🎥 Demystifying machine learning
👁 1 раз ⏳ 2901 сек.
Machine Learning has been an increasingly hot topic within finance. In this presentation, Ainsley To, Head of Multi-Asset at Credo, demystifies machine learning for investors and explains some of the nuances in applying these techniques within the investing domain.
https://www.credogroup.com/news/news

​AI Paper Recommendations from Experts

🔗 AI Paper Recommendations from Experts
We reached out to further members of the AI community for their recommendations of papers which everyone should be reading! All of the cited papers are free to access and cover a range of topics from some incredible minds.

​Introduction to reliability diagrams for probability calibration

🔗 Introduction to reliability diagrams for probability calibration
Challenging common misconceptions of uncertainty calibration

Глубокое Обучение. Лекции

Лекция 1. Введение в нейронные сети.
Лекция 2. Машинное обучение в эпоху больших данных.
Лекция 3. Перцептрон и однослойные сети.
Лекция 4. Backpropagation. Многослойные нейронные сети.
Лекция 5. Введение в свёрточные сети.
Лекция 6. Современные CNN архитектуры.
Лекция 7. Задачи детектирования и сегментации.
Лекция 8. Введение в RNN
Лекция 9. Embeddings and data representation
Лекция 10. RNN, LSTM, GRU (1 часть). Language modelling, QA
Лекция 11. RNN, LSTM, GRU (2 часть). Машинный перевод
Лекция 12. Автоэнкодеры

Все лекции в видеоальбоме: https://vk.cc/8nKDTe

#video

🎥 Лекция 1. Введение в нейронные сети.
👁 206 раз ⏳ 2906 сек.


🎥 Лекция 2. Машинное обучение в эпоху больших данных.
👁 67 раз ⏳ 5775 сек.
Ссылка на слайды: https://drive.google.com/open?id=1NViPklG4RrOpb8XMMWETgHp6Qs4T0SuD

🎥 Лекция 3. Перцептрон и однослойные сети.
👁 50 раз ⏳ 2336 сек.
слайды лекции: https://vk.com/doc83865491_454180587?hash=37e49000cda3837459&dl=088a76281b090b67e5

🎥 Лекция 4. Backpropagation. Многослойные нейронные сети.
👁 41 раз ⏳ 5813 сек.


🎥 Лекция 5. Введение в свёрточные сети.
👁 27 раз ⏳ 5773 сек.


🎥 Лекция 6. Современные CNN архитектуры.
👁 16 раз ⏳ 4805 сек.
На этой лекции рассказывается об архитектурах свёрточных нейронных сетей, которые в своё время показали лучшие результаты на датасете ImageNet. Раз...

🎥 Лекция 7. Задачи детектирования и сегментации.
👁 26 раз ⏳ 2824 сек.
Слайды презентации: https://goo.gl/xHVsf3

🎥 Лекция 8. Введение в RNN
👁 29 раз ⏳ 1616 сек.
Лекция посвящена введению в рекуррентные нейронные сети.

🎥 Лекция 9. Embeddings and data representation
👁 21 раз ⏳ 3331 сек.
Семинар расположен на нашем GitHub: https://github.com/deepmipt/dlschl
Слайды лекции: https://vk.com/doc83865491_461975549?hash=57bdf52b2fd32bc55d&...

🎥 Лекция 10. RNN, LSTM, GRU (1 часть). Language modelling, QA
👁 28 раз ⏳ 2317 сек.
В начале лекции рассказывается про BasicRNN - самую простую версию рекуррентной нейронной сети, умеющую работать с последовательностями.
Далее реч...

​Перевод книги Эндрю Ына «Страсть к машинному обучению» Главы 44 — 46

🔗 https://habr.com/ru/post/500874/

🎥 Мастер-класс "Нейронная сеть с нуля"
👁 2 раз ⏳ 5701 сек.
Инженер ИИКС Егоров Алексей вместе с Вами пишет код нейронной сети с нуля с использованием языка Python. Отдельно пишется код для одного нейрона и всей сети вместе с процедурой обучения.

​Winnum объявляет о выпуске нового релиза флагманской платформы Winnum Platform 4.3

🔗 https://habr.com/ru/post/500934/

🎥 Надписи на автомобилях Позитив Создай себе хорошее настроение
👁 13 раз ⏳ 197 сек.
В ролике использованы Яндекс и Гугл картинки, которые находятся в свободном доступе Мы уважаем авторские права других людей. Используем видео присланные подписчиками
Если Вы видите клип в нашей подборке,
значит мы получили ложные разрешения на использование этого клипа Пожайлуста отправьте нам короткое сообщение по адресу

[email protected] для разрешения данного вопроса Подборка прикольных надписей на машинах.Наслаждайтесь просмотром видео! Пожайлуста подписывайтесь на наш канал. Мы в интернете

h

​Перевод книги Эндрю Ына «Страсть к машинному обучению» Главы 47 и 48

🔗 Перевод книги Эндрю Ына «Страсть к машинному обучению» Главы 47 и 48
предыдущие главы Сквозное глубокое обучение 47. Знакомство со сквозным обучением Представим, что вы хотите создать систему, анализирующую отзывы о продуктах в Ин...

​Mobile ML: машинное обучение в кармане. Часть 1 — Железо

🔗 https://habr.com/ru/company/dataart/blog/500956/

🎥 GoogleColab и первая нейронная сеть
👁 1 раз ⏳ 3417 сек.
Напишем и обучим простую нейросеть для классификации изображений. Разберёмся как сохранять сеть на разных этапах обучения и прерывать обучение раньше назначенного срока. Бегло пробежимся по тому, что есть в keras.

Тут можно скачать датасет с кошками и собаками, а ещё посоревноваться с другими людьми: https://sim.newgen.education/mcv/17

Прямые ссылки на кошек и собак на моём гугл диске:
https://drive.google.com/open?id=1iUda6Qtj4VS4QWfy2Owgl-CreIpd49Hr
https://drive.google.com/open?id=1iTle3ngcMvXJLRsvLD4w

🎥 Лекция 8. Нейронные сети на базе Pytorch
👁 1 раз ⏳ 4955 сек.
Лекция по дисциплине "Методы и алгоритмы анализа данных", 07 апреля 2020

​Seaborn Line Plots: A Detailed Guide with Examples (Multiple Lines)

https://www.marsja.se/seaborn-line-plots-multiple/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=seaborn-line-plots-multiple

🔗 Seaborn Line Plots: A Detailed Guide with Examples (Multiple Lines)
A detailed guide to Seaborn line plots, including plotting multiple lines, & a downloadable Jupyter Notebook with all code examples.

​Seaborn Line Plots: A Detailed Guide with Examples (Multiple Lines)

https://www.marsja.se/seaborn-line-plots-multiple/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=seaborn-line-plots-multiple

🔗 Seaborn Line Plots: A Detailed Guide with Examples (Multiple Lines)
A detailed guide to Seaborn line plots, including plotting multiple lines, & a downloadable Jupyter Notebook with all code examples.

​Finding A Writer’s Style Using Neural Networks

🔗 Finding A Writer’s Style Using Neural Networks
Training Network Models on Song Lyrics Using the Genius API

​Finding A Writer’s Style Using Neural Networks

🔗 Finding A Writer’s Style Using Neural Networks
Training Network Models on Song Lyrics Using the Genius API

Интенсивный курс "Нейронные сети"

Лекция №1:
— Нейронные сети прямого распространения;
— backpropagation;
— обучение глубоких нейронных сетей;
— сверочные сети.
Лекция №2: "Генеративные сети".
Лекция №3: "Детекция и сегментация"
Лекция №4: "Face Recognition".
Лекция №5: "DSSM-like модели. Нейронные сети для работы с текстами".
Лекция №6: "RNN. Нейронные сети для работы с текстами".

#video #neural

🎥 Лекция №1. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 19992 раз ⏳ 7854 сек.
Лекция №1 интенсивного курса "Нейронные сети:
— Нейронные сети прямого распространения;
— backpropagation;
— обучение глубоких нейронных сетей;
— сверочные сети.

Лектор - Кузьма Храбров, Ведущий специалист группы ранжирования в Поиске Mail.Ru Group.

Материалы лекции - https://bit.ly/2utuLU6.

🎥 Лекция №2. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 12898 раз ⏳ 5859 сек.
Лекция №2 интенсивного курса "Нейронные сети".

Тема лекции - "Генеративные сети".
Лектор - Кузьма Храбров, Ведущий специалист группы ранжирования в Поиске Mail.Ru Group.

Материалы лекции - https://bit.ly/2utuLU6.

🎥 Лекция №3. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 4298 раз ⏳ 4993 сек.
Лекция №3 интенсивного курса "Нейронные сети".

Тема лекции - "Детекция и сегментация".
Лектор - Борис Лесцов, младший программист-исследователь в команде компьютерного зрения Mail.Ru Group.

Презентация - https://bit.ly/2LaE6KJ

🎥 Лекция №4. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 13596 раз ⏳ 3381 сек.
Лекция №4 интенсивного курса "Нейронные сети".

Тема лекции - "Face Recognition".

Лекторы:
— Алексей Спасенов, программист-исследователь, группа предиктивной аналитики департамента рекламных технологий Mail.Ru Group.
— Борис Лесцов, младший программист-исследователь, команда компьютерного зрения Mail.Ru Group.

Презентация "Deep Metric Learning" - https://bit.ly/2JN6ihq
Презентация "Metric Learning for discriminative features" - https://bit.ly/2A40IaX

🎥 Лекция №5. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 27153 раз ⏳ 10701 сек.
Лекция №5 интенсивного курса "Нейронные сети".

Тема сегодняшнего занятия — "DSSM-like модели. Нейронные сети для работы с текстами".

Лектор — Владимир Гулин, Руководитель отдела качества поиска Mail.Ru Group.

Презентация - https://bit.ly/2JXoXah

🎥 Лекция №6. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 11800 раз ⏳ 5212 сек.
Лекция №6 интенсивного курса "Нейронные сети".

Тема сегодняшнего занятия — "RNN. Нейронные сети для работы с текстами".

Лектор — Денис Клюкин, программист в группе рекомендательных систем Mail.Ru Group.

Презентация — https://bit.ly/2OnIRi3

Интенсивный курс "Нейронные сети"

Лекция №1:
— Нейронные сети прямого распространения;
— backpropagation;
— обучение глубоких нейронных сетей;
— сверочные сети.
Лекция №2: "Генеративные сети".
Лекция №3: "Детекция и сегментация"
Лекция №4: "Face Recognition".
Лекция №5: "DSSM-like модели. Нейронные сети для работы с текстами".
Лекция №6: "RNN. Нейронные сети для работы с текстами".

#video #neural

🎥 Лекция №1. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 19992 раз ⏳ 7854 сек.
Лекция №1 интенсивного курса "Нейронные сети:
— Нейронные сети прямого распространения;
— backpropagation;
— обучение глубоких нейронных сетей;
— сверочные сети.

Лектор - Кузьма Храбров, Ведущий специалист группы ранжирования в Поиске Mail.Ru Group.

Материалы лекции - https://bit.ly/2utuLU6.

🎥 Лекция №2. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 12898 раз ⏳ 5859 сек.
Лекция №2 интенсивного курса "Нейронные сети".

Тема лекции - "Генеративные сети".
Лектор - Кузьма Храбров, Ведущий специалист группы ранжирования в Поиске Mail.Ru Group.

Материалы лекции - https://bit.ly/2utuLU6.

🎥 Лекция №3. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 4298 раз ⏳ 4993 сек.
Лекция №3 интенсивного курса "Нейронные сети".

Тема лекции - "Детекция и сегментация".
Лектор - Борис Лесцов, младший программист-исследователь в команде компьютерного зрения Mail.Ru Group.

Презентация - https://bit.ly/2LaE6KJ

🎥 Лекция №4. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 13596 раз ⏳ 3381 сек.
Лекция №4 интенсивного курса "Нейронные сети".

Тема лекции - "Face Recognition".

Лекторы:
— Алексей Спасенов, программист-исследователь, группа предиктивной аналитики департамента рекламных технологий Mail.Ru Group.
— Борис Лесцов, младший программист-исследователь, команда компьютерного зрения Mail.Ru Group.

Презентация "Deep Metric Learning" - https://bit.ly/2JN6ihq
Презентация "Metric Learning for discriminative features" - https://bit.ly/2A40IaX

🎥 Лекция №5. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 27153 раз ⏳ 10701 сек.
Лекция №5 интенсивного курса "Нейронные сети".

Тема сегодняшнего занятия — "DSSM-like модели. Нейронные сети для работы с текстами".

Лектор — Владимир Гулин, Руководитель отдела качества поиска Mail.Ru Group.

Презентация - https://bit.ly/2JXoXah

🎥 Лекция №6. Интенсивный курс "Нейронные сети"
👁 11800 раз ⏳ 5212 сек.
Лекция №6 интенсивного курса "Нейронные сети".

Тема сегодняшнего занятия — "RNN. Нейронные сети для работы с текстами".

Лектор — Денис Клюкин, программист в группе рекомендательных систем Mail.Ru Group.

Презентация — https://bit.ly/2OnIRi3

​Удалённая банковская идентификация: от сложного к простому, или Банки, зачем вам биометрия?

🔗 Удалённая банковская идентификация: от сложного к простому, или Банки, зачем вам биометрия?
(Изображение взято отсюда) Не всегда усложнение технологии ведет к улучшению результата. В сегодняшней статье мы постараемся показать, что сложное техническое...

​Удалённая банковская идентификация: от сложного к простому, или Банки, зачем вам биометрия?

🔗 Удалённая банковская идентификация: от сложного к простому, или Банки, зачем вам биометрия?
(Изображение взято отсюда) Не всегда усложнение технологии ведет к улучшению результата. В сегодняшней статье мы постараемся показать, что сложное техническое...

​Deepfakes и deep media: Новое поле битвы за безопасность

🔗 Deepfakes и deep media: Новое поле битвы за безопасность
Эта статья является частью специального выпуска VB. Читайте полную серию здесь: AI and Security. Количество дипфейков – медиа, которые берут существующее фото...