​https://arxiv.org/pdf/1905.01330.pdf

🔗

​Вейвлет-анализ.Часть 3

🔗 Вейвлет-анализ.Часть 3
Введение При проведении CWT анализа средствами библиотеки PyWavelets (бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом, выпущенное по лицензии MIT) в...

🎥 Евгений Разинков. Лекция 7. Random Forest (курс "Машинное обучение", весна 2019)
👁 1 раз ⏳ 3238 сек.
Лекция посвящена алгоритму Random Forest. Рассмотрены следующие темы:
- Ансамбль классификаторов. Преимущества объединения деревьев решений в ансамбль.
- Как вырастить деревья разными?
- Bagging.
- Random Node Optimization.

Евгений Разинков -- к.ф.-м.н., руководитель отдела машинного обучения и компьютерного зрения Группы компаний FIX, ассистент кафедры системного анализа и ИТ института ВМиИТ Казанского федерального университета.

Информация о лекциях:
https://razinkov.ai

Телеграм-канал с анонсами лекций

​Лопнул ли пузырь машинного обучения, или начало новой зари
Блог компании Recognitor,

Недавно вышла статья которая неплохо показывает тенденцию в машинном обучении последних лет. Если коротко: число стартапов в области машинного обучения в последние два года резко упало.
https://habr.com/ru/company/recognitor/blog/455676/

🔗 Лопнул ли пузырь машинного обучения, или начало новой зари
Недавно вышла статья которая неплохо показывает тенденцию в машинном обучении последних лет. Если коротко: число стартапов в области машинного обучения в последн...

​What 70% of Data Science Learners Do Wrong

🔗 What 70% of Data Science Learners Do Wrong
Lessons Learned from Repeatedly Smacking My Head Against a 2-Meter Long Metal Pole For A College Engineering Course

​The Non-Technical Guide to Artificial Intelligence

🔗 The Non-Technical Guide to Artificial Intelligence
According to McKinsey, AI will create an estimated $13 trillion of GDP growth between now and 2030.

🎥 Neural Network RMSE and Log Loss Error Calculation from Scratch (4.5)
👁 1 раз ⏳ 910 сек.
This videos shows how to calculate the RMSE (regression) and LogLoss (classification) error metrics by hand. These are two commonly used error metrics for Keras.

Code for This Video:
https://github.com/jeffheaton/t81_558_deep_learning/blob/master/t81_558_class04_training.ipynb
Course Homepage: https://sites.wustl.edu/jeffheaton/t81-558/

Follow Me/Subscribe:
https://www.youtube.com/user/HeatonResearch
https://github.com/jeffheaton
https://twitter.com/jeffheaton

Support Me on Patreon: https://www.patreon

🎥 Language Processing in the Deep Learning Era - Yang Liu, Head of AI Lab @ LAIX (Liulishuo)
👁 1 раз ⏳ 3016 сек.
Yang Liu, Head of AI Lab @ LAIX (Liulishuo), discussed Language Processing in the Deep Learning Era at Robin.ly AI Commercialization Conference 2019. Visit Robin.ly to download slides and view more talks: https://bit.ly/2WLeZ2o.

Dr. Yang Liu is the Head of AI Lab at Liulishuo (NYSE: LAIX), a leading AI-driven educational technology company offering a personalized and adaptive language learning experience. Yang was also an associate professor at the University of Texas at Dallas. She published over 140 peer-

🎥 Gotham City Physics X ML - Max Welling (April 29, 2019)
👁 1 раз ⏳ 2294 сек.
Gauge Fields in Deep Learning
More details: https://sites.google.com/view/physicsxml/home?authuser=1

​Как создать крутой экшен для Google Ассистента. Лайфхаки от Just AI

🔗 Как создать крутой экшен для Google Ассистента. Лайфхаки от Just AI
Экосистема вокруг Google Ассистента развивается невероятно быстро. В апреле 2017 года пользователям были доступны всего 165 экшенов, а сегодня только на англий...

​A Game of Words: Vectorization, Tagging, and Sentiment Analysis

🔗 A Game of Words: Vectorization, Tagging, and Sentiment Analysis
Analyzing words from Game of Thrones Book 1 with Natural Language Processing (Part 2)

​Пересчитать тонну денег и провести разведку в руднике: как роботы уже нашли место среди нас

🔗 Пересчитать тонну денег и провести разведку в руднике: как роботы уже нашли место среди нас
Роботы уже перестали быть героями фантастических фильмов и уже много лет живут среди нас. Просто мы не всегда это замечаем. Однако задач, которые мы готовы отд...

​Обучение с подкреплением или эволюционные стратегии? — И то, и другое

🔗 Обучение с подкреплением или эволюционные стратегии? — И то, и другое
Привет, Хабр! Мы нечасто решаемся размещать здесь переводы текстов двухлетней давности, без кода и явно академической направленности — но сегодня сделаем исключ...

🎥 Deep Learning House Price Prediction
👁 1 раз ⏳ 2031 сек.
Predict House Median Price

Please Subscribe !

►Get the code here:
https://github.com/randerson112358/Python/blob/master/Neural_Networks/Neural_Networks.ipynb

►Google Site:
https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb

►Machine Learning Articles:
(1) Predicting House Prices:
https://medium.com/p/predict-boston-house-prices-using-python-linear-regression-90469e0a341

(2)Decision Tree Classifier:
https://medium.com/p/python-decision-tree-classifier-example-d73bc3aeca6

(3) Doing ML Without Code

​Get Started with PyTorch
An open source deep learning platform that provides a seamless path from research prototyping to production deployment.
https://pytorch.org/get-started/locally/

🔗 PyTorch
An open source deep learning platform that provides a seamless path from research prototyping to production deployment.

🎥 Machine Learning Infrastructure || Alexandra Johnson
👁 1 раз ⏳ 2605 сек.
Hyperparameter optimization (HPO) is a valuable tool for improving model performance, but it requires a lot of computational power -- so much that HPO experiments are often run on remote clusters. A requirement that data scientists become infrastructure experts just to manage model tuning infrastructure isn't feasible, so data science teams are turning to a variety of tools to help bridge the gap between the model builders and the infrastructure. This talk will provide an overview of machine learning infras

​Data Science и конференция в тропиках

Статьи про компьютерное зрение, интерпретируемость, NLP – мы побывали на конференции AISTATS в Японии и хотим поделиться обзором статей. Это крупная конференция по статистике и машинному обучению, и в этом году она проходит на Окинаве – острове недалеко от Тайваня. В этом посте Юлия Антохина (Yulia_chan) подготовила описание ярких статей из основной секции, в следующем вместе с Анной Папета расскажет про доклады приглашенных лекторов и теоретические исследования. Немного расскажем и про то, как проходила сама конференция и про “неяпонскую” Японию.

🔗 Data Science и конференция в тропиках
Статьи про компьютерное зрение, интерпретируемость, NLP – мы побывали на конференции AISTATS в Японии и хотим поделиться обзором статей. Это крупная конференция...

​Машинное обучение агентов в Unity

🔗 Машинное обучение агентов в Unity
Эта статья об агентах машинного обучения в Unity написана Майклом Лэнхемом — техническим новатором, активным разработчиком под Unity, консультантом, менеджером...

​Toward artificial intelligence that learns to write code

🔗 Toward artificial intelligence that learns to write code
Researchers combine deep learning and symbolic reasoning for a more flexible way of teaching computers to program.

​Mathematical Foundations of Data Science and Machine Learning (ML): Linear Algebra I: Vector Spaces

🔗 Mathematical Foundations of Data Science and Machine Learning (ML): Linear Algebra I: Vector Spaces
In data science, machine learning (ML), and artificial intelligence (AI), we usually deal not with single numbers but with multivariate (i.e. containing mult...

​Machine Learning: Recurrent Neural Networks And Long Short Term Memory (LSTM) Python Keras Example

🔗 Machine Learning: Recurrent Neural Networks And Long Short Term Memory (LSTM) Python Keras Example
In this video, we go over recurrent neural networks and LSTM networks. We perform sentiment analysis using keras. CONNECT Site: https://coryjmaklin.com/ Medi...