📃 Why You Need to Stop Using Sigmoids
Why You Need to Stop Using Sigmoids Why You Need to Stop Using Sigmoids medium.com
Why You Need to Stop Using Sigmoids Why You Need to Stop Using Sigmoids medium.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Why You Need to Stop Using Sigmoids
📃 Introducing the Loss Landscape Animation Python Package
Introducing the Loss Landscape Animation Python Package Introducing the Loss Landscape Animation Python Package loganyang.medium.com
Introducing the Loss Landscape Animation Python Package Introducing the Loss Landscape Animation Python Package loganyang.medium.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Introducing the Loss Landscape Animation Python Package
📃 Popular Machine Learning Interview Questions
Popular Machine Learning Interview Questions, part 2 - KDnuggets Popular Machine Learning Interview Questions, part 2 - KDnuggets www.kdnuggets.com
Popular Machine Learning Interview Questions, part 2 - KDnuggets Popular Machine Learning Interview Questions, part 2 - KDnuggets www.kdnuggets.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Popular Machine Learning Interview Questions, part 2 - KDnuggets
📃 Support Vector Machine for Hand Written Alphabet Recognition in R - KDnuggets
Support Vector Machine for Hand Written Alphabet Recognition in R - KDnuggets Support Vector Machine for Hand Written Alphabet Recognition in R - KDnuggets www.kdnuggets.com
Support Vector Machine for Hand Written Alphabet Recognition in R - KDnuggets Support Vector Machine for Hand Written Alphabet Recognition in R - KDnuggets www.kdnuggets.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Support Vector Machine for Hand Written Alphabet Recognition in R - KDnuggets
📃 Summarising Historical Text in Modern Languages
Summarising Historical Text in Modern Languages
Github: https://github.com/Pzoom522/HistSumm
Paper: https://arxiv.org/abs/2101.10759v2
Наш телеграм канал - https://xn--r1a.website/ai_machinelearning_big_data Pzoom522/HistSumm github.com
Summarising Historical Text in Modern Languages
Github: https://github.com/Pzoom522/HistSumm
Paper: https://arxiv.org/abs/2101.10759v2
Наш телеграм канал - https://xn--r1a.website/ai_machinelearning_big_data Pzoom522/HistSumm github.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Summarising Historical Text in Modern Languages Github: https://github.com/Pzoom522/HistSumm Paper: https://arxiv.org/abs/2101.10759v2 Наш телеграм канал - https://xn--r1a.website/ai_machinelearning_big_data
📃 Create Your Own Artificial Shakespeare in 10 Minutes with Natural Language Processing
Create Your Own Artificial Shakespeare in 10 Minutes with Natural Language Processing Create Your Own Artificial Shakespeare in 10 Minutes with Natural Language Processing towardsdatascience.com
Create Your Own Artificial Shakespeare in 10 Minutes with Natural Language Processing Create Your Own Artificial Shakespeare in 10 Minutes with Natural Language Processing towardsdatascience.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Create Your Own Artificial Shakespeare in 10 Minutes with Natural Language Processing
📃 Ранее
Ранее, в одной из своих публикаций на Хабре, я уже рассказывал про пакет lgr, который по моему мнению является наиболее удобным для реализации логирования процесса выполнения R скриптов.
Для тех, кто предпочитает разбираться в теме не по статьям, а по видео урокам я записал видео "Логирование процесса выполнения скриптов на языке R (пакеты lgr / lgrExtra)" (https://youtu.be/xA8YGxQH1Ws).
Тайм коды:
1. Корневой логгер в lgr (0:47)
2. Структура объектов пакета lgr (1:52)
3. Инициализация записей в журналы (3:45)
4. Создание своих логгеров (5:03)
5. Уровни критичности событий и детализация логгеров (7:35)
6. Как событие попадает в журнал (15:24)
7. JSON обработчик (17:19)
8. Запись логов в базы данных (21:19)
9. Как добавить фильтр в логгер или обработчик (27:49)
10. Совместное использование пакета lgr с конструкцией tryCatch (31:03)
11. Обработка ошибок случившихся при инициализации записи события в журналы функция defaultexceptionhandler() (37:54)
Общая продолжительность: 40:46
Ссылки:
- Подписаться на YouTube: https://www.youtube.com/R4marketing?sub_confirmation=1
- Видео на YouTube: https://youtu.be/xA8YGxQH1Ws
Video: Логирование процесса выполнения скриптов на языке R (пакеты lgr / lgrExtra)
Ранее, в одной из своих публикаций на Хабре, я уже рассказывал про пакет lgr, который по моему мнению является наиболее удобным для реализации логирования процесса выполнения R скриптов.
Для тех, кто предпочитает разбираться в теме не по статьям, а по видео урокам я записал видео "Логирование процесса выполнения скриптов на языке R (пакеты lgr / lgrExtra)" (https://youtu.be/xA8YGxQH1Ws).
Тайм коды:
1. Корневой логгер в lgr (0:47)
2. Структура объектов пакета lgr (1:52)
3. Инициализация записей в журналы (3:45)
4. Создание своих логгеров (5:03)
5. Уровни критичности событий и детализация логгеров (7:35)
6. Как событие попадает в журнал (15:24)
7. JSON обработчик (17:19)
8. Запись логов в базы данных (21:19)
9. Как добавить фильтр в логгер или обработчик (27:49)
10. Совместное использование пакета lgr с конструкцией tryCatch (31:03)
11. Обработка ошибок случившихся при инициализации записи события в журналы функция defaultexceptionhandler() (37:54)
Общая продолжительность: 40:46
Ссылки:
- Подписаться на YouTube: https://www.youtube.com/R4marketing?sub_confirmation=1
- Видео на YouTube: https://youtu.be/xA8YGxQH1Ws
Video: Логирование процесса выполнения скриптов на языке R (пакеты lgr / lgrExtra)
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Ранее, в одной из своих публикаций на Хабре, я уже рассказывал про пакет lgr, который по моему мнению является наиболее удобным для реализации логирования процесса выполнения R скриптов. Для тех, кто предпочитает разбираться в теме не по статьям, а по видео…
📃 Pile
Pile: открытый датасет для обучения языковых моделей на 825 гигабайт Pile: открытый датасет для обучения языковых моделей на 825 гигабайт neurohive.io
Pile: открытый датасет для обучения языковых моделей на 825 гигабайт Pile: открытый датасет для обучения языковых моделей на 825 гигабайт neurohive.io
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Pile: открытый датасет для обучения языковых моделей на 825 гигабайт
📃 LIVENESS DETECTION
LIVENESS DETECTION — проверка идентификатора на принадлежность «живому» пользователю LIVENESS DETECTION — проверка идентификатора на принадлежность «живому» пользователю habr.com
LIVENESS DETECTION — проверка идентификатора на принадлежность «живому» пользователю LIVENESS DETECTION — проверка идентификатора на принадлежность «живому» пользователю habr.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
LIVENESS DETECTION — проверка идентификатора на принадлежность «живому» пользователю
📃 Примеры архитектур нейронных сетей для решения пяти прикладных задач
Примеры архитектур нейронных сетей для решения пяти прикладных задач Примеры архитектур нейронных сетей для решения пяти прикладных задач habr.com
Примеры архитектур нейронных сетей для решения пяти прикладных задач Примеры архитектур нейронных сетей для решения пяти прикладных задач habr.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Примеры архитектур нейронных сетей для решения пяти прикладных задач
📃 Безопасность hdfs hive hbase используя knox и ranger
Безопасность hdfs hive hbase используя knox и ranger Безопасность hdfs hive hbase используя knox и ranger habr.com
Безопасность hdfs hive hbase используя knox и ranger Безопасность hdfs hive hbase используя knox и ranger habr.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Безопасность hdfs hive hbase используя knox и ranger
📃 untitled
Video: Забудь Excel. Привет Pandas! Базовые функций, read_csv, describe, columns, info, filter.
Video: Забудь Excel. Привет Pandas! Базовые функций, read_csv, describe, columns, info, filter.
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data