📃 Анализ данных на Python в примерах и задачах
Анализ данных на Python в примерах и задачах.
Лекция 1. Нейронные сети. Теоретические основания (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 2. Нейронные сети в регрессионных задачах (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 3. Примеры решения задач Machine Learning с помощью нейронных сетей. Часть 1
Лекция 4. Прогнозирование с помощью нейронных сетей (Анализ данных на Python. Ч2)
Лекция 5. Сверточные сети (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 6. Сверточные сети (Convolution networks). Часть 2
Лекция 7. XGBoost (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 8. XGBoost и GridSearch. Факторный анализ (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 9. Факторный анализ (продолжение). SVD разложение
Лекция 10. Факторный анализ. SVD разложение (Анализ данных на Python)
#Python
Наш телеграм канал - https://t.iss.one/ai_machinelearning_big_data Machinelearning t.iss.one
Video: 1. Нейронные сети. Теория (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 10 minutes 47 seconds long
Video: 2. Нейронные сети. Теория и первый пример (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 20 minutes 49 seconds long
Video: 3. Обучение нейронных сетей в Keras. (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 10 minutes 4 seconds long
Video: 4. Обучение нейронных сетей в Keras, ч. 2 (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 8 minutes 14 seconds long
Video: 5. Глубокое обучение (DeepLearning). (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 10 minutes 48 seconds long
Video: 6. Глубокое обучение (DeepLearning). Регуляризация (Анализ данных на Python. Ч2) is 1 hour 13 minutes 52 seconds long
Video: 7. XGboost. (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 18 minutes 43 seconds long
Video: 8. XGBoost. Факторный анализ и метод главных компонент is 1 hour 10 minutes 34 seconds long
Video: 9. Факторный анализ и метод главных компонент, продолжение is 1 hour 13 minutes 30 seconds long
Анализ данных на Python в примерах и задачах.
Лекция 1. Нейронные сети. Теоретические основания (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 2. Нейронные сети в регрессионных задачах (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 3. Примеры решения задач Machine Learning с помощью нейронных сетей. Часть 1
Лекция 4. Прогнозирование с помощью нейронных сетей (Анализ данных на Python. Ч2)
Лекция 5. Сверточные сети (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 6. Сверточные сети (Convolution networks). Часть 2
Лекция 7. XGBoost (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 8. XGBoost и GridSearch. Факторный анализ (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2)
Лекция 9. Факторный анализ (продолжение). SVD разложение
Лекция 10. Факторный анализ. SVD разложение (Анализ данных на Python)
#Python
Наш телеграм канал - https://t.iss.one/ai_machinelearning_big_data Machinelearning t.iss.one
Video: 1. Нейронные сети. Теория (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 10 minutes 47 seconds long
Video: 2. Нейронные сети. Теория и первый пример (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 20 minutes 49 seconds long
Video: 3. Обучение нейронных сетей в Keras. (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 10 minutes 4 seconds long
Video: 4. Обучение нейронных сетей в Keras, ч. 2 (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 8 minutes 14 seconds long
Video: 5. Глубокое обучение (DeepLearning). (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 10 minutes 48 seconds long
Video: 6. Глубокое обучение (DeepLearning). Регуляризация (Анализ данных на Python. Ч2) is 1 hour 13 minutes 52 seconds long
Video: 7. XGboost. (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) is 1 hour 18 minutes 43 seconds long
Video: 8. XGBoost. Факторный анализ и метод главных компонент is 1 hour 10 minutes 34 seconds long
Video: 9. Факторный анализ и метод главных компонент, продолжение is 1 hour 13 minutes 30 seconds long
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Анализ данных на Python в примерах и задачах. Лекция 1. Нейронные сети. Теоретические основания (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) Лекция 2. Нейронные сети в регрессионных задачах (Анализ данных на Python в примерах и задачах. Ч2) Лекция…
📃 untitled
В FAIR RL-агента обучили управлять объектами по видеотьюториалам. Стандартные RL-алгоритмы обучаются задаче итеративно через обучение на ошибках. Предложенный алгоритм выучивает модель среды, наблюдает за поведением человека, а затем определяет функцию вознаграждения. Такой подход к обучению RL-агентов называется обратным обучением с подкреплением, основанным на модели среды (MBIRL). В FAIR робота обучили управлять объектами по видеотьюториалам с помощью RL neurohive.io
В FAIR RL-агента обучили управлять объектами по видеотьюториалам. Стандартные RL-алгоритмы обучаются задаче итеративно через обучение на ошибках. Предложенный алгоритм выучивает модель среды, наблюдает за поведением человека, а затем определяет функцию вознаграждения. Такой подход к обучению RL-агентов называется обратным обучением с подкреплением, основанным на модели среды (MBIRL). В FAIR робота обучили управлять объектами по видеотьюториалам с помощью RL neurohive.io
VK
Neurohive - Нейронные сети
В FAIR RL-агента обучили управлять объектами по видеотьюториалам. Стандартные RL-алгоритмы обучаются задаче итеративно через обучение на ошибках. Предложенный алгоритм выучивает модель среды, наблюдает за поведением человека, а затем определяет функцию…
📃 Contrastive Learning Inverts the Data Generating Process
Contrastive Learning Inverts the Data Generating Process
Zimmermann et al.: https://arxiv.org/abs/2102.08850
#ArtificialIntelligence #ContrastiveLearning #DeepLearning
Contrastive Learning Inverts the Data Generating Process
Zimmermann et al.: https://arxiv.org/abs/2102.08850
#ArtificialIntelligence #ContrastiveLearning #DeepLearning
VK
Data Science / Machine Learning / AI / Big Data
Contrastive Learning Inverts the Data Generating Process Zimmermann et al.: https://arxiv.org/abs/2102.08850 #ArtificialIntelligence #ContrastiveLearning #DeepLearning
📃 Компьютерное зрение в промышленной дефектоскопии
Компьютерное зрение в промышленной дефектоскопии: Часть 2 “Генерируем стремные трубы чтобы порадовать нейронку” Компьютерное зрение в промышленной дефектоскопии: Часть 2 “Генерируем стремные трубы чтобы порадовать.. habr.com
Компьютерное зрение в промышленной дефектоскопии: Часть 2 “Генерируем стремные трубы чтобы порадовать нейронку” Компьютерное зрение в промышленной дефектоскопии: Часть 2 “Генерируем стремные трубы чтобы порадовать.. habr.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Компьютерное зрение в промышленной дефектоскопии: Часть 2 “Генерируем стремные трубы чтобы порадовать нейронку”
📃 Big Data
Big Data. Как повышают квалификацию сотрудники ИТ-компаний Big Data. Как повышают квалификацию сотрудники ИТ-компаний habr.com
Big Data. Как повышают квалификацию сотрудники ИТ-компаний Big Data. Как повышают квалификацию сотрудники ИТ-компаний habr.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Big Data. Как повышают квалификацию сотрудники ИТ-компаний
📃 Два вопроса начинающему специалисту по данным
Два вопроса начинающему специалисту по данным.
https://proglib.io/w/f4adc62a 2 Questions for a Junior Data Scientist towardsdatascience.com
Два вопроса начинающему специалисту по данным.
https://proglib.io/w/f4adc62a 2 Questions for a Junior Data Scientist towardsdatascience.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Два вопроса начинающему специалисту по данным. https://proglib.io/w/f4adc62a
📃 untitled
Video: Dreamer v2: Mastering Atari with Discrete World Models (Machine Learning Research Paper Explained)
Video: Dreamer v2: Mastering Atari with Discrete World Models (Machine Learning Research Paper Explained)
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
📃 untitled
Video: Машинное обучение для больших данных, семинар 6, группа 171 –Wide data. VW and Catboost
Video: Машинное обучение для больших данных, семинар 6, группа 171 –Wide data. VW and Catboost
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
📃 untitled
Video: Машинное обучение для больших данных, семинар 6, группа 172 –Wide data. VW and Catboost
Video: Машинное обучение для больших данных, семинар 6, группа 172 –Wide data. VW and Catboost
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
📃 untitled
Video: Deep learning requires fundamentally new kinds of hardware | Jim Keller and Lex Fridman
Video: Deep learning requires fundamentally new kinds of hardware | Jim Keller and Lex Fridman
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
📃 Collective Learning
Collective Learning — Update with Code release Collective Learning — Update with Code release medium.com
Collective Learning — Update with Code release Collective Learning — Update with Code release medium.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Collective Learning — Update with Code release
📃 A Brief Introduction to Contextual Explanation Networks
A Brief Introduction to Contextual Explanation Networks A Brief Introduction to Contextual Explanation Networks crodriguez1a.medium.com
A Brief Introduction to Contextual Explanation Networks A Brief Introduction to Contextual Explanation Networks crodriguez1a.medium.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
A Brief Introduction to Contextual Explanation Networks
📃 Introducing Model Search
Introducing Model Search: An Open Source Platform for Finding Optimal ML Models
Наш телеграм канал - https://t.iss.one/ai_machinelearning_big_data Introducing Model Search: An Open Source Platform for Finding Optimal ML Models ai.googleblog.com
Introducing Model Search: An Open Source Platform for Finding Optimal ML Models
Наш телеграм канал - https://t.iss.one/ai_machinelearning_big_data Introducing Model Search: An Open Source Platform for Finding Optimal ML Models ai.googleblog.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Introducing Model Search: An Open Source Platform for Finding Optimal ML Models Наш телеграм канал - https://t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
📃 Устройство игрового бота
Устройство игрового бота: 16-е место в финале Russian AI Cup 2020 (и 5-е после) Устройство игрового бота: 16-е место в финале Russian AI Cup 2020 (и 5-е после) habr.com
Устройство игрового бота: 16-е место в финале Russian AI Cup 2020 (и 5-е после) Устройство игрового бота: 16-е место в финале Russian AI Cup 2020 (и 5-е после) habr.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Устройство игрового бота: 16-е место в финале Russian AI Cup 2020 (и 5-е после)
📃 untitled
Video: Towards Dramatically Reducing the Carbon Footprint of Machine Learning - William Wang
Video: Towards Dramatically Reducing the Carbon Footprint of Machine Learning - William Wang
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
📃 Курс Введение в математический анализ
Курс Введение в математический анализ
Наш телеграм канал - https://t.iss.one/ai_machinelearning_big_data Machinelearning t.iss.one
Video: в математический анализ 1. Теорема Больцано-Вейерштрасса. Полнота is 1 hour 32 minutes 37 seconds long
Video: анализ, интегралы и ряды 2. Полнота. Непрерывность функции многих переменных is 1 hour 28 minutes 15 seconds long
Video: анализ, интегралы и ряды 3. Дифференцируемость функций многих переменных is 2 hours 25 minutes 11 seconds long
Video: анализ, интегралы и ряды 4. Дифференцируемость сложной функции. Частные производные is 1 hour 25 minutes 22 seconds long
Video: анализ, интегралы и ряды 5. Дифференциалы высших порядков is 1 hour 25 minutes 23 seconds long
Video: анализ, интегралы и ряды 6. Формула Тейлора is 1 hour 27 minutes 48 seconds long
Курс Введение в математический анализ
Наш телеграм канал - https://t.iss.one/ai_machinelearning_big_data Machinelearning t.iss.one
Video: в математический анализ 1. Теорема Больцано-Вейерштрасса. Полнота is 1 hour 32 minutes 37 seconds long
Video: анализ, интегралы и ряды 2. Полнота. Непрерывность функции многих переменных is 1 hour 28 minutes 15 seconds long
Video: анализ, интегралы и ряды 3. Дифференцируемость функций многих переменных is 2 hours 25 minutes 11 seconds long
Video: анализ, интегралы и ряды 4. Дифференцируемость сложной функции. Частные производные is 1 hour 25 minutes 22 seconds long
Video: анализ, интегралы и ряды 5. Дифференциалы высших порядков is 1 hour 25 minutes 23 seconds long
Video: анализ, интегралы и ряды 6. Формула Тейлора is 1 hour 27 minutes 48 seconds long
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Курс Введение в математический анализ Наш телеграм канал - https://t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
📃 Here
Here’s that Mars Image Again, But Big and in Color Here’s that Mars Image Again, But Big and in Color tomsmith585.medium.com
Here’s that Mars Image Again, But Big and in Color Here’s that Mars Image Again, But Big and in Color tomsmith585.medium.com
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
Here’s that Mars Image Again, But Big and in Color