🖥 САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ ПАРКОВКА АВТОМОБИЛЯ В 500 СТРОК КОДА В этой статье мы научим машину самостоятельной парковке с помощью генетического алгоритма. https://goo.su/7Yns Поиграться можно здесь

Когда ваш ИИ-код работает слишком хорошо ...😂

🖥 Более 100 шпаргалок по науке о данных, глубокому обучению, искусственному интеллекту и машинному обучению https://goo.su/7Z5f

Что видит автопилот TESLA

🖥 AutoTabular • Автоматическое машинное обучение для табличных данных. AutoTabular автоматизирует задачи машинного обучения, позволяя легко добиваться высоких показателей прогнозирования в ваших приложениях. С помощью всего нескольких строк кода вы можете обучать и развертывать высокоточные модели машинного обучения и глубокого обучения с табличными данными. https://cutt.ly/iEJ7CHN

🖥 Этот график помогает лучше понять чувствительность и специфичность графически.

🖥 Введение в глубокое обучение в Julia В области науки о данных доминирует Python / R, но не так давно появился еще один претендент, Julia... https://goo.su/82NQ 🖥 Структуры данных и алгоритмы: действительно ли они необходимы? Итак, вы уже какое-то время занимаетесь программированием и постоянно слышите, как все говорят об изучении структур данных, о том, что это обычная часть процесса собеседования в ведущих технологических компаниях, как это полезно для конкурентного программирования, вы, вероятно, слышали и другие вещи, которые заинтересовало вас прочитать эту статью. https://cutt.ly/7EKvsmM

🖥 Есть одна большая причина, по которой нам нравится функция логарифма в машинном обучении. Логарифмы помогают нам снизить сложность, превращая умножение в сложение. Возможно, вы этого не знаете, но они стоят за многими вещами в машинном обучении. Вот и вся история.

🖥 FederatedLearning - это быстрорастущая область, которая позволяет MachineLearning работать с децентрализованными данными. Сегодня мы представляем библиотеку с открытым исходным кодом для моделирования федеративного обучения, которая подчеркивает простоту использования в исследованиях https://cutt.ly/xEZFJAV

🖥 Обучение с подкреплением #MachineLearning #AI

🖥 5 крупнейших тенденций в области науки о данных в 2022 году Появление науки о данных как области изучения и практического применения за последнее столетие привело к развитию таких технологий, как глубокое обучение , обработка естественного языка и компьютерное зрение . Вообще говоря, это позволило появиться машинному обучению (ML) как способу работы над тем, что мы называем искусственным интеллектом (AI) , областью технологий, которая быстро меняет то, как мы работаем и живем. https://cutt.ly/BEZDls7

Это день на пляже в 1896 году !! Алгоритмы глубокого обучения для улучшенной интерполяции изображений, HD, цвета и т. Д.

Исходное видео👆

Экосистема #datascience

🔥Никакого хаоса, никаких бессвязных метрик: после курса "Мониторинг и логирование Zabbix, Prometheus, ELK ". Готовы ли вы к обучению на продвинутом онлайн-курсе? Пройдите тест и узнайте сейчас!

👉ПРОЙТИ ТЕСТ: https://otus.pw/aXzJ/

📌Хотите больше узнать о программе курса и преподавателях?
Регистрируйтесь на бесплатный Demo Day 11 Октября в в 20:00 мск.: https://otus.pw/iKeC/

🖥 Эта нейронная сеть может обнаруживать 100 ключевых точек на теле человека
Раньше для этого требовалось 3-4 различных алгоритма. https://cutt.ly/WE1cCi5

🖥 Нерешенные проблемы безопасности машинного обучения Вместе с исследователями из Google Brain и OpenAI мы публикуем статью о нерешенных проблемах безопасности машинного обучения . В связи с возникающими проблемами безопасности в ML, такими как те, которые возникли в недавних крупномасштабных моделях, мы предлагаем новую дорожную карту для безопасности ML и уточняем технические проблемы, которые необходимо решить в этой области. В качестве предварительного просмотра статьи, в этом посте мы рассматриваем подмножество направлений работы, а именно противодействие опасностям («Надежность»), определение опасностей («Мониторинг») и управление системами машинного обучения («Согласование»).https://goo.su/85ag

🖥 Новости из глобальной теплицы искусственного интеллекта Обзор прогресса в исследованиях искусственного интеллекта показывает, что машинное обучение удовлетворительно улучшается, но на самом деле оно скоро станет намного лучше. https://cutt.ly/zE9gtKT

🖥 Водители-люди беспокоятся о ночном вождении - но не автомобили!

9 Важных алгоритмов машинного обучения