are you ready to take your data science learning to the next level? If so, Papers With Code will be an invaluable, free and open resource that will give you free access to Machine Learning papers, code and evaluation tables.

✅ Papers with Code: https://paperswithcode.com/

Statistics of Papers with Code (As of June 1, 2020)
🔹 2681 leaderboards
🔹 1558 tasks
🔹 2422 datasets
🔹 23974 papers with code

All papers with code are categorised to

​Predicting Reddit Flairs using Machine Learning and Deploying the Model using Heroku

🔗 Predicting Reddit Flairs using Machine Learning and Deploying the Model using Heroku
Creating a web app and deploying the machine learning model

​Детектор приседаний на OpenCV и Tensorflow

🔗 Детектор приседаний на OpenCV и Tensorflow
В эпоху заточения хорошо заниматься физкультурой, но вот беда — не все домашние с этим согласны, так что приходилось прикладывать некоторые усилия. Работать надз...

​Детектор приседаний на OpenCV и Tensorflow

🔗 Детектор приседаний на OpenCV и Tensorflow
В эпоху заточения хорошо заниматься физкультурой, но вот беда — не все домашние с этим согласны, так что приходилось прикладывать некоторые усилия. Работать надз...

​24 датасета для ритейла и ecommerce

🔗 24 датасета для ритейла и ecommerce
Продуктовые датасеты Fashion-MNIST: Идеально подходит для продуктовой категоризации. MNIST содержит почти 60 000 обучающих изображений и 10 000 тестовых изобр...

​109 бесплатных курсов по Data Science

🔗 109 бесплатных курсов по Data Science
Информационные технологии позволяют получить невероятно крутые образовательные ресурсы в один клик. Бесплатно. Я сейчас решаю задачу, как из огромной массы жи...

​License Plate Image Enhancement

🔗 License Plate Image Enhancement
From the silver screen to reality