🤖📊 Как машинное обучение упорядочивает большие данные
https://proglib.io/p/kak-mashinnoe-obuchenie-uporyadochivaet-bolshie-dannye-2021-03-12
@machinelearning_ru
https://proglib.io/p/kak-mashinnoe-obuchenie-uporyadochivaet-bolshie-dannye-2021-03-12
@machinelearning_ru
Библиотека программиста
🤖📊 Как машинное обучение упорядочивает большие данные
Когда в работу с большими данными вступает машинное обучение, игра выходит на новый уровень. Рассказываем, как и зачем методы Machine Learning применяется в сфере Big Data.
🗺 Работа с геоданными в Python и Jupyter
https://proglib.io/p/rabota-s-geodannymi-v-python-i-jupyter-2021-03-22
@machinelearning_ru
https://proglib.io/p/rabota-s-geodannymi-v-python-i-jupyter-2021-03-22
@machinelearning_ru
Библиотека программиста
🗺 Работа с геоданными в Python и Jupyter
Строим карту бесплатных точек доступа Wi-Fi в Москве, прокладываем маршрут московского марафона, создаем интерактивную карту регионов РФ и хороплет-карту штатов США по COVID-19 с помощью блокнотов Jupyter, библиотек pandas, gmaps, ipyleaflet и folium.
Кейс: Хабиб vs МакГрегор или Распознавание лиц на Python
https://tproger.ru/articles/kejs-habib-vs-makgregor-ili-raspoznavanie-lic-na-python/
@machinelearning_ru
https://tproger.ru/articles/kejs-habib-vs-makgregor-ili-raspoznavanie-lic-na-python/
@machinelearning_ru
Tproger
Кейс: Хабиб vs МакГрегор или Распознавание лиц на Python
Учимся представлять фотографии в виде матриц, обрабатывать их, детектить лица и натравливать на них нейронку.
🤖 Применение искусственного интеллекта для общественного блага
https://proglib.io/p/primenenie-iskusstvennogo-intellekta-dlya-obshchestvennogo-blaga-2021-03-30
@machinelearning_ru
https://proglib.io/p/primenenie-iskusstvennogo-intellekta-dlya-obshchestvennogo-blaga-2021-03-30
@machinelearning_ru
Библиотека программиста
🤖 Применение искусственного интеллекта для общественного блага
Рассказываем о том, как использование технологий искусственного интеллекта в различных областях приносит пользу обществу и способствует решению глобальных социальных проблем.
Как предварительно обработать данные и текстовые сообщения из социальных сетей
Читать
@machinelearning_ru
Читать
@machinelearning_ru
Medium
Как предварительно обработать данные и текстовые сообщения из социальных сетей
Независимо от того, используете ли вы готовые модели NLP или создаёте их с нуля, важно уделить особое внимание предварительной обработке…
📊 Инструменты дата-журналиста #1: Jupyter Notebook и библиотека Pandas
https://proglib.io/p/instrumenty-data-zhurnalista-1-jupyter-notebook-i-biblioteka-pandas-2021-04-05
@machinelearning_ru
https://proglib.io/p/instrumenty-data-zhurnalista-1-jupyter-notebook-i-biblioteka-pandas-2021-04-05
@machinelearning_ru
Библиотека программиста
📊 Инструменты дата-журналиста #1: Jupyter Notebook и библиотека Pandas
В первой части серии публикаций мы разберемся с фильтрацией, сортировкой и очисткой датафреймов. Займемся декодированием текста с помощью библиотеки ftfy и определением языка через библиотеку google_trans_new. Блокнот Jupyter и наша шпаргалка по pandas прилагаются.
Разработка виртуального помощника для удовлетворения основных потребностей пользователей
Читать
@machinelearning_ru
Читать
@machinelearning_ru
Medium
Разработка виртуального помощника для удовлетворения основных потребностей пользователей
Что такое виртуальный помощник? Какие процессы он выполняет? Подробно расскажем о том, как создать наиболее подходящий виртуальный помощник…
Fairness Flow: инструмент для оценки предвзятости ИИ от FAIR
https://neurohive.io/ru/papers/fairness-flow/
@machinelearning_ru
https://neurohive.io/ru/papers/fairness-flow/
@machinelearning_ru
neurohive.io
Fairness Flow: новый инструмент для оценки предвзятости ИИ от FAIR
Fairness Flow – это набор инструментов диагностики, который помогает сравнить, насколько справедливо модели и разметчики лейблов работают для отдельных групп пользователей.
Какое направление Big Data выбрать и какие перспективы у новичков: объясняет эксперт
https://tproger.ru/articles/kakoe-napravlenie-big-data-vybrat-i-kakie-perspektivy-u-novichkov-objasnjaet-jekspert/
@machinelearning_ru
https://tproger.ru/articles/kakoe-napravlenie-big-data-vybrat-i-kakie-perspektivy-u-novichkov-objasnjaet-jekspert/
@machinelearning_ru
Tproger
Какое направление Big Data выбрать и какие перспективы у новичков: объясняет эксперт
Простое объяснение того, чем занимаются дата-аналитики, дата-инженеры и дата-сайентисты, а также анализ карьерных перспектив в Big Data.
Новый метод переноса стиля ArtFlow позволяет выполнять стилизацию изображений без потерь
https://neurohive.io/ru/papers/artflow/
@machinelearning_ru
https://neurohive.io/ru/papers/artflow/
@machinelearning_ru
neurohive.io
Новый метод переноса стиля ArtFlow позволяет выполнять стилизацию изображений без потерь
ArtFlow — это фреймворк для переноса стиля изображения без потерь с помощью обратимых нейронных потоков. Код в открытом доступе на Github. Зачем это нужно Задача универсального переноса стиля (UST) позволяет применять к одному изображению стиль другого. Например…
21 сайт, где можно протестировать работу нейросетей
https://pikabu.ru/story/21_sayt_gde_mozhno_protestirovat_rabotu_neyrosetey_6697786
@machinelearning_ru
https://pikabu.ru/story/21_sayt_gde_mozhno_protestirovat_rabotu_neyrosetey_6697786
@machinelearning_ru
Пикабу
21 сайт, где можно протестировать работу нейросетей
Убийцы свободного времени
Многослойная нормализация: новый метод улучшения эффективности нейронных сетей
https://neurohive.io/ru/novosti/mnogoslojnaya-normalizaciya-novyj-metod-uluchsheniya-effektivnosti-nejronnyh-setej/
@machinelearning_ru
https://neurohive.io/ru/novosti/mnogoslojnaya-normalizaciya-novyj-metod-uluchsheniya-effektivnosti-nejronnyh-setej/
@machinelearning_ru
neurohive.io
Многослойная нормализация: новый метод улучшения эффективности нейронных сетей
Новый алгоритм многослойной нормализации значительно увеличивает точность распознавания эмоций по сигналу электроэнцефалограммы (ЭЭГ) головного мозга. Нормализация признаков по различным участникам и экспериментам, лежащая в основе метода, позволяет снизить…