Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Evolving AIs using a NEAT algorithm

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Build A Web App To Interpret Your ML Predictions in Seconds With Shapash

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Kubernetes: преимущества простых кластеров

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

deepmind/deepmind-research

 Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

CogDL: An Extensive Research Toolkit for ​Deep Learning on Graphs

http://keg.cs.tsinghua.edu.cn/cogdl/

Github: https://github.com/THUDM/cogdl

Paper: https://arxiv.org/abs/2103.00959

Dateset: https://github.com/THUDM/cogdl/blob/master/cogdl/data..

Наш телеграм канал -...

View original post

 Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

GANsformer: Generative Adversarial Transformers

Github: https://github.com/dorarad/gansformer

Paper: https://arxiv.org/abs/2103.01209v2

Наш телеграм канал - https://xn--r1a.website/ai_machinelearning_big_data

 Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

MLS: мультилингвальный датасет для распознавания речи от FAIR

https://xn--r1a.website/machinelearning_ru/ - русскоязычные мл статьи

 Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Как выполнять потоковую обработку больших данных? Сделайте первые шаги в Machine Learning на больших данных!

10 марта примите участие в демо-занятии от Кирилла Султанова, архитектора в области BigData. Что вы узнаете за 1,5 часа?
- Потоковая обработка больших данных.
- Подходы, архитектуры, фреймворки, сравнение, обзор и выбор.
- Основные игроки и перспективные новички.
- Реальные проекты, интересные связки и многое другое!
Демо-занятие входит в программу онлайн-курса «Промышленный ML на больших данных».

Для регистрации на урок пройдите вступительный тест https://otus.pw/QLr2/

 Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions https://arxiv.org/abs/2102.12122

Neurohive (VK)

​​Facebook AI опубликовали мультилингвальный датасет для обучения моделей распознавания речи. Multilingual LibriSpeech (MLS) содержит 50 тысяч часов аудио с речью людей на 8 языках: английском, немецком, испанском, итальянском, португальском и польском.

#Dataset #FAIR

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Как ML помогает при аудите качества клиентского сервиса

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Личное или социальное? Как добиться кооперации в мультиагентной среде

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Что будет, если изменить количество виртуальных нод в Apache Cassandra

 Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Тенденции машинного обучения и данных: итоги 2020 года и взгляд на 2021 год и далее.

https://proglib.io/w/ff53b8e9

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

«Хитрый питон» Михаил Корнеев, Григорий Петров, Илья Беда и другие классные спикеры-тезисы выступлений на PyCon Weekend

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Применение предобученной модели VGG16 для рекомендаций на основе изображений товаров

 DeepLearning (Глубокие нейронные сети) (VK)

VISSL

VISSL is a computer VIsion library for state-of-the-art Self-Supervised Learning research with PyTorch. VISSL aims to accelerate research cycle in self-supervised learning: from designing a new self-supervised task to evaluating the learned representations. Key features include:

Reproducible implementation of SOTA in Self-Supervision: All existing SOTA in Self-Supervision are implemented - SwAV, SimCLR, MoCo(v2), PIRL, NPID, NPID++, DeepClusterV2, ClusterFit, RotNet, Jigsaw. Also supports supervised trainings.

Benchmark suite: Variety of benchmarks tasks including linear image classification (places205, imagenet1k, voc07), full finetuning, semi-supervised benchmark, nearest neighbor benchmark, object detection (Pascal VOC and COCO).

Ease of Usability:...

View original post

Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)

Все дело в виртуальном «прянике»: Uber создал алгоритм, способный обыграть человека в игре Atari

 Data Science / Machine Learning / AI / Big Data (VK)

Generative Adversarial Transformers

Drew A. Hudson, C. Lawrence Zitnick: https://arxiv.org/abs/2103.01209

#ArtificialIntelligence #DeepLearning #GenerativeAdversarialNetworks