Data Science / Machine Learning / AI / Big Data (VK)
Continuous Coordination As a Realistic Scenario for Lifelong Learning
Nekoei et al.: https://arxiv.org/abs/2103.03216
#MachineLearning #ArtificialIntelligence #MultiagentSystems
Continuous Coordination As a Realistic Scenario for Lifelong Learning
Nekoei et al.: https://arxiv.org/abs/2103.03216
#MachineLearning #ArtificialIntelligence #MultiagentSystems
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Базовая статистика, которую необходимо знать для старта в науке о данных.
https://proglib.io/w/d504305b
Базовая статистика, которую необходимо знать для старта в науке о данных.
https://proglib.io/w/d504305b
Medium
Basic Statistics You NEED to Know for Data Science
Fundamental statistic concepts to get you started on your Data Science journey
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Support Vector Machine| Easy Made SVM | Machine Leaning
Support Vector Machine| Easy Made SVM | Machine Leaning
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
FacePDFViewer— A PDF viewer controllable by head movements using facial landmark detection
FacePDFViewer— A PDF viewer controllable by head movements using facial landmark detection
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
В University of California робота обучили манипулировать тканью
В University of California робота обучили манипулировать тканью
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Яндекс Go объявил об онлайн-митапе для аналитиков Data Driven — он пройдёт 3 апреля с 11:00 до 17:00.
На Data Driven будут решаться реальные аналитические задачи, а аналитики Яндекса выступят с интересными кейсами компании. Регистрация бесплатная, но с тестовым заданием, чтобы всем точно было интересно: https://taxi.yandex.ru/action/ytdd
Яндекс Go объявил об онлайн-митапе для аналитиков Data Driven — он пройдёт 3 апреля с 11:00 до 17:00.
На Data Driven будут решаться реальные аналитические задачи, а аналитики Яндекса выступят с интересными кейсами компании. Регистрация бесплатная, но с тестовым заданием, чтобы всем точно было интересно: https://taxi.yandex.ru/action/ytdd
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Почему не стоит читать статьи о том как стать специалистом по Data-science за несколько месяцев
Почему не стоит читать статьи о том как стать специалистом по Data-science за несколько месяцев
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Как я реализовал FaceID для iPhone X с помощью Deep Learning в Python.
Как я реализовал FaceID для iPhone X с помощью Deep Learning в Python.
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Прикладные модели машинного обучения. Лекция 5.
https://www.youtube.com/watch?v=Eqm8-YqUzAc
Прикладные модели машинного обучения. Лекция 5.
https://www.youtube.com/watch?v=Eqm8-YqUzAc
YouTube
Прикладные модели машинного обучения. Лекция 5.
Пятая лекция по курсу "Прикладные модели машинного обучения".
Лектор: Воронцов Константин Вячеславович.
Ссылка на лекции: http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_%28курс_лекций%2C_К.В.Воронцов%29
Лектор: Воронцов Константин Вячеславович.
Ссылка на лекции: http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_%28курс_лекций%2C_К.В.Воронцов%29
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Лекция. Регуляризация в линейной регрессии
https://www.youtube.com/watch?v=L_o8v5A23XA
Лекция. Регуляризация в линейной регрессии
https://www.youtube.com/watch?v=L_o8v5A23XA
YouTube
Лекция. Регуляризация в линейной регрессии
Занятие ведёт Григорий Лелейтнер
Ссылка на материалы занятия:
https://github.com/DeepLearningSchool/part_1_ml_cv/tree/main/week_02_linear_models
---
Серия "Линейные алгоритмы"
Видео 1. Линейная регрессия: https://youtu.be/khdaLtu9i-s
Видео 2. LogLoss: …
Ссылка на материалы занятия:
https://github.com/DeepLearningSchool/part_1_ml_cv/tree/main/week_02_linear_models
---
Серия "Линейные алгоритмы"
Видео 1. Линейная регрессия: https://youtu.be/khdaLtu9i-s
Видео 2. LogLoss: …
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Лекция. Логистическая регрессия
https://www.youtube.com/watch?v=twdZBko9vH4
Лекция. Логистическая регрессия
https://www.youtube.com/watch?v=twdZBko9vH4
YouTube
Лекция. Логистическая регрессия
Занятие ведёт Григорий Лелейтнер.
Ссылка на материалы занятия:
https://github.com/DeepLearningSchool/part_1_ml_cv/tree/main/week_02_linear_models
---
Серия "Линейные алгоритмы"
Видео 1. Линейная регрессия: https://youtu.be/khdaLtu9i-s
Видео 2. LogLoss:…
Ссылка на материалы занятия:
https://github.com/DeepLearningSchool/part_1_ml_cv/tree/main/week_02_linear_models
---
Серия "Линейные алгоритмы"
Видео 1. Линейная регрессия: https://youtu.be/khdaLtu9i-s
Видео 2. LogLoss:…
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
How to Learn DATA SCIENCE Ridiculously FAST
https://www.youtube.com/watch?v=oLpBGtY-_sI
How to Learn DATA SCIENCE Ridiculously FAST
https://www.youtube.com/watch?v=oLpBGtY-_sI
YouTube
How to Learn DATA SCIENCE Ridiculously FAST
Want to learn data science?
But not too sure where to start?
I hear you
When I first started on my journey to becoming a data scientist it was an absolute nightmare. There was so much conflicting information out there.
Learn Python.
No Learn R.
Learn…
But not too sure where to start?
I hear you
When I first started on my journey to becoming a data scientist it was an absolute nightmare. There was so much conflicting information out there.
Learn Python.
No Learn R.
Learn…
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
6 Must-Know Parameters for Machine Learning Algorithms
6 Must-Know Parameters for Machine Learning Algorithms
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Review: JL-DCF: Joint Learning and Densely-Cooperative Fusion Framework for RGB-D Salient Object…
Review: JL-DCF: Joint Learning and Densely-Cooperative Fusion Framework for RGB-D Salient Object…
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Стратегия на собеседовании, которая помогла мне найти мою первую работу в области науки о данных.
https://proglib.io/w/5d21e97d
Стратегия на собеседовании, которая помогла мне найти мою первую работу в области науки о данных.
https://proglib.io/w/5d21e97d
Medium
Interview strategy that landed me my first data science job
How I presented myself to get the gig
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Random Search and Grid Search for Function Optimization - Machine Learning Mastery
Random Search and Grid Search for Function Optimization - Machine Learning Mastery
Data Science / Machine Learning / AI / Big Data (VK)
Perceiver: General Perception with Iterative Attention
Jaegle et al.: https://arxiv.org/abs/2103.03206
#ArtificialIntelligence #MachineLearning #SpeechProcessing
Perceiver: General Perception with Iterative Attention
Jaegle et al.: https://arxiv.org/abs/2103.03206
#ArtificialIntelligence #MachineLearning #SpeechProcessing
Data Science / Machine Learning / AI / Big Data (VK)
Конспект курса ШАД по теории глубинного обучения.
В конспекте рассматриваются следующие темы:
— Инициализация нейронных сетей
(кто-нибудь смотрел, как инициализируются сети в pytorch или tensorflow, и почему именно так?);
— Поверхность функции потерь
(почему градиентный спуск — локальный поиск! — способен сколь угодно снизить ошибку на обучении?);
— Обобщающая способность
(почему сеть обученная на одной выборке, хорошо — или плохо — работает на другой?);
— NTK-теория
(какова связь нейронных сетей с ядровыми методами и что она даёт?).
https://arxiv.org/abs/2012.05760
Больше полезных материалов в группе vk.com/datamining.team
Конспект курса ШАД по теории глубинного обучения.
В конспекте рассматриваются следующие темы:
— Инициализация нейронных сетей
(кто-нибудь смотрел, как инициализируются сети в pytorch или tensorflow, и почему именно так?);
— Поверхность функции потерь
(почему градиентный спуск — локальный поиск! — способен сколь угодно снизить ошибку на обучении?);
— Обобщающая способность
(почему сеть обученная на одной выборке, хорошо — или плохо — работает на другой?);
— NTK-теория
(какова связь нейронных сетей с ядровыми методами и что она даёт?).
https://arxiv.org/abs/2012.05760
Больше полезных материалов в группе vk.com/datamining.team