Оживите Jupyter Notebook с помощью интерактивных виджетов
Как создавать динамические информационные панели с помощью ipywidgets

#статьядня

https://prglb.ru/333qi

В данной статье представлено описание глубокой нейронной сети - MuseNet, которая может генерировать 4-минутные музыкальные композиции с 10 различными инструментами и может комбинировать стили разных стран.
MuseNet использует ту же технологию общего назначения без контроля, что и GPT-2, крупномасштабную модель преобразователя, обученную предсказывать следующий токен в последовательности, будь то аудио или текст.

#стытьядня

https://prglb.ru/4mu8s

Alembic - это инструмент миграции баз данных, написанный автором SQLAlchemy. Инструмент миграции предлагает следующую функциональность:
1. Может выдавать операторы ALTER в базу данных для изменения структуры таблиц и других конструкций.
2. Предоставляет систему, в которой могут быть созданы «сценарии миграции»; каждый сценарий указывает определенную серию шагов, которые могут «обновить» целевую базу данных до новой версии, и, опционально, последовательность шагов, которые могут «понизить» аналогичным образом, выполнив те же шаги в обратном порядке.
3. Позволяет сценариям выполняться некоторым последовательным образом.

#библиотекадня

https://prglb.ru/44ux

Нейросеть в Keras для распознавания предметов одежды из набора данных Fashion MNIST
В данном видео автор рассматривает, как в Keras в составе TensorFlow создать и обучить нейронную сеть для распознавания предметов одежды. Используется полносвязная нейронная сеть. Подробно рассматриваются все этапы обучения нейросети.

#видеодня

https://prglb.ru/3ntke

10 практических советов для успешного принятия ваших продуктов машинного обучения
В данной статье автор расскажет, как заинтересовать пользователей использовать ваши продукты с машинным обучением.

#статьядня

https://prglb.ru/3c90r

Почему большинство проектов Data Science терпят неудачу
По разным оценкам, более 85% проектов, связанных с наукой о данных, проваливаются. Каковы основные причины этого?

#видеодня

https://prglb.ru/1w2sg

Анализ качества обучения нейронной сети | Нейросети на Python
При обучении нейросетей может возникнуть проблема переобучения. В этом случае сеть может научиться распознавать особенности выборки, а не данных. Это ведет к снижению обобщающей способности нейросети (generalization).

#видеодня

https://prglb.ru/5w6ky

​​A Probabilistic Theory of Pattern Recognition
Автор: Devroye, Gyorfi, Lugosi
Книга включает в себя обсуждение непараметрических методов, основанных на ядрах или ближайших соседях, теории Vapnik-Chervonenkis, эпсилон-энтропии, параметрической классификации, оценки ошибок, свободных классификаторов и нейронных сетей. Везде, где это возможно, выводятся свойства и неравенства, не связанные с распределением.
Более 430 задач и упражнений дополняют материал.

#книгадня

Ссылка на книгу:
https://prglb.ru/2l7jh

Приемы ковыряния данных в Pandas

#полезностьдня #cheatsheet

https://prglb.ru/1jtin

Make Your Own Neural Network
Автор: Тарик Рашид

Основные темы книги:
1. Нейронные сети и системы искусственного интеллекта;
2. Структура нейронных сетей;
3. Сглаживание сигналов, распространяющихся по нейронной сети, с помощью функции активации;
4. Тренировка и тестирование нейронных сетей;
5. Интерактивная среда программирования IPython;
6. Использование нейронных сетей в качестве классификаторов объектов;
7. Распознавание образов с помощью нейронных сетей.

#книгадня

Онлайн-перевод книги:
https://prglb.ru/21q9m

​​В SkillFactory стартует курс, разработанный при поддержке NVIDIA Corporation, "Deep Learning и нейронные сети", где за 12 недель вы научитесь применять алгоритмы машинного обучения. Проекты, над которыми вы будете работать, включают:
● создание нейронной сети для распознавания рукописных цифр;
● обучение рекурентной сети задачам прогнозирования временных рядов;
● разработку нейросетевого чат-бота;
● создание модели для идентификации лиц и генерации лиц на основе архитектуры GAN;
● разработку агента для игры на основе DQN алгоритма.

Для учебы на курсе требуются:
1). Умение программировать на Python.
2). Базовые знания машинного обучения.

Ознакомьтесь с программой → https://clc.to/7nQe1A
Успейте забронировать место на курсе со скидкой 20%

Обучение ИИ на примере Sonic the Hedgehog: алгоритм NEAT
Разбираемся, как можно научить искусственный интеллект играть в игру. На самом деле, обучение ИИ — это просто, особенно с Sonic the Hedgehog!

#статьядня

https://prglb.ru/30sb1

Bayesian Reasoning and Machine Learning
Автор: D.Barber
Данная книга не просто дает набор методик, а помогает развивать аналитические навыки и навыки решения проблем, которые позволят Вам работать в реальном мире. Многочисленные примеры и упражнения, как программы, так и теоретические данные, включены в каждую главу.

#книгадня

https://prglb.ru/46zt8

Для чего создавать кибер насекомых и как ИИ может в этом помочь?

#статьядня

 https://prglb.ru/t4bu

У киберспортсменов появился новый ориентир для развития - ИИ обыграл одну из самых топовых команд по Dota2

#видеодня

 https://prglb.ru/3wwxr

Искусственный интеллект и машинное обучение: итоги 2018 года
В данном докладе Сергей Марков - автор одной из сильнейших российских шахматных программ, специалист по методам машинного обучения и основатель портала XX2 ВЕК, подведет итоги 2018 года в сфере ИИ и ML.

#видеодня

https://prglb.ru/47q49

Анализ данных на Scala — суровая необходимость или приятная возможность?
Когда необходимо добиться высоких показателей по скорости обработки и/или работать с действительно крупными массивами данных, возможностей таких языков как R или Python может не хватать.В этом случае специалисту приходится, скрепя сердце, обращаться к помощи "темной стороны" и подключать инструменты на "промышленных" языках программирования: Scala, Java и C++

#статьядня

https://prglb.ru/tng