🎥 Perfomance tuning Twitter services with Graal and Machine Learning. Chris Thalinger, Twitter
👁 1 раз ⏳ 3264 сек.

🎥 Q Learning Intro/Table - Reinforcement Learning p.1
👁 1 раз ⏳ 1444 сек.
Welcome to a reinforcement learning tutorial. In this part, we're going to focus on Q-Learning.

Q-Learning is a model-free form of machine learning, in the sense that the AI "agent" does not need to know or have a model of the environment that it will be in. The same algorithm can be used across a variety of environments.

For a given environment, everything is broken down into "states" and "actions." The states are observations and samplings that we pull from the environment, and the actions are the choic

​https://arxiv.org/pdf/1905.09773v1.pdf

🔗

🎥 Современный политический анализ: искусственный интеллект, биг дата, машинное обучение.
👁 1 раз ⏳ 10807 сек.

​CoqGym
A Learning Environment for Theorem Proving By Princeton Vision & https://github.com/princeton-vl/CoqGym

🔗 princeton-vl/CoqGym
A Learning Environment for Theorem Proving with the Coq proof assistant - princeton-vl/CoqGym

​#TENSORFLOW Первая модель: набор данных Fashion MNIST

Полный курс на русском языке можно найти по этой ссылке.
https://habr.com/ru/post/454034/

🔗 Первая модель: набор данных Fashion MNIST
Полный курс на русском языке можно найти по этой ссылке. Оригинальный курс на английском доступен по этой ссылке. Выход новых лекций запланирован каждые 2-3 дн...

🎥 Deep Learning Tutorial for Beginner | Background & History | Part 1 | Eduonix
👁 1 раз ⏳ 677 сек.
These days, often you’ll hear a lot about Artificial Intelligence, Machine Learning & Deep Learning. Some fascinate it, some criticize it and others don’t have the idea about it.
Experts are even claiming it as the necessity of the future which has the potential to change any field to its entirety. So, ever wondered, what could be the roots this ever growing technology? Well, watch this video and get insights into the history of deep learning!
Processing of Big Data and the evolution of Artificial Intell

🎥 Павел Хаустов – Как научить компьютер играть в Dendy?
👁 1 раз ⏳ 2188 сек.
– Как сделать песочницу для разработки игровых ботов для Dendy за несколько минут?
– С чего начать разработку игрового интеллекта, если ты не знаешь ничего о ML и CV?
– Как поэтапно упрощать требования к алгоритму машинного обучения, зная лишь основы компьютерного зрения?
– От теории к практике на одной из самых культовых игр для Dendy

This paper introduces a new method to play SuperMario Bros. using RL agent and without knowing the scores from the environment (pure exploration). They employ optical flow for evaluating the novelty of states to guide the RL agent.

https://www.profillic.com/paper/arxiv:1905.10071

Марвин Мински «The Emotion Machine» (хабраперевод, раунд второй)
https://habr.com/ru/post/454238/

​https://habr.com/ru/company/dataart/blog/453888/

🔗 Машинное обучение на максимальной скорости: система Predictive Maintenance за четыре месяца
Автор: Людмила Дежкина, Solution-архитектор, DataArt Около полугода наша команда работает над Predictive Maintenance Platform — системой, которая должна предс...

​Почему каждый Data Scientist должен знать Dask

Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
Здравствуйте, коллеги!

Возможно, название сегодняшней публикации лучше смотрелось бы с вопросительным знаком — сложно сказать. В любом случае, сегодня мы хотим предложить вам краткий экскурс, который познакомит вас с библиотекой Dask, предназначенной для распараллеливания задач на Python. Надеемся в дальнейшем вернуться к этой теме более основательно
https://habr.com/ru/company/piter/blog/454262/

🔗 Почему каждый Data Scientist должен знать Dask
Здравствуйте, коллеги! Возможно, название сегодняшней публикации лучше смотрелось бы с вопросительным знаком — сложно сказать. В любом случае, сегодня мы хотим...

​What is Wavelet and How We Use It for Data Science

🔗 What is Wavelet and How We Use It for Data Science
Hello, this is my second post for the signal processing topic. For now, I’m interested in learning more about signal processing to…

​A Perceptron of the Artist as a Young Man

🔗 A Perceptron of the Artist as a Young Man
In which a neural network and I enjoy a book together

​Constraints on Symmetries from Holography

🔗 Constraints on Symmetries from Holography
Insights from the AdS/CFT correspondence provide a glimpse of what global kinematical properties of viable quantum theories of gravity might be.

​Future in Machine Learning & Artificial Intelligence

🔗 Future in Machine Learning & Artificial Intelligence
Satya Mishra, co-founder and CTO of Connexio talks to Bhaskar Dutta about the Future in Machine Learning & Artificial Intelligence.

Bhaskar Dutta, is as a Data Scientist at Monsanto, working primarily in Computer Vision, Machine Learning and Deep Learning. He also has extensive background in data engineering and processing technologies. His primary interests are in product innovation, leveraging the recently possible in technology.

Connexio is an online platform that connects student who want to study i

​«Толстый и тонкий» или как я осваивал нейросети
#Искусственныйинтеллект

«Нейросеть» – понятие, известное достаточно давно. В начале двухтысячных, во время учёбы в ВУЗе, я столкнулся с этой любопытной штуковиной. Прочитав научно-популярную литературу по этой теме, я сделал вывод, что это, как минимум, «забавно» и у меня возникла симпатия. И, главным образом, потому, что нейросеть – это «младший брат» нашего человеческого разума.
До 2019 года эти штуковины представлялись мне не более чем просто забавными игрушками, но на фоне вновь возникшего огромного интереса к этой теме, я решил «приглядеться» к ним получше. Скажу сразу, тема распознавания образов никогда меня особо не занимала, да, есть набор «весёлых картинок», нужно что-то определить, или распознать буковки. — Ну и что?!

Нет, гораздо интереснее работать с текстовой информацией. Ведь машины всегда были не особо сильны в «гуманитарном направлении». С этой целью нагораживалась куча предикатов и даже возник целый язык и логика предикатов, но… Этот инструментарий оказался слишком слаб, чтобы реализовать мыслительные способности человеческого разума на другой «элементной базе».
https://habr.com/ru/post/454350/

🔗 «Толстый и тонкий» или как я осваивал нейросети
Часть 1 Введение «Нейросеть» – понятие, известное достаточно давно. В начале двухтысячных, во время учёбы в ВУЗе, я столкнулся с этой любопытной штуковиной. Про...

🎥 WNS Analytics Wizard 2018: прогнозирование повышения работника – Никита Чуркин, Дмитрий Симаков
👁 4 раз ⏳ 1856 сек.
Никита Чуркин и Дмитрий Симаков рассказывают про опыт участия в конкурсе WNS Analytics Wizard 2018. Задача состояла в том, чтобы предсказать, будет ли рекомендован сотрудник к повышению. Никита и Дмитрий впервые заняли призовое место на индийской площадке Analytics Vidhya. Из видео вы сможете узнать про особенности этой площадки, про два решения задачи, генерацию и отбор признаков, подход Дениса Воротынцева (4 место), а также несколько советов по участию в подобных конкурсах.

Узнать о новых тренировках и

​DeepMind AI uses teamwork to defeat human 'Quake III' players

https://www.engadget.com/2019/05/31/deepmind-ai-capture-the-flag/

🔗 DeepMind AI uses teamwork to defeat human 'Quake III' players
DeepMind AI defeated human players in 'Quake III Arena's' capture the flag mode.

​Распознавание эмоций по речи

🔗 Speech Emotion Recognition with Convolution Neural Network
Recognizing Human Emotion from Audio Recording

🎥 Глубокое обучение: первая модель. Набор данных Fashion MNIST. 2019.
👁 4 раз ⏳ 295 сек.
⚡⚡⚡ Интервью с Себастьяном Труном, CEO Udacity

— Итак, мы снова вместе с вами и с нами по-прежнему Себастьян. Мы как раз хотим обсудить полносвязные слои, те самые Dense-слои. Перед этим мне бы хотелось задать один вопрос. Каковы границы и каковы основные препятствия, которые будут стоять на пути развития глубокого обучения и окажут на него наибольшее влияние в ближайшие 10 лет? Всё меняется настолько быстро! Как вы думаете, что будет той самой следующей «большой вещью» (big thing — прорывом)?
— Я бы назва