Neural Networks | Нейронные сети
11.6K subscribers
813 photos
184 videos
170 files
9.46K links
Все о машинном обучении

По всем вопросам - @notxxx1

№ 4959169263
Download Telegram
🎥 Random Forest in Python - Machine Learning From Scratch 10 - Python Tutorial
👁 2 раз 799 сек.
In this Machine Learning from Scratch Tutorial, we are going to implement a Random Forest algorithm using only built-in Python modules and numpy. We will also learn about the concept and the math behind this popular ML algorithm.

If you enjoyed this video, please subscribe to the channel!

The code can be found here:
https://github.com/python-engineer/MLfromscratch

You can find me here:
Website: https://www.python-engineer.com
Twitter: https://twitter.com/python_engineer
GitHub: https://github.com/python-
​5 этапов от идеи до практического применения машинного обучения c SAP Data Intelligence

История машинного обучения началась с середины прошлого века. В то время данная технология была больше областью для научных исследований и экспериментов, а толчок к практическому применению ML дали мощные компьютеры.

🔗 5 этапов от идеи до практического применения машинного обучения c SAP Data Intelligence
История машинного обучения началась с середины прошлого века. В то время данная технология была больше областью для научных исследований и экспериментов, а тол...
​TabPy для работы с данными в ClickHouse из Tableau
Выстраивание коммуникаций между брендами и людьми — то, чем мы в Dentsu Aegis Network занимаемся каждый день, и неотъемлемой частью этой работы является анализ данных. В ряде случаев этот процесс не требует data science (хотя и он у нас есть), тогда мы используем BI платформу Tableau. Ее основная цель — дать нашим сотрудникам и клиентам удобный интерфейс для потребления данных без написания скриптов, SQL запросов и т.п.

В этой статье мы расскажем, как нам удалось решить проблему взаимодействия Tableau с ClickHouse.

🔗 TabPy для работы с данными в ClickHouse из Tableau
Выстраивание коммуникаций между брендами и людьми — то, чем мы в Dentsu Aegis Network занимаемся каждый день, и неотъемлемой частью этой работы является анализ д...
PacktPublishing/Hands-On-GPU-Accelerated-Computer-Vision-with-OpenCV-and-CUDA

🔗 PacktPublishing/Hands-On-GPU-Accelerated-Computer-Vision-with-OpenCV-and-CUDA
Hands-On GPU Accelerated Computer Vision with OpenCV and CUDA, published by Packt - PacktPublishing/Hands-On-GPU-Accelerated-Computer-Vision-with-OpenCV-and-CUDA


📝 Hands-On_GPU-Accelerated_Computer_Vision_with_OpenCV_and_CUDA_Effective_techniques_for_processing_complex_image_data_in_real... - 💾16 351 687
Нейросети для анализа текстов

Нейронные сети для обработки естественного языка
Представление текста в цифровом виде для нейросети
Анализ тональности отзывов на фильмы IMDB
Представление текста вектором One Hot Encoding
Представление текста плотным вектором
Рекуррентные нейросети
Анализ тональности текста рекуррентной нейросетью

#neural

🎥 Нейронные сети для обработки естественного языка | Нейросети для анализа текстов
👁 24 раз 589 сек.
Вводное описание курса "Нейросети для анализа текстов". Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

Курс посвящен изучению основ пр...


🎥 Представление текста в цифровом виде для нейросети | Нейросети для анализа текстов
👁 7 раз 794 сек.
В видео рассматриваются различные методы токенизации и векторизации текста для представления его в виде, пригодном для обработки нейросетью. Страни...

🎥 Анализ тональности отзывов на фильмы IMDB | Нейросети для анализа текстов
👁 7 раз 1047 сек.
Применение Keras и TensorFlow для определения тональности текстов. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

Рассматривается загр...


🎥 Представление текста вектором One Hot Encoding | Нейросети для анализа текстов
👁 3 раз 456 сек.
Представление текста в виде вектора One Hot Encoding для анализа нейронной сетью. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

Лекци...


🎥 Представление текста плотным вектором | Нейросети для анализа текстов
👁 4 раз 752 сек.
Как использовать плотные векторные представления слов (embeddings) для анализа текста нейронной сетью. Страница курса - https://www.asozykin.ru/cou...

🎥 Рекуррентные нейросети | Нейросети для анализа текстов
👁 4 раз 869 сек.
Лекция по рекуррентным нейронным сетям и их применению для анализа текстов. Страница курса - https://www.asozykin.ru/courses/nnpython

В предыдущи...


🎥 Анализ тональности текста рекуррентной нейросетью | Нейросети для анализа текстов
👁 4 раз 374 сек.
Пример использования простой рекуррентной нейронной сети в TensorFlow для анализа тональности отзывов на фильмы из набора IMDB. Страница курса - ht...
🎥 PySpark for Data Engineering and Machine Learning
👁 1 раз 2805 сек.
PySpark for Data Engineering and Machine Learning

Presenter: Mikhail Vladimirov, Director of Curriculum Architecture
Recorded on: September 20, 2019
Duration: 60 min.

Description: In this webinar we will review the core capabilities of PySpark as well as PySpark’s areas of specialization in data engineering, ETL, and Machine Learning use cases.

Related courses: WA2845 Practical Machine Learning with Apache Spark



https://www.webagesolutions.com/webinars/categories/bigdataandnosql
​IntelliSense на основе ИИ для вашего кода
Visual Studio IntelliCode использует машинное обучение, чтобы делать полезные, контекстно-насыщенные предложения по дополнению кода при его написании, что позволяет быстрее изучать API и код. Хотя базовая модель IntelliCode была обучена на более чем 3000 лучших репозиториях C# на GitHub с открытым исходным кодом, она не включает в себя все кастомные типы из вашего кода. Для создания полезных, высокоточных, контекстно-насыщенных предложений модель необходимо адаптировать к уникальным типам или API-интерфейсам, специфичным для предметной области, которые не используются в открытом исходном коде. Для этого можно обучить модель на вашем коде.

Ранее в этом году мы расширили возможности обучения модели ML и вывели их за пределы первоначальной обученной базовой модели с Github, чтобы вы могли персонализировать предложения IntelliCode путем создания моделей, обученных на вашем собственном коде..

🔗 IntelliSense на основе ИИ для вашего кода
Visual Studio IntelliCode использует машинное обучение, чтобы делать полезные, контекстно-насыщенные предложения по дополнению кода при его написании, что позвол...
ВТБ организует встречи с представителями IT и бизнес-сообщества, чтобы поделиться своим опытом развития технологий — Fintech Talks. На втором митапе 2 декабря расскажем как построена работа со всеми большими данными в банке. Обязательна предварительная регистрация — https://rb.ru/vtb/meetup2/

🔗 BigData-эволюция в ВТБ. Новый взгляд на функцию моделирования
Митапы Fintech Talks – специальный проект ВТБ и Rusbase