Нейросеть удаляет объекты с видео, заменяя их фоном
На GitHub появилось приложение video-object-removal, которое удаляет объекты с видео. Для этого достаточно выделить нежелательный объект, нарисовав рамку вокруг него, как на фото.

#статьядня

https://prglb.ru/sefz

12 правил, которые я усвоил как инженер по машинному обучению

Решили посвятить себя машинному обучению? Хотите повысить качество работы? Вот полезные уроки от практика, которые помогут добиться успеха.

#статьядня

https://prglb.ru/1ays4

Активное обучение ранжированию
Автор статьи расскажет, как устроено ранжирование и как он и его коллеги использует информацию о взаимодействии пользователей с поисковой системой.

#статьядня

https://prglb.ru/3tlos

Первые шаги с PySpark and Big Data Processing

В этом уроке вы узнаете:
1. Какие концепции Python могут быть применены к большим данным
2. Как использовать Apache Spark и PySpark
3. Как писать базовые программы с помощью PySpark
4. Как запускать программы PySpark для небольших наборов данных локально
5. Куда пойти дальше, чтобы перенести свои навыки PySpark в распределенную систему

#статьядня

https://prglb.ru/utoj

Нейронная сеть в 11 строках Python (часть 1)
Простая реализация нейронной сети для описания внутренней работы обратного распространения.

#статьядня

https://prglb.ru/39xvx

Python Django Web Framework
Django - это чрезвычайно популярный и полнофункциональный серверный веб-фреймворк, написанный на Python. Django позволяет быстро создавать веб-приложения.

#видеодня

https://prglb.ru/ruuj

⁠Data Visualization with Python and JavaScript: Scrape, Clean, Explore & Transform Your Data
Автор: Kyran Dale

Настоящее руководство предлагает вам познакомиться с многочисленными методами визуализации информации с использованием языков Python и JavaScript.
В книге рассматриваются следующие темы:
1. Читаем и пишем данные с помощью Python;
2. Парсим данные с помощью Scrapy;
3. Визуализация и графики;
4. Используем MongoDB и многое другое.

#книгадня

https://t.iss.one/progbook/3490

Видеокурс «Обучение с подкреплением и Q-Learning»

Q-Learning — метод, применяемый в ИИ при агентном подходе. На основе получаемого от среды вознаграждения агент формирует функцию полезности Q, что впоследствии дает ему возможность уже не случайно выбирать стратегию поведения, а учитывать опыт предыдущего взаимодействия со средой.

#видеодня

https://prglb.ru/rquc

Всё, что нужно знать о нейронных сетях

Говорим о нейронных сетях: легкая подача сложной информации так, что поймет даже ребенок. Изучаем базис и углубляемся в тему с нуля.

#статьядня

https://prglb.ru/5rdii

Pyspider - практическое использование метрик мониторинга конкурентов

Основные плюсы данного пакета:
- Проще отладить - у него есть пользовательский интерфейс, чтобы вы знали, какая часть работает не так, как надо.
- Встроенная панель инструментов - для целей мониторинга.
- Совместим с Javascript, в отличие от Scrapy.
- Pyspider предоставляет Puppeteer, очень известную и мощную библиотеку, разработанную Google для JavaScript для веб-сканирования.
- Поддержка баз данных - MySQL, MongoDB и PostgreSQL.
Масштабируемость - распределенная архитектура.

#статьядня

https://prglb.ru/3tbt6

​​Машинное обучение — это просто!
Убедись в этом сам на бесплатном интенсиве.

Ссылка для регистрации 🔜 https://clc.to/OfNRaA

🐍 Проведем экспресс-введение в Python.
🛠 Построим модель от начала до конца.
💲 Вручим грант на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!

Сделай шаг в будущее!

BlazeFace: Нейронное распознавание лица с точностью до миллисекунды на мобильных графических процессорах

BlazeFace - легкий и хорошо работающий детектор лица, специально разработанный для мобильных графических процессоров. Он работает на скорости 200-1000 + FPS на флагманских устройствах.

#полезностьдня

https://prglb.ru/cfze

Понимание метрик оценки ML - точность и отзыв

В мире машинного обучения используется набор терминов, чтобы определить, насколько хорошо работают модели. Возникает вопрос - зачем нам что-либо, кроме термина «точность»?

#статьядня

https://prglb.ru/322a6

Как мы боремся с копированием контента, или первая adversarial attack в проде
Копирование контента с Авито на другие платформы существует в нескольких категориях товаров и услуг. В этой статье речь пойдет только про автомобили.

#статьядня

https://prglb.ru/lb3x

7 фреймворков автоматического машинного обучения

Чем интересны системы автоматического машинного обучения? Какие фреймворки годятся для AutoML? В чем пока есть ограничения? Отвечаем в статье.

#статьядня

https://prglb.ru/260pu

Обмануть автомобиль: спуфинг дорожных знаков и Deep Learning

Мы атаковали реальные авто, используя Deep Learning для генерации знаков дорожного движения. В этом помогли мощный GPU и коммерческая печать.

#статьядня

https://prglb.ru/19hio

Ускорение ИИ

Доклад Bill Dally, представленный на Matroid Scaled Machine Learning Conference 2019

#видеодня

https://prglb.ru/52bnk

Видеокурс по нейронным сетям в Университете Шербрук

Данный курс включает:
обучающие нейронные сети
условные случайные поля - фактор-граф
обучение CRFs
ограниченная машина Больцмана
глубокое обучение
Компьютерное зрение
обработка естественного языка

#видеодня

https://prglb.ru/1qnna

PostgreSQL vs. pandas
Как сбалансировать задачи между сервером и клиентом

#статьядня

https://prglb.ru/f8go

Автоматическое определение эмоций в текстовых беседах с использованием нейронных сетей

В первой части статьи рассматривается поставленная в EmoContext задача и предоставленные организаторами данные. Во второй и третьей частях - предварительная обработка текста и способы векторного представления слов. В четвёртой части - архитектура LSTM, которую автор использовал в соревновании. Код написан на языке Python с использованием библиотеки Keras. 

#статьядня

https://prglb.ru/5ja4j

4 Python библиотеки для интерпретируемого машинного обучения

Хотите добиться лучшего объяснения моделей машинного обучения? Нужна хорошая визуализация? Используйте эти Python библиотеки.

#статьядня

https://prglb.ru/5gd3a