🎥 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.

​Easy Text-to-Speech with Python

https://www.kdnuggets.com/2020/05/easy-text-speech-python.html

🔗 Easy Text-to-Speech with Python - KDnuggets
Python comes with a lot of handy and easily accessible libraries and we’re going to look at how we can deliver text-to-speech with Python in this article.

​dplyr 1.0.0 опубликован на CRAN: Видео обзор новых возможностей и произошедших в нём изменений

🔗 dplyr 1.0.0 опубликован на CRAN: Видео обзор новых возможностей и произошедших в нём изменений
dplyr — R пакет, реализующий грамматику манипуляции данными, состоящую из набора согласованных между собой глаголов, которые помогут вам решить наиболее распрост...

​dplyr 1.0.0 опубликован на CRAN: Видео обзор новых возможностей и произошедших в нём изменений

🔗 dplyr 1.0.0 опубликован на CRAN: Видео обзор новых возможностей и произошедших в нём изменений
dplyr — R пакет, реализующий грамматику манипуляции данными, состоящую из набора согласованных между собой глаголов, которые помогут вам решить наиболее распрост...

🎥 Метод ближайших соседей
👁 1 раз ⏳ 575 сек.
Запишетесь на полный курс Машинного обучения на Python по адресу support@ittensive.com

🎥 Метод ближайших соседей
👁 1 раз ⏳ 575 сек.
Запишетесь на полный курс Машинного обучения на Python по адресу support@ittensive.com

🎥 Дмитрий Сошников «Всё, что разработчик .NET хотел знать про глубокое обучение, но боялся спросить»
👁 4 раз ⏳ 3991 сек.
Машинное обучение и нейронные сети — это крайне популярные сейчас темы, которые позволяют добиваться небывалых успехов в различных областях: от обработки изображений до синтеза музыки. По ряду причин, для таких задач чаще всего используют язык Python, который ненавистен .NET-разработчикам. Горькая правда состоит в том, что на платформе .NET действительно не так много удобных инструментов, позволяющих решать задачи обучения нейросетей. Из-за этого все задачи машинного обучения обычно отдаются на откуп data s

​PyTorch made Easy : Introduction to PyTorch

🔗 PyTorch made Easy : Introduction to PyTorch
A lot of students today are interested in AI, Machine Learning and deep learning, many courses are available on YouTube, Coursera, Udemy…

​From RealPlayer to Toshiba, Tech Companies Cash in on the Facial Recognition Gold Rush

🔗 From RealPlayer to Toshiba, Tech Companies Cash in on the Facial Recognition Gold Rush
At least 45 companies now advertise real-time facial recognition

🎥 Deep Learning Python [Live] - Learn Deep Learning with examples - Deep Learning Tutorial (2020)
👁 1 раз ⏳ 2997 сек.
Deep Learning Python [Live] - Learn Deep Learning with examples - Deep Learning Tutorial (2020)

Deep Learning Full Course video will help you understand and learn Deep Learning & Tensorflow in detail. This Deep Learning Tutorial is ideal for both beginners as well as professionals who want to master Deep Learning Algorithms. Below are the topics covered in this Deep Learning tutorial video:
What is Deep Learning
Why Artificial Intelligence?
What is AI?
Applications of AI
Machine Learning
Types of Machine L

🎥 Deep Learning Python [Live] - Learn Deep Learning with examples - Deep Learning Tutorial (2020)
👁 1 раз ⏳ 2997 сек.
Deep Learning Python [Live] - Learn Deep Learning with examples - Deep Learning Tutorial (2020)

Deep Learning Full Course video will help you understand and learn Deep Learning & Tensorflow in detail. This Deep Learning Tutorial is ideal for both beginners as well as professionals who want to master Deep Learning Algorithms. Below are the topics covered in this Deep Learning tutorial video:
What is Deep Learning
Why Artificial Intelligence?
What is AI?
Applications of AI
Machine Learning
Types of Machine L

​3D ML. Часть 2: функции потерь в задачах 3D ML

🔗 3D ML. Часть 2: функции потерь в задачах 3D ML
Основной сложностью при выборе функций ошибок для работы с 3D данными является неевклидовость рассматриваемых структур, из-за которой задача определения расстоя...

​3D ML. Часть 2: функции потерь в задачах 3D ML

🔗 3D ML. Часть 2: функции потерь в задачах 3D ML
Основной сложностью при выборе функций ошибок для работы с 3D данными является неевклидовость рассматриваемых структур, из-за которой задача определения расстоя...

​Как писать свой процессор, или расширяем функционал в NiFi

🔗 Как писать свой процессор, или расширяем функционал в NiFi
Все большую популярность набирает NiFi и с каждым новым релизом он получает все больше инструментов для работы с данными. Тем не менее, может появиться необходим...

​Как писать свой процессор, или расширяем функционал в NiFi

🔗 Как писать свой процессор, или расширяем функционал в NiFi
Все большую популярность набирает NiFi и с каждым новым релизом он получает все больше инструментов для работы с данными. Тем не менее, может появиться необходим...

​Iterative Imputation for Missing Values in Machine Learning - Machine Learning Mastery

🔗 Iterative Imputation for Missing Values in Machine Learning - Machine Learning Mastery
Datasets may have missing values, and this can cause problems for many machine learning algorithms. As such, it is good practice to identify and replace missing values for each column in your input data prior to modeling your prediction task. This is called missing data imputation, or imputing for short. A sophisticated approach involves defining a model to predict each missing feature