Обзор по самообучению (Self-Supervised Learning):
https://dyakonov.org/2020/06/03/самообучение-self-supervision/
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...
🔗 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...
Хабр
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 супермаркетов использует этот A.I. в...
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...
🔗 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...
Хабр
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 писали в схожей манере. Слушая на...
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
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
YouTube
Вероятностные алгоритмы
Share your videos with friends, family, and the world
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…
🔗 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…
Medium
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…
🔗 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…
Medium
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…
🎥 Deep Learning Design Patterns - Jr Data Scientist - Part 8 - Data Distributions
👁 1 раз ⏳ 1411 сек.
👁 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.Vk
Deep Learning Design Patterns - Jr Data Scientist - Part 8 - Data Distributions
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…
generalizing to production. Learn basics of population, sub-population and sampling
distributions, curated datasets, training for out-of-distribution, with a step by…
🎥 LGM 2020 - From 2D to 3D using Deep Learning By Peter Naftaliev
👁 1 раз ⏳ 5252 сек.
👁 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/2020Vk
LGM 2020 - From 2D to 3D using Deep Learning By Peter Naftaliev
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
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...
🔗 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...
Хабр
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.
🔗 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.
Хабр
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. Настало время завершать серию третьей...
6 Techniques to Kickstart your NLP Project
🔗 6 Techniques to Kickstart your NLP Project
Applying NLP techniques to Standup Comedy Scripts
🔗 6 Techniques to Kickstart your NLP Project
Applying NLP techniques to Standup Comedy Scripts
Medium
6 Techniques to Kickstart your NLP Project
Applying NLP techniques to Standup Comedy Scripts
Машинное обучение: с чего начать или как построить первую модель
🔗 Машинное обучение: с чего начать или как построить первую модель
В качестве первой задачи для машинного обучения возьмем что-то понятное и простое, например, прогноз стоимости жилья. Готовый датасет можно найти на сайте kagg...
🔗 Машинное обучение: с чего начать или как построить первую модель
В качестве первой задачи для машинного обучения возьмем что-то понятное и простое, например, прогноз стоимости жилья. Готовый датасет можно найти на сайте kagg...
Хабр
Машинное обучение: с чего начать или как построить первую модель
В качестве первой задачи для машинного обучения возьмем что-то понятное и простое, например, прогноз стоимости жилья. Готовый датасет можно найти на сайте kagg...
C/C++
● Как работает C/C++?
● Метапрограммирование. Рефлексия. Темплейты.
● Машинное обучение. Создание нейронной сети.
● Архитектура программ в Си/С++?
● Основы использования С/C++.
● КАК ЧИТАТЬ И ПОНИМАТЬ С/C++ КОД?
#video #cpp #c__
🎥 Как работает C/C++?
👁 28 раз ⏳ 1611 сек.
🎥 Метапрограммирование. Рефлексия. Темплейты.
👁 8 раз ⏳ 969 сек.
🎥 Машинное обучение. Создание нейронной сети.
👁 11 раз ⏳ 1149 сек.
🎥 Архитектура программ в Си/С++?
👁 4 раз ⏳ 1140 сек.
🎥 Основы использования С/C++.
👁 3 раз ⏳ 522 сек.
🎥 КАК ЧИТАТЬ И ПОНИМАТЬ С/C++ КОД?
👁 12 раз ⏳ 501 сек.
● Как работает C/C++?
● Метапрограммирование. Рефлексия. Темплейты.
● Машинное обучение. Создание нейронной сети.
● Архитектура программ в Си/С++?
● Основы использования С/C++.
● КАК ЧИТАТЬ И ПОНИМАТЬ С/C++ КОД?
#video #cpp #c__
🎥 Как работает C/C++?
👁 28 раз ⏳ 1611 сек.
Основы С/С++.
Patreon - https://www.patreon.com/winderton
Instagram - https://www.instagram.com/winderton/
Группа ВК - https://vk.com/windert0n
Tw...🎥 Метапрограммирование. Рефлексия. Темплейты.
👁 8 раз ⏳ 969 сек.
Метапрограммирование
Шаблоны
RTTI
Рефлексия
CRTP
Интроспекция
Patreon - https://www.patreon.com/winderton
Instagram - https://www.instagram.com/wi...🎥 Машинное обучение. Создание нейронной сети.
👁 11 раз ⏳ 1149 сек.
Patreon - https://www.patreon.com/winderton
Instagram - https://www.instagram.com/winderton/
Группа ВК - https://vk.com/windert0n
Twitch - https:/...🎥 Архитектура программ в Си/С++?
👁 4 раз ⏳ 1140 сек.
Как работает hello, world программа.
Patreon - https://www.patreon.com/winderton
Instagram - https://www.instagram.com/winderton/
Группа ВК - ht...🎥 Основы использования С/C++.
👁 3 раз ⏳ 522 сек.
Серия видео, где вы можете увидеть использование тех или иных фич языка в различных ситуациях.
Patreon(менторство) - https://www.patreon.com/wind...🎥 КАК ЧИТАТЬ И ПОНИМАТЬ С/C++ КОД?
👁 12 раз ⏳ 501 сек.
Patreon(менторство) - https://www.patreon.com/winderton
Instagram - https://www.instagram.com/winderton/
Twitch - https://www.twitch.tv/winderto...VK Видео
Как работает C/C++?
Основы С/С++. Patreon - https://www.patreon.com/winderton Instagram - https://www.instagram.com/winderton/ Группа ВК - https://vk.com/windert0n Tw...
Камера Amazon DeepLens с глубоким обучением. Распаковка, подключение и развертывание проекта
🔗 Камера Amazon DeepLens с глубоким обучением. Распаковка, подключение и развертывание проекта
Всем привет! В начале года мы с коллегой начали интересоваться различными технологиями связанными с искусственным интеллектом. Решили попробовать освоить продукт...
🔗 Камера Amazon DeepLens с глубоким обучением. Распаковка, подключение и развертывание проекта
Всем привет! В начале года мы с коллегой начали интересоваться различными технологиями связанными с искусственным интеллектом. Решили попробовать освоить продукт...
Хабр
Камера Amazon DeepLens с глубоким обучением. Распаковка, подключение и развертывание проекта
В начале года мы с коллегой начали интересоваться различными технологиями связанными с искусственным интеллектом и машинным обучением. Для начала решили попробовать освоить продукт компании Amazon –...
Ask your donors for the right amount
🔗 Ask your donors for the right amount
How non-profits can maximize small-dollar fundraising using machine learning
🔗 Ask your donors for the right amount
How non-profits can maximize small-dollar fundraising using machine learning
Medium
Ask your donors for the right amount
How non-profits can maximize small-dollar fundraising using machine learning
The Relationship of Reinforcement Learning with Supervised and Unsupervised Learning
🔗 The Relationship of Reinforcement Learning with Supervised and Unsupervised Learning
Reinforcement learning is a subfield of machine learning that addresses the problem of the automatic learning of optimal decisions over…
🔗 The Relationship of Reinforcement Learning with Supervised and Unsupervised Learning
Reinforcement learning is a subfield of machine learning that addresses the problem of the automatic learning of optimal decisions over…
Medium
The Relationship of Reinforcement Learning with Supervised and Unsupervised Learning
Reinforcement learning is a subfield of machine learning that addresses the problem of the automatic learning of optimal decisions over…
Alexander Fridman: My Dad, the Plasma Physicist | AI Podcast #100 with Lex Fridman
🔗 Alexander Fridman: My Dad, the Plasma Physicist | AI Podcast #100 with Lex Fridman
Alexander Fridman is a professor at Drexel University and the director of the Nyheim Plasma Institute. He is one of the top plasma physicists and plasma chemists in the world. And most importantly to me, he is my dad. This conversation is part of the Artificial Intelligence podcast.
Support this podcast by supporting our sponsors:
The Jordan Harbinger Show:
https://www.jordanharbinger.com/subscribe
Magic Spoon:
https://magicspoon.com/lex and use code LEX at checkout!
INFO:
Podcast website:
https://lexfr
🔗 Alexander Fridman: My Dad, the Plasma Physicist | AI Podcast #100 with Lex Fridman
Alexander Fridman is a professor at Drexel University and the director of the Nyheim Plasma Institute. He is one of the top plasma physicists and plasma chemists in the world. And most importantly to me, he is my dad. This conversation is part of the Artificial Intelligence podcast.
Support this podcast by supporting our sponsors:
The Jordan Harbinger Show:
https://www.jordanharbinger.com/subscribe
Magic Spoon:
https://magicspoon.com/lex and use code LEX at checkout!
INFO:
Podcast website:
https://lexfr
Обучение с подкреплением через соревновательные нейронные сети
🔗 Обучение с подкреплением через соревновательные нейронные сети
В классической игре «крестики-нолики» существует возможность представить все вероятные ходы — и никогда не проигрывать. Эту возможность я использовал как метрику...
🔗 Обучение с подкреплением через соревновательные нейронные сети
В классической игре «крестики-нолики» существует возможность представить все вероятные ходы — и никогда не проигрывать. Эту возможность я использовал как метрику...
Хабр
Машинное обучение с подкреплением через соревновательные нейронные сети
В классической игре «крестики-нолики» существует возможность представить все вероятные ходы — и никогда не проигрывать. Эту возможность я использовал как метрику своего обучения нейронной сети игре....