Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
ТРЕНДЫ в Data Science 2021 // Roadmap // Обучение, работа
https://www.youtube.com/watch?v=FK6rBZea0V8
ТРЕНДЫ в Data Science 2021 // Roadmap // Обучение, работа
https://www.youtube.com/watch?v=FK6rBZea0V8
YouTube
ТРЕНДЫ в Data Science 2021 // Roadmap // Обучение, работа
Курс Data Science для начинающих PyMagic
Подробная информация о курсе, программа обучения по ссылке - https://pymagic.ru
Таймкоды:
00:00 Причина высокой конкуренции
01:30 О важности Ml Engineering / DevOps / MLOps
03:17 Что важно в 2021?
04:07 О важности…
Подробная информация о курсе, программа обучения по ссылке - https://pymagic.ru
Таймкоды:
00:00 Причина высокой конкуренции
01:30 О важности Ml Engineering / DevOps / MLOps
03:17 Что важно в 2021?
04:07 О важности…
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Predicting Fake News using NLP and Machine Learning | Scikit-Learn | GloVe | Keras | LSTM
Predicting Fake News using NLP and Machine Learning | Scikit-Learn | GloVe | Keras | LSTM
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Deep learning vs GBDT model on tabular data — with code snippet
Deep learning vs GBDT model on tabular data — with code snippet
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
How Well Self-Supervised Pre-Training Performs with Streaming Data? https://arxiv.org/abs/2104.12081
How Well Self-Supervised Pre-Training Performs with Streaming Data? https://arxiv.org/abs/2104.12081
VK
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data
How Well Self-Supervised Pre-Training Performs with Streaming Data? https://arxiv.org/abs/2104.12081
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Natural Language Processing with PyTorch
Наш телеграм канал - https://t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
Natural Language Processing with PyTorch
Наш телеграм канал - https://t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
Neurohive (VK)
Новое веб-приложение для изучения американского жестового языка на основе машинного обучения и технологии распознавания рук.
#Entertaining
Новое веб-приложение для изучения американского жестового языка на основе машинного обучения и технологии распознавания рук.
#Entertaining
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Солодских Кирилл "Квантование нейронных сетей"
https://www.youtube.com/watch?v=F2_AsVh3ICU
Солодских Кирилл "Квантование нейронных сетей"
https://www.youtube.com/watch?v=F2_AsVh3ICU
YouTube
Солодских Кирилл "Квантование нейронных сетей"
Abstract:
На докладе будет рассказано об ускорении и сжатии нейронных сетей посредством квантования. Мы рассмотрим текущее состояние данного направления, а также проблемы, возникающие в квантовании, в терминах математической статистики.
Сайт семинара: …
На докладе будет рассказано об ускорении и сжатии нейронных сетей посредством квантования. Мы рассмотрим текущее состояние данного направления, а также проблемы, возникающие в квантовании, в терминах математической статистики.
Сайт семинара: …
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
DCGAN from scratch pytorch implementation | Fake faces using generative models | Pytorch tutorial
https://www.youtube.com/watch?v=MESyIGQIbQo
DCGAN from scratch pytorch implementation | Fake faces using generative models | Pytorch tutorial
https://www.youtube.com/watch?v=MESyIGQIbQo
YouTube
DCGAN implementation from scratch on colab | Pytorch tutorials | Adversarial networks
If you are not coding dcgan then watch this video in 1.5x.
This is a PyTorch implementation of DCGAN from scratch. In this video, we build a Deep convolutional generative adversarial network for face generation.
DCGAN paper: https://arxiv.org/abs/1511.06434…
This is a PyTorch implementation of DCGAN from scratch. In this video, we build a Deep convolutional generative adversarial network for face generation.
DCGAN paper: https://arxiv.org/abs/1511.06434…
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
E-mail spam non-spam filtering using machine learning
E-mail spam non-spam filtering using machine learning
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Reinforcement Learning in Sparse-Reward Environments with Hindsight Policy Gradients https://direct.mit.edu/neco/article/doi/10.1162/neco_..
Reinforcement Learning in Sparse-Reward Environments with Hindsight Policy Gradients https://direct.mit.edu/neco/article/doi/10.1162/neco_..
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
ЦОС Python #2: Метод градиентного спуска
https://www.youtube.com/watch?v=OKeZEbJgQKc
ЦОС Python #2: Метод градиентного спуска
https://www.youtube.com/watch?v=OKeZEbJgQKc
YouTube
ЦОС Python #2: Метод градиентного спуска
Теория и практика метода градиентного спуска (метод наискорейшего спуска). Как выбирается шаг сходимости, к чему приводит нормировка градиента.
Инфо-сайт: https://proproprogs.ru
Файлы grad1_1.py и grad1_2.py: https://github.com/selfedu-rus/python-algorithms
Инфо-сайт: https://proproprogs.ru
Файлы grad1_1.py и grad1_2.py: https://github.com/selfedu-rus/python-algorithms
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Strong Learners vs. Weak Learners in Ensemble Learning - Machine Learning Mastery
Strong Learners vs. Weak Learners in Ensemble Learning - Machine Learning Mastery
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Neural Network Architectures & Deep Learning
https://www.youtube.com/watch?v=oJNHXPs0XDk
Neural Network Architectures & Deep Learning
https://www.youtube.com/watch?v=oJNHXPs0XDk
YouTube
Neural Network Architectures & Deep Learning
This video describes the variety of neural network architectures available to solve various problems in science ad engineering. Examples include convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and autoencoders.
Book website: …
Book website: …
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Automated Frameworks for picking efficient parallelization strategy for DNN training
Automated Frameworks for picking efficient parallelization strategy for DNN training
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Хранение и обработка временных рядов в TimescaleDB | Записки программиста
Хранение и обработка временных рядов в TimescaleDB | Записки программиста