🔥 Awesome list of datasets in 100+ categories
44 zettabytes of data

https://www.kdnuggets.com/2021/05/awesome-list-datasets.html

@ai_machinelearning_big_data

🎉 24 мая в Москве наградили молодых ученых и их наставников, занимающихся научной работой в области компьютерных наук. Поздравляем лауреатов премии имени Ильи Сегаловича! 🎉

Каждый из них получит по 1 миллиону рублей, который будет можно потратить на собственные исследования. В этом году Совет премии отметил шесть исследователей из НИУ ВШЭ, МФТИ и Сколковского института науки и технологий.
⚠️ Узнайте больше о тех, кто получил премию, и как принять в ней участие: https://clck.ru/V3QDF

🧠 NeuroKit2: A Python toolbox for neurophysiological signal processing

A user-friendly package providing easy access to advanced biosignal processing routines.

Github: https://github.com/neuropsychology/NeuroKit

Paper: https://link.springer.com/article/10.3758/s13428-020-01516-y

Docs: https://neurokit2.readthedocs.io/en/latest/installation.html

@ai_machinelearning_big_data

✔️ GPBoost: Combining Tree-Boosting with Gaussian Process and Mixed Effects Models

Github: https://github.com/fabsig/GPBoost

Demo code: https://htmlpreview.github.io/?https://github.com/fabsig/GPBoost/blob/master/examples/GPBoost_demo.html

Paper: https://arxiv.org/abs/2105.08966v2

@ai_machinelearning_big_data

🗯 Unsupervised Speech Recognition

Github: https://github.com/pytorch/fairseq/tree/master/examples/wav2vec/unsupervised

Pretraned model: https://github.com/pytorch/fairseq/tree/master/examples/wav2vec

Facebook blog: https://ai.facebook.com/blog/wav2vec-unsupervised-speech-recognition-without-supervision/

Paper

@ai_machinelearning_big_data

Yolov5-face is a real-time,high accuracy face detection

Github: https://github.com/deepcam-cn/yolov5-face

Paper: https://arxiv.org/abs/2105.12931v1

@ai_machinelearning_big_data

💥Grokking Artificial Intelligence Algorithms

⬇️ Download

💥Grokking Deep Reinforcement Learning

⬇️ Download

@ai_machinelearning_big_data

🏎 Make Pandas 3 Times Faster with PyPolars

Code : https://www.kdnuggets.com/2021/05/pandas-faster-pypolars.html

Github: https://github.com/pola-rs/polars

User Guide: https://pola-rs.github.io/polars-book

@ai_machinelearning_big_data

You Only 👀 One Sequence

Rethinking Transformer in Vision through Object Detection

Github: https://paperswithcode.com/paper/you-only-look-at-one-sequence-rethinking

Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet

Paper: https://arxiv.org/abs/2106.00666

@ai_machinelearning_big_data

🌏 The FLORES-101 Evaluation Benchmark for Low-Resource and Multilingual Machine Translation

Github: https://github.com/facebookresearch/flores

Paper: https://ai.facebook.com/research/publications/the-flores-101-evaluation-benchmark-for-low-resource-and-multilingual-machine-translation

Facebook blog: https://ai.facebook.com/blog/the-flores-101-data-set-helping-build-better-translation-systems-around-the-world/

@ai_machinelearning_big_data

🤖 DynamicViT: Efficient Vision Transformers with Dynamic Token Sparsification

Project: https://dynamicvit.ivg-research.xyz/

Github: https://github.com/raoyongming/DynamicViT


Paper: https://arxiv.org/abs/2106.02034

@ai_machinelearning_big_data

X5 Group проводит собственное мероприятие X5Tech Future Night о технологиях и бизнесе. Большое летнее офлайн событие объединит на одной площадке разные форматы: лекции, паблик-интервью, бизнес-дебаты, дискуссии и музыкальный оупен-эйр.

В программе есть отдельная секция, посвященная Big Data, а именно тому, как монетизировать данные и превратить их в новые продукты.

Участие бесплатное, регистрируйтесь сейчас, чтобы не пропустить. Количество мест ограничено!

📈 NGBoost: Natural Gradient Boosting for Probabilistic Prediction

Github: https://github.com/stanfordmlgroup/ngboost

Slides: https://drive.google.com/file/d/183BWFAdFms81MKy6hSku8qI97OwS_JH_/view

Paper: https://arxiv.org/abs/2106.03823v1

@ai_machinelearning_big_data

🧠 Yet Another Language Model — нейросетевой языковой алгоритм генерации текстов, разработанный Яндексом


Paper : https://wow.link/Er21

@ai_machinelearning_big_data

👨 TFace: A trusty face recognition research platform

Github: https://github.com/Tencent/TFace

Paper: https://arxiv.org/abs/2106.05519v1

@ai_machinelearning_big_data

Microsoft's FLAML - Fast and Lightweight AutoML

Github: https://github.com/microsoft/FLAML

Code: https://github.com/microsoft/FLAML/tree/main/notebook/

Paper: https://arxiv.org/abs/2106.04815v1

@ai_machinelearning_big_data

✅ Graph Transformer Networks: Learning Meta-path Graphs to Improve GNNs

Github: https://github.com/seongjunyun/Graph_Transformer_Networks

Paper: https://arxiv.org/abs/2106.06218v1

Dataset: https://github.com/Jhy1993/HAN

@ai_machinelearning_big_data

🧩 A Bayesian Analysis of Lego Prices in Python with PyMC3

https://austinrochford.com/posts/2021-06-10-lego-pymc3.html

Lego Price Analysis: https://austinrochford.com/posts/2021-06-03-vader-meditation.html

@ai_machinelearning_big_data

Facebook's Reverse engineering generative models from a single deepfake image

Github: https://github.com/vishal3477/Reverse_Engineering_GMs

Paper: https://arxiv.org/abs/2106.07873

Facebook's blog: https://ai.facebook.com/blog/reverse-engineering-generative-model-from-a-single-deepfake-image/

Dataset: https://drive.google.com/drive/folders/1ZKQ3t7_Hip9DO6uwljZL4rYAn5viSRhu?usp=sharing

@ai_machinelearning_big_data

⬇️ Pysentimiento: A Python toolkit for Sentiment Analysis and Social NLP tasks

Github: https://github.com/pysentimiento/pysentimiento

Paper: https://arxiv.org/abs/2106.09462

English model: https://huggingface.co/finiteautomata/bertweet-base-sentiment-analysis

@ai_machinelearning_big_data