🎥 Введение в анализ данных 1. Ад и котики
👁 2 раз ⏳ 4268 сек.
🎥 Введение в анализ данных 2.
👁 1 раз ⏳ 4107 сек.
👁 2 раз ⏳ 4268 сек.
Лекция от 13.02.2020
Лектор(ы): Никита Волков, Евгений Иванин, Елена Кириленко
Снимал и монтировал: Васильев Игорь🎥 Введение в анализ данных 2.
👁 1 раз ⏳ 4107 сек.
Vk
Введение в анализ данных 1. Ад и котики
Лекция от 13.02.2020
Лектор(ы): Никита Волков, Евгений Иванин, Елена Кириленко
Снимал и монтировал: Васильев Игорь
Лектор(ы): Никита Волков, Евгений Иванин, Елена Кириленко
Снимал и монтировал: Васильев Игорь
Neural Networks and Deep Learning: A Textbook (2019)
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
🔗 Открыть в Telegram
📝 Neural Networks and Deep Learning. A Textbook (Aggarwal) 1 ed (2019).pdf - 💾5 396 919
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
🔗 Открыть в Telegram
📝 Neural Networks and Deep Learning. A Textbook (Aggarwal) 1 ed (2019).pdf - 💾5 396 919
Exploring 5 PyTorch Tensor Functions for Beginners
🔗 Exploring 5 PyTorch Tensor Functions for Beginners
This post is written to allow me to share what I am learning during the 6 week course - Deep Learning with PyTorch: Zero to GANs, using…
🔗 Exploring 5 PyTorch Tensor Functions for Beginners
This post is written to allow me to share what I am learning during the 6 week course - Deep Learning with PyTorch: Zero to GANs, using…
Medium
Exploring 5 PyTorch Tensor Functions for Beginners
This post is written to allow me to share what I am learning during the 6 week course - Deep Learning with PyTorch: Zero to GANs, using…
Распознавание русского алфавита: от сбора датасета до создания GUI
🔗 Распознавание русского алфавита: от сбора датасета до создания GUI
Привет, Хабр! В этой статье я бы хотел рассказать как я сделал распознавалку русских букв и прикрутил к этому небольшой графический интерфейс. Спойлер: в резуль...
🔗 Распознавание русского алфавита: от сбора датасета до создания GUI
Привет, Хабр! В этой статье я бы хотел рассказать как я сделал распознавалку русских букв и прикрутил к этому небольшой графический интерфейс. Спойлер: в резуль...
Хабр
Распознавание русского алфавита: от сбора датасета до создания GUI
Привет, Хабр! В этой статье я бы хотел рассказать как я сделал распознавалку русских букв и прикрутил к этому небольшой графический интерфейс. Спойлер: в резуль...
Интервальное прогнозирование временных рядов с помощью рекуррентных нейронных сетей с долгой краткосрочной памятью…
🔗 Интервальное прогнозирование временных рядов с помощью рекуррентных нейронных сетей с долгой краткосрочной памятью…
Продолжение цикла публикаций статей про прогнозирование временных рядов. На повестке – перевод статьи How to Develop Multi-Step LSTM Time Series Forecasting Mode...
🔗 Интервальное прогнозирование временных рядов с помощью рекуррентных нейронных сетей с долгой краткосрочной памятью…
Продолжение цикла публикаций статей про прогнозирование временных рядов. На повестке – перевод статьи How to Develop Multi-Step LSTM Time Series Forecasting Mode...
Хабр
Интервальное прогнозирование временных рядов с помощью рекуррентных нейронных сетей с долгой краткосрочной памятью…
Продолжение цикла публикаций статей про прогнозирование временных рядов. На повестке – перевод статьи How to Develop Multi-Step LSTM Time Series Forecasting Mode...
DataMonetize — онлайн-хакатон по data science 🥇
• Ссылка: http://l.rhck.me/datamonetize
Датасайентисты, разработчики, дизайнеры и аналитики будут искать новые идеи для превращения Big Data в рыночные продукты. В течение 5 дней разработай новый способ заработка на больших данных для ритейла и монетизируй свои крутые идеи. Стань будущим X5 Retail Group и выиграй 600.000 рублей.
• Даты проведения: 18 — 21 июня
• Место проведения: online
• Особенности: экспириенс от Russian Hackers https://vk.com/russian_hackers, постоянная менторская поддержка, ежедневная доставка еды, мерч, возможность запуска пилота и призовой фонд 600.000 рублей.
Регистрируйся и отправляй тестовое задание до 14 июня http://l.rhck.me/datamonetize
🔗 DataMonetize от X5 Retail Group
Онлайн-хакатон по поиску новых способов монетизации больших данных • Регистрация до 14 июня, финал 18-21 июня. • Менторы, еда, мерч, пилот и 600.000₽
• Ссылка: http://l.rhck.me/datamonetize
Датасайентисты, разработчики, дизайнеры и аналитики будут искать новые идеи для превращения Big Data в рыночные продукты. В течение 5 дней разработай новый способ заработка на больших данных для ритейла и монетизируй свои крутые идеи. Стань будущим X5 Retail Group и выиграй 600.000 рублей.
• Даты проведения: 18 — 21 июня
• Место проведения: online
• Особенности: экспириенс от Russian Hackers https://vk.com/russian_hackers, постоянная менторская поддержка, ежедневная доставка еды, мерч, возможность запуска пилота и призовой фонд 600.000 рублей.
Регистрируйся и отправляй тестовое задание до 14 июня http://l.rhck.me/datamonetize
🔗 DataMonetize от X5 Retail Group
Онлайн-хакатон по поиску новых способов монетизации больших данных • Регистрация до 14 июня, финал 18-21 июня. • Менторы, еда, мерч, пилот и 600.000₽
DataMonetize X5 Retail Group
DataMonetize от X5 Retail Group
Онлайн-хакатон по поиску новых способов монетизации больших данных
• Регистрация до 14 июня, финал 18-21 июня.
• Менторы, еда, мерч, пилот и 600.000₽
• Регистрация до 14 июня, финал 18-21 июня.
• Менторы, еда, мерч, пилот и 600.000₽
Cost Function Explained in less than 5 minutes
🔗 Cost Function Explained in less than 5 minutes
One of the most important Machine Learning Concepts explained in less than 5 minutes…
🔗 Cost Function Explained in less than 5 minutes
One of the most important Machine Learning Concepts explained in less than 5 minutes…
Medium
Cost Function Explained in less than 5 minutes
One of the most important Machine Learning Concepts explained in less than 5 minutes…
Cost Function Explained in less than 5 minutes
🔗 Cost Function Explained in less than 5 minutes
One of the most important Machine Learning Concepts explained in less than 5 minutes…
🔗 Cost Function Explained in less than 5 minutes
One of the most important Machine Learning Concepts explained in less than 5 minutes…
Medium
Cost Function Explained in less than 5 minutes
One of the most important Machine Learning Concepts explained in less than 5 minutes…
Wine Classifier Using Supervised Learning with 98% Accuracy
🔗 Wine Classifier Using Supervised Learning with 98% Accuracy
Guide to supervised learning
🔗 Wine Classifier Using Supervised Learning with 98% Accuracy
Guide to supervised learning
Medium
Wine Classifier Using Supervised Learning with 98% Accuracy
Guide to supervised learning
Live object detection of sea otters (because why not?)
🔗 Live object detection of sea otters (because why not?)
Do you know about sea otters? Y’know, the marine mammals that are super cute? Fun fact: they hold hands while they sleep so they don’t…
🔗 Live object detection of sea otters (because why not?)
Do you know about sea otters? Y’know, the marine mammals that are super cute? Fun fact: they hold hands while they sleep so they don’t…
Medium
Live object detection of sea otters (because why not?)
Do you know about sea otters? Y’know, the marine mammals that are super cute? Fun fact: they hold hands while they sleep so they don’t…
Live object detection of sea otters (because why not?)
🔗 Live object detection of sea otters (because why not?)
Do you know about sea otters? Y’know, the marine mammals that are super cute? Fun fact: they hold hands while they sleep so they don’t…
🔗 Live object detection of sea otters (because why not?)
Do you know about sea otters? Y’know, the marine mammals that are super cute? Fun fact: they hold hands while they sleep so they don’t…
Medium
Live object detection of sea otters (because why not?)
Do you know about sea otters? Y’know, the marine mammals that are super cute? Fun fact: they hold hands while they sleep so they don’t…
- Quantum Complexity of Time Evolution with Chaotic Hamiltonians.
(arXiv:1905.05765v3 [hep-th] UPDATED)
http://arxiv.org/abs/1905.05765
🔗 Quantum Complexity of Time Evolution with Chaotic Hamiltonians
We study the quantum complexity of time evolution in large-$N$ chaotic systems, with the SYK model as our main example. This complexity is expected to increase linearly for exponential time prior to saturating at its maximum value, and is related to the length of minimal geodesics on the manifold of unitary operators that act on Hilbert space. Using the Euler-Arnold formalism, we demonstrate that there is always a geodesic between the identity and the time evolution operator $e^{-iHt}$ whose length grows linearly with time. This geodesic is minimal until there is an obstruction to its minimality, after which it can fail to be a minimum either locally or globally. We identify a criterion - the Eigenstate Complexity Hypothesis (ECH) - which bounds the overlap between off-diagonal energy eigenstate projectors and the $k$-local operators of the theory, and use it to show that the linear geodesic will at least be a local minimum for exponential time. We show numerically that the large
(arXiv:1905.05765v3 [hep-th] UPDATED)
http://arxiv.org/abs/1905.05765
🔗 Quantum Complexity of Time Evolution with Chaotic Hamiltonians
We study the quantum complexity of time evolution in large-$N$ chaotic systems, with the SYK model as our main example. This complexity is expected to increase linearly for exponential time prior to saturating at its maximum value, and is related to the length of minimal geodesics on the manifold of unitary operators that act on Hilbert space. Using the Euler-Arnold formalism, we demonstrate that there is always a geodesic between the identity and the time evolution operator $e^{-iHt}$ whose length grows linearly with time. This geodesic is minimal until there is an obstruction to its minimality, after which it can fail to be a minimum either locally or globally. We identify a criterion - the Eigenstate Complexity Hypothesis (ECH) - which bounds the overlap between off-diagonal energy eigenstate projectors and the $k$-local operators of the theory, and use it to show that the linear geodesic will at least be a local minimum for exponential time. We show numerically that the large
🎥 Почему видеокарта и процессор не могут заменить друг друга
👁 1 раз ⏳ 832 сек.
👁 1 раз ⏳ 832 сек.
Комплектующие - https://www.e-katalog.ru/u/v9p6UC/a
Процессоры - https://www.e-katalog.ru/u/DkzaI7/a
В видео разбираемся с вопросом о том почему процессор и видеокарта не взаимозаменяемые комплектующие и почему существуют и процессор и видеокарта и почему их нельзя объединить в одно устройство.
https://pc-01.tech/CPU_GPU/ - текстовая версия
https://pc-01.tech - сайт канала. Свежие новости о железе, обзоры и тесты комплектующих.
https://vk.com/pc_0_1 - группа "Этот компьютер" - свежие и актуальные новостиVk
Почему видеокарта и процессор не могут заменить друг друга
Комплектующие - https://www.e-katalog.ru/u/v9p6UC/a
Процессоры - https://www.e-katalog.ru/u/DkzaI7/a
В видео разбираемся с вопросом о том почему процессор и видеокарта не взаимозаменяемые комплектующие и почему существуют и процессор и видеокарта и почему…
Процессоры - https://www.e-katalog.ru/u/DkzaI7/a
В видео разбираемся с вопросом о том почему процессор и видеокарта не взаимозаменяемые комплектующие и почему существуют и процессор и видеокарта и почему…
В математике часто требуется хорошая карта, чтобы найти ответы
Математики пытаются выяснить, когда проблемы могут быть решены с использованием имеющихся знаний - и когда вместо этого они должны наметить новый путь
https://www.quantamagazine.org/in-math-it-often-takes-a-good-map-to-find-answers-20200601/
🔗 In Mathematics, It Often Takes a Good Map to Find Answers
Mathematicians try to figure out when problems can be solved using current knowledge — and when they have to chart a new path instead.
Математики пытаются выяснить, когда проблемы могут быть решены с использованием имеющихся знаний - и когда вместо этого они должны наметить новый путь
https://www.quantamagazine.org/in-math-it-often-takes-a-good-map-to-find-answers-20200601/
🔗 In Mathematics, It Often Takes a Good Map to Find Answers
Mathematicians try to figure out when problems can be solved using current knowledge — and when they have to chart a new path instead.
Quanta Magazine
In Mathematics, It Often Takes a Good Map to Find Answers
Mathematicians try to figure out when problems can be solved using current knowledge — and when they have to chart a new path instead.
Machine Learning A Bayesian and Optimization Perspective
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
🔗 Открыть в Telegram
📝 machine_learning_bayesian_optimization_perspective_2nd@NetworkArtificial (1).pdf - 💾23 947 799
Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
🔗 Открыть в Telegram
📝 machine_learning_bayesian_optimization_perspective_2nd@NetworkArtificial (1).pdf - 💾23 947 799
The relationship between Perplexity and Entropy in NLP
🔗 The relationship between Perplexity and Entropy in NLP
Use Information Theory to understand NLP Metrics
🔗 The relationship between Perplexity and Entropy in NLP
Use Information Theory to understand NLP Metrics
Medium
The relationship between Perplexity and Entropy in NLP
Use Information Theory to understand NLP Metrics
The relationship between Perplexity and Entropy in NLP
🔗 The relationship between Perplexity and Entropy in NLP
Use Information Theory to understand NLP Metrics
🔗 The relationship between Perplexity and Entropy in NLP
Use Information Theory to understand NLP Metrics
Medium
The relationship between Perplexity and Entropy in NLP
Use Information Theory to understand NLP Metrics
Как коронавирус повлиял на ML-проекты Такси, Еды и Лавки. Доклад Яндекса
🔗 Как коронавирус повлиял на ML-проекты Такси, Еды и Лавки. Доклад Яндекса
Меня зовут Илья Ирхин, я руководитель отдела машинного обучения и анализа данных Яндекс.Такси. Коронавирус и самоизоляция, безусловно, повлияли на наши ML-прое...
🔗 Как коронавирус повлиял на ML-проекты Такси, Еды и Лавки. Доклад Яндекса
Меня зовут Илья Ирхин, я руководитель отдела машинного обучения и анализа данных Яндекс.Такси. Коронавирус и самоизоляция, безусловно, повлияли на наши ML-прое...
Хабр
Как коронавирус повлиял на ML-проекты Такси, Еды и Лавки. Доклад Яндекса
Меня зовут Илья Ирхин, я руководитель отдела машинного обучения и анализа данных Яндекс.Такси. Коронавирус и самоизоляция, безусловно, повлияли на наши ML-проекты. Из моего доклада вы узнаете,...