Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Функция train_test_split из Sklearn для разделения датасета перед обучением
Функция train_test_split из Sklearn для разделения датасета перед обучением
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса
Наш телеграм канал - https://t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса
Наш телеграм канал - https://t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Few-Shot Video Object Detection
Github: https://github.com/fanq15/FewX
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.14805v1
Few-Shot Video Object Detection
Github: https://github.com/fanq15/FewX
Paper: https://arxiv.org/abs/2104.14805v1
GitHub
GitHub - fanq15/FewX: FewX is an open-source toolbox on top of Detectron2 for data-limited instance-level recognition tasks.
FewX is an open-source toolbox on top of Detectron2 for data-limited instance-level recognition tasks. - fanq15/FewX
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Decision Tree Regression With Hyper Parameter Tuning In Python
Decision Tree Regression With Hyper Parameter Tuning In Python
DeepLearning (Глубокие нейронные сети) (VK)
Немного рассуждений о том когда и зачем нужны Transfer Learning/Fine Tuning. Рассказ скорее для новичков, которые пытаются понять где это применимо, какие границы. Рассказываю базовые штуки + идеи что и как применять
Немного рассуждений о том когда и зачем нужны Transfer Learning/Fine Tuning. Рассказ скорее для новичков, которые пытаются понять где это применимо, какие границы. Рассказываю базовые штуки + идеи что и как применять
Neurohive (VK)
Нейронную сеть обучили по снимкам МРТ определять опухоли головного мозга, которые могут быть настолько маленькими, что их не заметит врач. На основе полученных данных удалось связать наличие доброкачественной опухоли у пациента с когнитивными нарушениями.
#development
Нейронную сеть обучили по снимкам МРТ определять опухоли головного мозга, которые могут быть настолько маленькими, что их не заметит врач. На основе полученных данных удалось связать наличие доброкачественной опухоли у пациента с когнитивными нарушениями.
#development
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Нейросеть позволила исследовать влияние опухолей головного мозга на коннектом
Нейросеть позволила исследовать влияние опухолей головного мозга на коннектом
Neurohive (VK)
Несколько банков США начали использовать программное обеспечение для распознавания лиц. Технологии искусственного интеллекта позволяют анализировать предпочтения клиентов, контролировать действия работников и отслеживать людей, спящих рядом с банкоматами.
#AppliedDataScience
Несколько банков США начали использовать программное обеспечение для распознавания лиц. Технологии искусственного интеллекта позволяют анализировать предпочтения клиентов, контролировать действия работников и отслеживать людей, спящих рядом с банкоматами.
#AppliedDataScience
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
PyTest для машинного обучения — простой учебник на основе примеров
PyTest для машинного обучения — простой учебник на основе примеров
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Перспективные архитектуры для современных инфраструктур данных
Перспективные архитектуры для современных инфраструктур данных
Машинное обучение, AI, нейронные сети, Big Data (VK)
Facebook Prophet + Deep Learning = NeuralProphet
Facebook Prophet + Deep Learning = NeuralProphet
Data Science / Machine Learning / AI / Big Data (VK)
CoCon: Cooperative-Contrastive Learning
Rai et al.: https://arxiv.org/abs/2104.14764
#ArtificialIntelligence #ContrastiveLearning #DeepLearning
CoCon: Cooperative-Contrastive Learning
Rai et al.: https://arxiv.org/abs/2104.14764
#ArtificialIntelligence #ContrastiveLearning #DeepLearning
Forwarded from Машинное обучение RU
FAIR разработали архитектуру DINO для анализа изображений без лейблов
https://neurohive.io/ru/papers/dino/
@machinelearning_ru
https://neurohive.io/ru/papers/dino/
@machinelearning_ru
neurohive.io
FAIR разработали архитектуру DINO для анализа изображений без лейблов
DINO — инструмент от FAIR для самообучения новейших моделей Visual Transformer, пригодных для различных задач обработки изображений.
Forwarded from Machinelearning
Image classification with TensorFlow Lite Model Maker
https://www.tensorflow.org/lite/tutorials/model_maker_image_classification
💻 Colab
@ai_machinelearning_big_data
https://www.tensorflow.org/lite/tutorials/model_maker_image_classification
⚙
Code💻 Colab
@ai_machinelearning_big_data
TensorFlow
Image classification with TensorFlow Lite Model Maker
Оценка моделей ML/DL: матрица ошибок, Accuracy, Precision и Recall
https://pythonru.com/baza-znanij/metriki-accuracy-precision-i-recall
https://pythonru.com/baza-znanij/metriki-accuracy-precision-i-recall
PythonRu
Метрики Accuracy, Precision и Recall для проверки моделей машинного обучения
В компьютерном зрении обнаружение объекта — это проблема определения местоположения одного или нескольких объектов на изображении. Помимо традиционных
Forwarded from Машинное обучение RU
Google Brain разработали MLP-Mixer, архитектуру компьютерного зрения на основе многослойных перцептронов
https://neurohive.io/ru/frameworki/mlp-mixer/
@machinelearning_ru
https://neurohive.io/ru/frameworki/mlp-mixer/
@machinelearning_ru
neurohive.io
Google Brain разработали MLP-Mixer, архитектуру компьютерного зрения на основе многослойных перцептронов
MLP-Mixer — архитектура от Google Brain, которая показала высокие результаты в компьютерном зрении, используя только линейные слои.
DeformableRavens: набор нейросетей Google AI для обучения роботов перемещению деформируемых объектов
https://neurohive.io/ru/novosti/deformableravens-nabor-nejrosetej-google-ai-dlya-obucheniya-robotov-peremeshheniju-deformiruemyh-obektov/
https://neurohive.io/ru/novosti/deformableravens-nabor-nejrosetej-google-ai-dlya-obucheniya-robotov-peremeshheniju-deformiruemyh-obektov/
neurohive.io
DeformableRavens: набор нейросетей Google AI для обучения роботов перемещению деформируемых объектов
Google AI представила набор нейросетей и бенчмарков к ним, позволяющих выполнить обучение роботов перемещению одно-, двух- и трехмерных деформируемых объектов. Код открывает возможности повышения уровня автоматизации на производствах. Сложности, возникающие…
Сложные ИИ-модели созданы с помощью некачественных данных
https://medium.com/nuances-of-programming/сложные-ии-модели-созданы-с-помощью-некачественных-данных-e093ff6f5db6
https://medium.com/nuances-of-programming/сложные-ии-модели-созданы-с-помощью-некачественных-данных-e093ff6f5db6
Medium
Сложные ИИ-модели созданы с помощью некачественных данных
Кертис Норткатт из Массачусетского технологического института выявил сногсшибательное количество ошибок в популярных наборах данных.