Unsupervised Learning in Space and Time (2020)
Автор: Marius Leordeanu
Количество страниц: 324
В этой книге рассматривается одна из наиболее важных нерешенных задач в области искусственного интеллекта: задача обучения без учителя на основе огромных объемов пространственно-временных визуальных данных, доступных по невысокой цене. В книге рассматриваются важные научные открытия с акцентом на последние достижения в этой области.
Скачать книгу
Автор: Marius Leordeanu
Количество страниц: 324
В этой книге рассматривается одна из наиболее важных нерешенных задач в области искусственного интеллекта: задача обучения без учителя на основе огромных объемов пространственно-временных визуальных данных, доступных по невысокой цене. В книге рассматриваются важные научные открытия с акцентом на последние достижения в этой области.
Скачать книгу
Deep Learning and Convolutional Neural Networks for Medical Image Computing (2018)
Авторы: Le Lu, Yefeng Zheng, Gustavo Carneiro, Lin Yang
Количество страниц: 339
В этой книге представлен подробный обзор современного состояния подходов в глубоком обучении для обнаружения и сегментации семантических объектов при работе с медицинскими изображениями, а также при крупномасштабном анализе медицинских баз данных. Особое внимание уделяется применению сверточных нейронных сетей, а теория подкрепляется практическими примерами.
Скачать книгу
Авторы: Le Lu, Yefeng Zheng, Gustavo Carneiro, Lin Yang
Количество страниц: 339
В этой книге представлен подробный обзор современного состояния подходов в глубоком обучении для обнаружения и сегментации семантических объектов при работе с медицинскими изображениями, а также при крупномасштабном анализе медицинских баз данных. Особое внимание уделяется применению сверточных нейронных сетей, а теория подкрепляется практическими примерами.
Скачать книгу
Telegram
Книги для программистов (reserved)
Deep Learning and Convolutional Neural Networks for Medical Image Computing (2018)
Авторы: Le Lu, Yefeng Zheng, Gustavo Carneiro, Lin Yang
Авторы: Le Lu, Yefeng Zheng, Gustavo Carneiro, Lin Yang
The Data Storytelling Workbook (2020)
Авторы: Anna Feigenbaum, Aria Alamalhodaei
Количество страниц: 250
Опираясь на междисциплинарные исследования и отчеты из первых рук о различных проектах из разных сфер от общественного здравоохранения до жилищных судов, The Data Storytelling Workbook знакомит с ключевыми концепциями, проблемами и стратегиями решения проблем в развивающейся области создания историй данных. Рабочая тетрадь, наполненная практическими упражнениями и заданиями, предлагает интерактивные учебные материалы, которые можно использовать для обучения и повышения квалификации. Подходя как к данным, так и к сторителлингу в широком смысле, книга объединяет теорию и практику вокруг реальных сценариев выступлений, предлагая критические размышления наряду с практическими и творческими решениями проблем в процессе.
Скачать книгу
Авторы: Anna Feigenbaum, Aria Alamalhodaei
Количество страниц: 250
Опираясь на междисциплинарные исследования и отчеты из первых рук о различных проектах из разных сфер от общественного здравоохранения до жилищных судов, The Data Storytelling Workbook знакомит с ключевыми концепциями, проблемами и стратегиями решения проблем в развивающейся области создания историй данных. Рабочая тетрадь, наполненная практическими упражнениями и заданиями, предлагает интерактивные учебные материалы, которые можно использовать для обучения и повышения квалификации. Подходя как к данным, так и к сторителлингу в широком смысле, книга объединяет теорию и практику вокруг реальных сценариев выступлений, предлагая критические размышления наряду с практическими и творческими решениями проблем в процессе.
Скачать книгу
Telegram
Книги для программистов (reserved)
The Data Storytelling Workbook (2020)
Авторы: Anna Feigenbaum, Aria Alamalhodaei
Авторы: Anna Feigenbaum, Aria Alamalhodaei
🤖 Метод k-ближайших соседей (k-nearest neighbour)
Метод k-ближайших соседей (k Nearest Neighbors, или kNN) – популярный алгоритм классификации, который используется в разных типах задач машинного обучения. Наравне с деревом решений это один из самых понятных подходов к классификации.
https://proglib.io/sh/7k36Qen8i0
Метод k-ближайших соседей (k Nearest Neighbors, или kNN) – популярный алгоритм классификации, который используется в разных типах задач машинного обучения. Наравне с деревом решений это один из самых понятных подходов к классификации.
https://proglib.io/sh/7k36Qen8i0
Deep Learning with JavaScript (2020)
Авторы: Shanqing Cai, Stan Bileschi, Eric Nielsen
Количество страниц: 560
Глубокое обучение изменило области компьютерного зрения, обработки изображений и приложений естественного языка. Теперь благодаря TensorFlow.js JavaScript-разработчики могут создавать приложения с глубоким обучением, не полагаясь на Python или R. Данная книга показывает программистам, как они могут работать с Deep Learning прямо в браузере. Она написана авторами библиотеки TensorFlow, которые предоставили качественные примеры использования и подробные инструкции для приложений глубокого обучения на JavaScript в вашем браузере или на Node.
Скачать книгу
Авторы: Shanqing Cai, Stan Bileschi, Eric Nielsen
Количество страниц: 560
Глубокое обучение изменило области компьютерного зрения, обработки изображений и приложений естественного языка. Теперь благодаря TensorFlow.js JavaScript-разработчики могут создавать приложения с глубоким обучением, не полагаясь на Python или R. Данная книга показывает программистам, как они могут работать с Deep Learning прямо в браузере. Она написана авторами библиотеки TensorFlow, которые предоставили качественные примеры использования и подробные инструкции для приложений глубокого обучения на JavaScript в вашем браузере или на Node.
Скачать книгу
Telegram
Книги для программистов (reserved)
Deep Learning with JavaScript (2020)
Авторы: Shanqing Cai, Stan Bileschi, Eric Nielsen
Авторы: Shanqing Cai, Stan Bileschi, Eric Nielsen
ИТ-компания Selectel приглашает на вебинар «Искусственный интеллект и Machine learning»
После вебинара вы сможете:
💥 наладить прозрачный R&D-процесс в командах
💥 получить нужный результат даже при низкой квалификации кадров
💥 провести оценку эффективности работы исследователей
Дата: 29 июля, четверг, 16:00 МСК
Спикеры: Алексей Гончаров, CEO в Machine Intelligence Laboratory, и Антон Чунаев, менеджер ML-продуктов в @selectelnews.
Подробности и регистрация по ссылке:
🚀 https://slc.tl/3jBrU
После вебинара вы сможете:
💥 наладить прозрачный R&D-процесс в командах
💥 получить нужный результат даже при низкой квалификации кадров
💥 провести оценку эффективности работы исследователей
Дата: 29 июля, четверг, 16:00 МСК
Спикеры: Алексей Гончаров, CEO в Machine Intelligence Laboratory, и Антон Чунаев, менеджер ML-продуктов в @selectelnews.
Подробности и регистрация по ссылке:
🚀 https://slc.tl/3jBrU
Глубокое обучение через Интернет: совместное обучение языковых моделей.
https://proglib.io/w/e548f090
https://proglib.io/w/e548f090
huggingface.co
Deep Learning over the Internet: Training Language Models Collaboratively
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
📊 Как стать дата-инженером в 2021 году?
Не будет преувеличением сказать, что данные – это новая нефть. Должность инженера по данным имеет решающее значение для использования всего их потенциала.
https://proglib.io/sh/LUkpni1bCt
Не будет преувеличением сказать, что данные – это новая нефть. Должность инженера по данным имеет решающее значение для использования всего их потенциала.
https://proglib.io/sh/LUkpni1bCt
Конференция о дата-инжиниринге SmartData ищет спикеров 🎙
Если вы хотите поделиться своими идеями и болями с сообществом неравнодушных, тогда вам нужно подать заявку на участие в конференции.
SmartData пройдет с 11 по 14 октября, онлайн
Список тем докладов не ограничен — вы можете подать заявку с любой темой из области дата-инжиниринга до 9 августа. Поторопитесь!
Почему стоит отправить заявку?
✔ 700+ зрителей live и тысячи просмотров в записи.
✔ Контент в 4К. Запись доклада останется с вами.
✔ Помощь с подготовкой от программного комитета.
✔ Обмен опытом в сообществе профессионалов.
✔ FullPass на все конференции сезона.
👉 узнать все подробности и отправить заявку можно на сайте.
А если вы знакомы с SmartData, то уже сейчас можно купить билет по самой низкой цене тут.
Если вы хотите поделиться своими идеями и болями с сообществом неравнодушных, тогда вам нужно подать заявку на участие в конференции.
SmartData пройдет с 11 по 14 октября, онлайн
Список тем докладов не ограничен — вы можете подать заявку с любой темой из области дата-инжиниринга до 9 августа. Поторопитесь!
Почему стоит отправить заявку?
✔ 700+ зрителей live и тысячи просмотров в записи.
✔ Контент в 4К. Запись доклада останется с вами.
✔ Помощь с подготовкой от программного комитета.
✔ Обмен опытом в сообществе профессионалов.
✔ FullPass на все конференции сезона.
👉 узнать все подробности и отправить заявку можно на сайте.
А если вы знакомы с SmartData, то уже сейчас можно купить билет по самой низкой цене тут.
👍1