​Innovating With FastText and Field Headers

🔗 Innovating With FastText and Field Headers
Today we’re going to walk you through some examples of using FastText embeddings of structured (e.g. tables, json, csv) field headers…

​Innovating With FastText and Field Headers

🔗 Innovating With FastText and Field Headers
Today we’re going to walk you through some examples of using FastText embeddings of structured (e.g. tables, json, csv) field headers…

🎥 Webinars Series: Quantum supremacy and machine learning in driven analog quantum many-body systems
👁 1 раз ⏳ 3209 сек.
Speaker: Matthew Harrigan, Google Quantum AI Group
Abstract: This is the first talk in a webinar series organized by the Angelakis group at CQT on the latest developments in quantum technologies, with a focus in quantum simulation and computation. Following the group meeting's format, the first part of the talk should an introduction to the topic, and should understandable by senior undergraduates in Science or Engineering/CS or Maths.

​Хакатон DataMonetize: легкий способ подружить ритейл и BigData

🔗 Хакатон DataMonetize: легкий способ подружить ритейл и BigData
Привет, Хабр! Х5 Retail Group совместно с Russian Hackers проводит онлайн-хакатон по data science в ритейле с 18 по 21 июня. Цель — найти новые идеи по использов...

​Рубрика «Читаем статьи за вас». Апрель 2020. Часть 2

🔗 Рубрика «Читаем статьи за вас». Апрель 2020. Часть 2
Привет, Хабр! Продолжаем публиковать рецензии на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше вс...

​12 Main Dropout Methods : Mathematical and Visual Explanation

🔗 12 Main Dropout Methods : Mathematical and Visual Explanation
Deep Dive into DNNs, CNNs, and RNNs Dropout Methods for Regularization, Monte Carlo Uncertainty, and Model Compression

​12 Main Dropout Methods : Mathematical and Visual Explanation

🔗 12 Main Dropout Methods : Mathematical and Visual Explanation
Deep Dive into DNNs, CNNs, and RNNs Dropout Methods for Regularization, Monte Carlo Uncertainty, and Model Compression

​A Smooth Representation of SO(3) for Deep Rotation Learning with Uncertainty

In this work presented a novel symmetric matrix representation of rotations that is singularity-free and requires marginal computational overhead

Website: https://papers.starslab.ca/bingham-rotation-learning/

Paper: https://arxiv.org/abs/2006.01031

Github: https://github.com/utiasSTARS/bingham-rotation-learn

Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data

🔗 Bingham Rotation Learning (RSS 2020)
RSS (2020) paper on learning rotation with uncertainty

Обзор по самообучению (Self-Supervised Learning):

https://dyakonov.org/2020/06/03/самообучение-self-supervision/

​Сотрудники Walmart пытаются доказать, что A.I. против воровства не работает

🔗 Сотрудники Walmart пытаются доказать, что A.I. против воровства не работает
Рабочие Walmart бьют тревогу по поводу Everseen, технологии искусственного интеллекта, разработанного одноимённой компанией из Ирландии. Крупнейшая сеть суперм...

​Как правильно: Мане или Моне? Отвечает нейросеть

🔗 Как правильно: Мане или Моне? Отвечает нейросеть
Художников Эдуарда Мане и Клода Моне путали и при жизни (вот очень интересная статья на Арзамас). Что неудивительно, ведь они оба родоначальники импрессионизма и...

​Вероятностные алгоритмы

Описаны основные особенности вероятностных машин Тьюринга, рассмотрены условия принадлежности предикатов к классу BPP, приведены Малая теорема Ферма и Китайская теорема об остатках, рассмотрен алгоритм проверки простоты числа и его анализ.

https://www.youtube.com/playlist?list=PL-_cKNuVAYAWf8TVLk_-Ux9Y5NO9HqolD

🔗 Вероятностные алгоритмы - YouTube

​Exploratory Data Analysis in Seconds

🔗 Exploratory Data Analysis in Seconds
Exploratory Data Analysis (EDA) is not a formal process with a strict set of rules. More than anything, EDA is a state of mind. During the…

​Polynomial Regression Using PyTorch (From Scratch)

🔗 Polynomial Regression Using PyTorch (From Scratch)
When it comes to predictive analysis, regression models prove out to be one of the most cost-efficient methods. While the linear…

​Installing TensorFlow

🔗 Installing TensorFlow
It isn’t as difficult as you may have heard

🎥 Deep Learning Design Patterns - Jr Data Scientist - Part 8 - Data Distributions
👁 1 раз ⏳ 1411 сек.
An introduction to data distributions with a dataset and how it effects training and
generalizing to production. Learn basics of population, sub-population and sampling
distributions, curated datasets, training for out-of-distribution, with a step by step example.

🎥 LGM 2020 - From 2D to 3D using Deep Learning By Peter Naftaliev
👁 1 раз ⏳ 5252 сек.
WORKSHOP
From 2D to 3D using Deep Learning, by Peter Naftaliev.

This workshop was recorded on May 27 2020 as part of the Libre Graphics Meeting 2020, online. To learn more, visit libregraphicsmeeting.org/2020

​10 полезных практик для ML-разработчиков на Питоне

🔗 10 полезных практик для ML-разработчиков на Питоне
Порой, будучи дата саентистами, мы забываем за что нам платят. А платят нам за то, что мы в первую очередь разработчики, потом исследователи и, возможно, математ...

​Витрины данных DATA VAULT

🔗 Витрины данных DATA VAULT
В предыдущих статьях, мы познакомились с основами DATA VAULT, расширением DATA VAULT до более подходящего для анализа состояния и созданием BUSINESS DATA VAULT.

​6 Techniques to Kickstart your NLP Project

🔗 6 Techniques to Kickstart your NLP Project
Applying NLP techniques to Standup Comedy Scripts