🖥 ОБНАРУЖЕНИЕ, ОТСЛЕЖИВАНИЕ И ПОДСЧЕТ АВТОМОБИЛЕЙ Этот пример проекта посвящен «обнаружению, отслеживанию и подсчету транспортных средств» с использованием TensorFlow Object Counting API . https://github.com/bluesven869/detect-speed-vehicle

🖥 Две новые функции в scikit-learn 0.21 для визуализации деревьев решений:
🟣 plot_tree: использует Matplotlib (не Graphviz!)
🟣 Export_text: не требует внешних библиотек

Разбор фреймворков глубокого обучения Фреймворки предлагают строительные блоки для проектирования, обучения и проверки моделей через интерфейс программирования высокого уровня. Читайте дальше, чтобы изучить примеры фреймворков. https://goo.su/8Ato

🖥 Новый SOTA в сегментации видеообъектов - это безумие.😱

🖥 Блок- схема процесса #MachineLearning .

💥Объяснение квантового машинного обучения!

🖥 Как легко рисовать схемы архитектуры нейронной сети
Использование инструмента diagrams.net без кода для демонстрации ваших моделей глубокого обучения с визуализацией диаграмм https://goo.su/8ged

Биологические нейронные сети для самоуправляемых автомобилей видео

🖥 5 способов, которыми машинное обучение революционизирует цифровой маркетинг Машинное обучение - это разновидность искусственного интеллекта . Она существует уже несколько десятилетий и первоначально использовалась в математике, информатике и инженерии - только недавно технология начала применяться в цифровом маркетинге. https://cutt.ly/XRfmf2i

🎯 MongoDB — самая популярная NoSQL СУБД, знание которой усилит резюме любого разработчика или админа.

🗓 Сделайте первый шаг к ее изучению 26 октября на открытом уроке от OTUS «Базовые понятия MongoDB, CRUD, фильтры».

На уроке вместе с преподавателем Виктором Коробковым вы рассмотрите основные понятия и сферы применения MongoDB и напишете запросы обработки данных и их выборки.

👉 Для регистрации на вебинар пройдите вступительный тест https://otus.pw/0Q2T/

Этот беспилотный автомобиль от Amazon Zoox успешно проехал по шести полосам движения Лас-Вегаса.

🖥 Потрясающий пакет, о существовании которого я даже не подозревал: риманова геометрия в TensorFlow / Keras. https://cutt.ly/oRfEhn7

86 алгоритмов и моделей машинного обучения, объясненных с помощью Python В этой статье я проведу вас через объяснение и реализацию всех алгоритмов и моделей машинного обучения с помощью языка программирования Python. https://goo.su/8Hac

Вот полезная шпаргалка по регуляризации в машинном обучении!

🖥 Pip vs Conda: подробное сравнение двух систем упаковки Python Если вы используете Python в мире науки о данных или научных вычислений, вы скоро обнаружите, что Python имеет две разные системы упаковки: pip и Conda. ✔️Насколько они разные?
✔️Каковы компромиссы между ними?
✔️Что вам следует использовать? https://cutt.ly/qRfDwzJ

DeepMind утверждает, что обучения с подкреплением достаточно для достижения ИИ В своей многолетней погоне за созданием искусственного интеллекта компьютерные ученые спроектировали и разработали всевозможные сложные механизмы и технологии для воспроизведения зрения, языка, мышления, моторики и других способностей, связанных с разумной жизнью. Хотя эти усилия привели к созданию систем искусственного интеллекта, которые могут эффективно решать конкретные проблемы в ограниченных условиях, они не достигают уровня общего интеллекта, наблюдаемого у людей и животных.

В статье, представленной в рецензируемый журнал Artificial Intelligence , ученые из британской лаборатории искусственного интеллекта DeepMind утверждают, что интеллект и связанные с ним способности появятся не в результате формулирования и решения сложных проблем, а в результате соблюдения простого, но действенного принципа: максимизация вознаграждения. https://cutt.ly/jRfJ6Y1

📍Базы данных сейчас используются почти везде. А спрос на специалистов со знанием баз данных постоянно растет. Знание языка SQL, умение оптимизировать запросы, понимать возможности разных СУБД и правильно подбирать их под проект — навыки, которые пользуются большим спросом на рынке труда.

🔥Освоить эти навыки вы можете на онлайн-курсе «Базы данных» от OTUS. Практикующие преподаватели научат проектировать базы данных и создавать оптимальную структуру их хранения, а также научат различать основные СУБД: PostgreSQL, MySQL, Redis, MongoDB, Cassandra и т. д.

👉Пройдите вступительный тест и забронируйте место со скидкой у менеджера: https://otus.pw/GfEo/

🖥 Кураторские статьи, статьи и блоги по науке о данных и машинному обучению в производственной среде . https://goo.su/8H9t

🖥 Алгоритм кластеризации K-средних - анимированное объяснение

🖥 Этот #AI автоматически вызывает полицию при обнаружении оружия

🖥 Взлом генераторов случайных чисел с помощью машинного обучения - Часть 1: Часть 2 В этом сообщении блога предлагается подход к взлому генераторов псевдослучайных чисел (ГПСЧ) с использованием машинного обучения. Под взломом здесь мы подразумеваем, что можем предсказать последовательность случайных чисел, используя ранее сгенерированные числа, не зная начального числа.