📃 Анализ данных на Python в примерах и задачах
Анализ данных на Python в примерах и задачах.
Лекция 1. Нейронные сети. Теоретические основания (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 2. Нейронные сети в регрессионных задачах (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 3. Примеры решения задач Machine Learning с помощью нейронных сетей. Часть 1
Лекция 4. Прогнозирование с помощью нейронных сетей (Анализ данных на Python. Ч2)
Лекция 5. Сверточные сети (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 6. Сверточные сети (Convolution networks). Часть 2
Лекция 7. XGBoost (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 8. XGBoost и GridSearch. Факторный анализ (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 9. Факторный анализ (продолжение). SVD разложение
Лекция 10. Факторный анализ. SVD разложение (Анализ данных на Python)
#Python
Наш телеграм канал - https://xn--r1a.website/ai_machinelearning_big_data Machinelearning t.me
Video: 1. Нейронные сети. Теория (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 10 minutes 47 seconds long
Video: 2. Нейронные сети. Теория и первый пример (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 20 minutes 49 seconds long
Video: 3. Обучение нейронных сетей в Keras. (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 10 minutes 4 seconds long
Video: 4. Обучение нейронных сетей в Keras, ч. 2 (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 8 minutes 14 seconds long
Video: 5. Глубокое обучение (DeepLearning). (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 10 minutes 48 seconds long
Video: 6. Глубокое обучение (DeepLearning). Регуляризация (Анализ данных на Python. Ч2) is 1 hour 13 minutes 52 seconds long
Video: 7. XGboost. (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 18 minutes 43 seconds long
Video: 8. XGBoost. Факторный анализ и метод главных компонент is 1 hour 10 minutes 34 seconds long
Video: 9. Факторный анализ и метод главных компонент, продолжение is 1 hour 13 minutes 30 seconds long
Анализ данных на Python в примерах и задачах.
Лекция 1. Нейронные сети. Теоретические основания (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 2. Нейронные сети в регрессионных задачах (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 3. Примеры решения задач Machine Learning с помощью нейронных сетей. Часть 1
Лекция 4. Прогнозирование с помощью нейронных сетей (Анализ данных на Python. Ч2)
Лекция 5. Сверточные сети (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 6. Сверточные сети (Convolution networks). Часть 2
Лекция 7. XGBoost (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 8. XGBoost и GridSearch. Факторный анализ (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 9. Факторный анализ (продолжение). SVD разложение
Лекция 10. Факторный анализ. SVD разложение (Анализ данных на Python)
#Python
Наш телеграм канал - https://xn--r1a.website/ai_machinelearning_big_data Machinelearning t.me
Video: 1. Нейронные сети. Теория (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 10 minutes 47 seconds long
Video: 2. Нейронные сети. Теория и первый пример (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 20 minutes 49 seconds long
Video: 3. Обучение нейронных сетей в Keras. (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 10 minutes 4 seconds long
Video: 4. Обучение нейронных сетей в Keras, ч. 2 (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 8 minutes 14 seconds long
Video: 5. Глубокое обучение (DeepLearning). (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 10 minutes 48 seconds long
Video: 6. Глубокое обучение (DeepLearning). Регуляризация (Анализ данных на Python. Ч2) is 1 hour 13 minutes 52 seconds long
Video: 7. XGboost. (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 18 minutes 43 seconds long
Video: 8. XGBoost. Факторный анализ и метод главных компонент is 1 hour 10 minutes 34 seconds long
Video: 9. Факторный анализ и метод главных компонент, продолжение is 1 hour 13 minutes 30 seconds long
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Анализ данных на Python в примерах и задачах. Лекция 1. Нейронные сети. Теоретические основания (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) Лекция 2. Нейронные сети в регрессионных задачах (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) Лекция…
📃 untitled
В FAIR RL-агента обучили управлять объектами по видеотьюториалам. Стандартные RL-алгоритмы обучаются задаче итеративно через обучение на ошибках. Предложенный алгоритм выучивает модель среды, наблюдает за поведением человека, а затем определяет функцию вознаграждения. Такой подход к обучению RL-агентов называется обратным обучением с подкреплением, основанным на модели среды (MBIRL). В FAIR робота обучили управлять объектами по видеотьюториалам с помощью RL neurohive.io
В FAIR RL-агента обучили управлять объектами по видеотьюториалам. Стандартные RL-алгоритмы обучаются задаче итеративно через обучение на ошибках. Предложенный алгоритм выучивает модель среды, наблюдает за поведением человека, а затем определяет функцию вознаграждения. Такой подход к обучению RL-агентов называется обратным обучением с подкреплением, основанным на модели среды (MBIRL). В FAIR робота обучили управлять объектами по видеотьюториалам с помощью RL neurohive.io
VK
Neurohive - Нейронные сети
В FAIR RL-агента обучили управлять объектами по видеотьюториалам. Стандартные RL-алгоритмы обучаются задаче итеративно через обучение на ошибках. Предложенный алгоритм выучивает модель среды, наблюдает за поведением человека, а затем определяет функцию…
📃 Contrastive Learning Inverts the Data Generating Process
Contrastive Learning Inverts the Data Generating Process
Zimmermann et al.: https://arxiv.org/abs/2102.08850
#ArtificialIntelligence #ContrastiveLearning #DeepLearning
Contrastive Learning Inverts the Data Generating Process
Zimmermann et al.: https://arxiv.org/abs/2102.08850
#ArtificialIntelligence #ContrastiveLearning #DeepLearning
VK
Data Science / Machine Learning / AI / Big Data
Contrastive Learning Inverts the Data Generating Process Zimmermann et al.: https://arxiv.org/abs/2102.08850 #ArtificialIntelligence #ContrastiveLearning #DeepLearning
📃 Компьютерное зрение в промышленной дефектоскопии
Компьютерное зрение в промышленной дефектоскопии: Часть 2 “Генерируем стремные трубы чтобы порадовать нейронку” Компьютерное зрение в промышленной дефектоскопии: Часть 2 “Генерируем стремные трубы чтобы порадовать.. habr.com
Компьютерное зрение в промышленной дефектоскопии: Часть 2 “Генерируем стремные трубы чтобы порадовать нейронку” Компьютерное зрение в промышленной дефектоскопии: Часть 2 “Генерируем стремные трубы чтобы порадовать.. habr.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Компьютерное зрение в промышленной дефектоскопии: Часть 2 “Генерируем стремные трубы чтобы порадовать нейронку”
📃 Big Data
Big Data. Как повышают квалификацию сотрудники ИТ-компаний Big Data. Как повышают квалификацию сотрудники ИТ-компаний habr.com
Big Data. Как повышают квалификацию сотрудники ИТ-компаний Big Data. Как повышают квалификацию сотрудники ИТ-компаний habr.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Big Data. Как повышают квалификацию сотрудники ИТ-компаний
📃 Два вопроса начинающему специалисту по данным
Два вопроса начинающему специалисту по данным.
https://proglib.io/w/f4adc62a 2 Questions for a Junior Data Scientist towardsdatascience.com
Два вопроса начинающему специалисту по данным.
https://proglib.io/w/f4adc62a 2 Questions for a Junior Data Scientist towardsdatascience.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Два вопроса начинающему специалисту по данным. https://proglib.io/w/f4adc62a
📃 untitled
Video: Dreamer v2: Mastering Atari with Discrete World Models (Machine Learning Research Paper Explained)
Video: Dreamer v2: Mastering Atari with Discrete World Models (Machine Learning Research Paper Explained)
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
📃 untitled
Video: Машинное обучение для больших данных, семинар 6, группа 171 –Wide data. VW and Catboost
Video: Машинное обучение для больших данных, семинар 6, группа 171 –Wide data. VW and Catboost
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
📃 untitled
Video: Машинное обучение для больших данных, семинар 6, группа 172 –Wide data. VW and Catboost
Video: Машинное обучение для больших данных, семинар 6, группа 172 –Wide data. VW and Catboost
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
📃 untitled
Video: Deep learning requires fundamentally new kinds of hardware | Jim Keller and Lex Fridman
Video: Deep learning requires fundamentally new kinds of hardware | Jim Keller and Lex Fridman
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
📃 Collective Learning
Collective Learning — Update with Code release Collective Learning — Update with Code release medium.com
Collective Learning — Update with Code release Collective Learning — Update with Code release medium.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Collective Learning — Update with Code release
📃 A Brief Introduction to Contextual Explanation Networks
A Brief Introduction to Contextual Explanation Networks A Brief Introduction to Contextual Explanation Networks crodriguez1a.medium.com
A Brief Introduction to Contextual Explanation Networks A Brief Introduction to Contextual Explanation Networks crodriguez1a.medium.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
A Brief Introduction to Contextual Explanation Networks
📃 Introducing Model Search
Introducing Model Search: An Open Source Platform for Finding Optimal ML Models
Наш телеграм канал - https://xn--r1a.website/ai_machinelearning_big_data Introducing Model Search: An Open Source Platform for Finding Optimal ML Models ai.googleblog.com
Introducing Model Search: An Open Source Platform for Finding Optimal ML Models
Наш телеграм канал - https://xn--r1a.website/ai_machinelearning_big_data Introducing Model Search: An Open Source Platform for Finding Optimal ML Models ai.googleblog.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Introducing Model Search: An Open Source Platform for Finding Optimal ML Models Наш телеграм канал - https://xn--r1a.website/ai_machinelearning_big_data
📃 Устройство игрового бота
Устройство игрового бота: 16-е место в финале Russian AI Cup 2020 (и 5-е после) Устройство игрового бота: 16-е место в финале Russian AI Cup 2020 (и 5-е после) habr.com
Устройство игрового бота: 16-е место в финале Russian AI Cup 2020 (и 5-е после) Устройство игрового бота: 16-е место в финале Russian AI Cup 2020 (и 5-е после) habr.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Устройство игрового бота: 16-е место в финале Russian AI Cup 2020 (и 5-е после)
📃 untitled
Video: Towards Dramatically Reducing the Carbon Footprint of Machine Learning - William Wang
Video: Towards Dramatically Reducing the Carbon Footprint of Machine Learning - William Wang
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
📃 Курс Введение в математический анализ
Курс Введение в математический анализ
Наш телеграм канал - https://xn--r1a.website/ai_machinelearning_big_data Machinelearning t.me
Video: в математический анализ 1. Теорема Больцано-Вейерштрасса. Полнота is 1 hour 32 minutes 37 seconds long
Video: анализ, интегралы и ряды 2. Полнота. Непрерывность функции многих переменных is 1 hour 28 minutes 15 seconds long
Video: анализ, интегралы и ряды 3. Дифференцируемость функций многих переменных is 2 hours 25 minutes 11 seconds long
Video: анализ, интегралы и ряды 4. Дифференцируемость сложной функции. Частные производные is 1 hour 25 minutes 22 seconds long
Video: анализ, интегралы и ряды 5. Дифференциалы высших порядков is 1 hour 25 minutes 23 seconds long
Video: анализ, интегралы и ряды 6. Формула Тейлора is 1 hour 27 minutes 48 seconds long
Курс Введение в математический анализ
Наш телеграм канал - https://xn--r1a.website/ai_machinelearning_big_data Machinelearning t.me
Video: в математический анализ 1. Теорема Больцано-Вейерштрасса. Полнота is 1 hour 32 minutes 37 seconds long
Video: анализ, интегралы и ряды 2. Полнота. Непрерывность функции многих переменных is 1 hour 28 minutes 15 seconds long
Video: анализ, интегралы и ряды 3. Дифференцируемость функций многих переменных is 2 hours 25 minutes 11 seconds long
Video: анализ, интегралы и ряды 4. Дифференцируемость сложной функции. Частные производные is 1 hour 25 minutes 22 seconds long
Video: анализ, интегралы и ряды 5. Дифференциалы высших порядков is 1 hour 25 minutes 23 seconds long
Video: анализ, интегралы и ряды 6. Формула Тейлора is 1 hour 27 minutes 48 seconds long
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Курс Введение в математический анализ Наш телеграм канал - https://xn--r1a.website/ai_machinelearning_big_data