​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

​Building a Text Classification model using BiLSTM

🔗 Building a Text Classification model using BiLSTM
Text classification is one of the fundamental tasks in NLP. Almost every NLP system uses text classification somewhere in its backend. For…

🎥 How to Select the Correct Predictive Modeling Technique | Machine Learning Training | Edureka
👁 2 раз ⏳ 847 сек.
🔥Edureka Machine Learning Certification Training: https://www.edureka.co/machine-learning-certification-training
This Edureka video on 'Selecting The Correct Predictive Modeling Technique' covers the various deciding factors to choose the correct predictive modeling technique. Following are the topics discussed:
What is Predictive Analysis?
Predictive Analysis Techniques
Choosing a Predictive Analysis Technique
Predictive Analysis Models

Python Tutorial Playlist: https://goo.gl/WsBpKe
Machine Learning Tuto

🎥 Would you survive the Titanic? Use Machine Learning to find out.
👁 1 раз ⏳ 314 сек.
Dive deep into the data of the sinking of the 1912 Titanic, all while predicting your own chances of survival. This video is both an entertaining and intriguing introduction to Machine Learning!

Try it out for yourself: https://demos.datasciencedojo.com/demo/titanic/

More about Random Forest Classification:
Interactive Article: https://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/
Video: https://www.youtube.com/watch?v=J4Wdy0Wc_xQ

Catch us on our social media:
Instagram: https://www.instagram

🎥 Would you survive the Titanic? Use Machine Learning to find out.
👁 1 раз ⏳ 314 сек.
Dive deep into the data of the sinking of the 1912 Titanic, all while predicting your own chances of survival. This video is both an entertaining and intriguing introduction to Machine Learning!

Try it out for yourself: https://demos.datasciencedojo.com/demo/titanic/

More about Random Forest Classification:
Interactive Article: https://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/
Video: https://www.youtube.com/watch?v=J4Wdy0Wc_xQ

Catch us on our social media:
Instagram: https://www.instagram

🎥 DeepMind x UCL | Deep Learning Lectures | 3/12 | Convolutional Neural Networks for Image Recognition
👁 1 раз ⏳ 4819 сек.
In the past decade, convolutional neural networks have revolutionised computer vision. In this lecture, DeepMind Research Scientist Sander Dieleman takes a closer look at convolutional network architectures through several case studies, ranging from the early 90's to the current state of the art. He also reviews some of the building blocks that are in common use today, discuss the challenges of training deep models, and strategies for finding effective architectures, with a focus on image recognition.

Spea

​Искусственный интеллект смотрит жалобы

🔗 Искусственный интеллект смотрит жалобы
Любая финансовая организация — это живой организм и процессы в нем – несовершенны. Несовершенство процессов порождает недовольство от клиентов, которое может т...

​Искусственный интеллект смотрит жалобы

🔗 Искусственный интеллект смотрит жалобы
Любая финансовая организация — это живой организм и процессы в нем – несовершенны. Несовершенство процессов порождает недовольство от клиентов, которое может т...

​Spring Boot приложение с использованием Kafka Streams

🔗 https://habr.com/ru/company/megafon/blog/504422/

​Text Mining in Python: Steps and Examples

This blog summarizes text preprocessing and covers the NLTK steps including Tokenization, Stemming, Lemmatization, POS tagging, Named entity recognition and Chunking.

https://www.kdnuggets.com/2020/05/text-mining-python-steps-examples.html

🔗 Text Mining in Python: Steps and Examples - KDnuggets
The majority of data exists in the textual form which is a highly unstructured format. In order to produce meaningful insights from the text data then we need to follow a method called Text Analysis.