​CS231n: Свёрточные нейронные сети для распознавания образов
Big Data,

https://habr.com/ru/post/456186/

🔗 CS231n: Свёрточные нейронные сети для распознавания образов
Добро пожаловать на одну из лекций курса CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition. Содержание Обзор архитектуры Слои в свёрточной нейронной...

Привет дорогой друг! Сейчас речь пойдёт о том, что может кардинально изменить твоё представление о жизни, и текущий её ход развития.

Мы так же, как и ты, наблюдали как многие наши знакомые поднимали деньги на ставках. Так же, как и ты, покупали "договорные" и "стопроцентные" матчи в интернете. Всё в прошлом!

Мы запускаем свой единственный и уникальный сервис прогнозов ставок на спорт. Ты спросишь, почему именно мы?

• Мы понимаем, что каждая ставка имеет риски. Открыто говорим об этом, и максимально стараемся снизить их!
• Статистика нашего сервиса открыта для просмотра, и Ваших комментариев!
• Мы готовы к любому общению с нашими клиентами, вплодь до личной встречи, и совместной ставки на матч.
• Мы не пишем о важных вещах мелким шрифтом, а открыто говорим: "Заработать на ставках можно, но, только с правильными людьми и подходом. Мы поможем заработать Вам, снизив все риски на максимум!"

Стань членом нашей большой семьи по ссылке: @public183182757

🎥 Оптимизация бизнес-сценариев с помощью машинного обучения | IT конференция Meta/conf
👁 2 раз ⏳ 3144 сек.

🎥 Где не работают решения машинного обучения | IT конференция Meta/conf
👁 1 раз ⏳ 3208 сек.

🎥 Apriori Algorithm Explained | Association Rule Mining | Finding Frequent Itemset | Edureka
👁 2 раз ⏳ 1108 сек.
***Machine Learning Course: https://www.edureka.co/machine-learning-certification-training ***
This video on "apriori Algorithm explained" provides you with a detailed and comprehensive knowledge of the Apriori Algorithm and Market Basket Analysis that Companies use to sell more products and gain profits.

Machine Learning Playlist: https://bit.ly/2IMn81e
Machine Learning Podcast: https://castbox.fm/channel/id1832236

Subscribe to our Edureka YouTube channel and hit the bell icon to get video updates: https:

​Long Short-Term Memory: From Zero to Hero with PyTorch
https://blog.floydhub.com/long-short-term-memory-from-zero-to-hero-with-pytorch/

🔗 Long Short-Term Memory: From Zero to Hero with PyTorch
Long Short-Term Memory (LSTM) Networks have been widely used to solve various sequential tasks. Let's find out how these networks work and how we can implement them.

​Turning Lending Club’s Worst Loans into Investment Gold

🔗 Turning Lending Club’s Worst Loans into Investment Gold
We Use Machine Learning to Mine Profit From Lending Club’s Junkiest Loans

​Keras vs Pytorch for Deep Learning

🔗 Keras vs Pytorch for Deep Learning
For many Scientists, Engineers, and Developers, TensorFlow was their first Deep Learning framework. TensorFlow 1.0 was released back…

🎥 Stanford CS230: Deep Learning | Lecture 4 - GANs | Generative Adversarial Network
👁 2 раз ⏳ 4980 сек.
Stanford CS230: Deep Learning | Autumn 2018 | Lecture 4 - Adversarial Attacks | GANs | Generative Adversarial Networks

Andrew Ng, Adjunct Professor & Kian Katanforoosh, Lecturer - Stanford University https://onlinehub.stanford.edu/

Andrew Ng Adjunct Professor, Computer Science Kian Katanforoosh Lecturer, Computer Science

To follow along with the course schedule and syllabus, visit: https://cs230.stanford.edu/

To get the latest news on Stanford’s upcoming professional programs in Artificial Intelligence,

​Application of Gradient Boosting in Order Book Modeling

🔗 Application of Gradient Boosting in Order Book Modeling
Creating an ML model that forecasts the price movement in the order book. This article contains a full-cycle of research.

​Off-Policy Classification - A New Reinforcement Learning Model Selection Method

https://ai.googleblog.com/2019/06/off-policy-classification-new.html

🔗 Off-Policy Classification - A New Reinforcement Learning Model Selection Method
Posted by Alex Irpan, Software Engineer, Robotics at Google Reinforcement learning (RL) is a framework that lets agents learn decision ma...

​CVPR 2019 | Waymo Introduces Open Dataset to Accelerate Autonomous Driving Research

🔗 CVPR 2019 | Waymo Introduces Open Dataset to Accelerate Autonomous Driving Research
Alphabet’s autonomous driving unit Waymo surprised many by releasing a new high-quality multimodal sensor dataset for autonomous driving. The *Waymo Open Dataset *was introduced at top AI conferenc…

​Neural Architecture Search (NAS)- The Future of Deep Learning

🔗 Neural Architecture Search (NAS)- The Future of Deep Learning
Most of us probably know about DenseNet. That enormous architecture with skip connections all over. While using this DenseNet as a…

​Нейросети и глубокое обучение: онлайн-учебник, глава 1

Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
Michael NielsenПеред вами – перевод свободной онлайн-книги Майкла Нильсена «Neural Networks and Deep Learning», распространяемой под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial 3.0 Unported License. Мотивацией к его созданию послужил успешный опыт перевода учебника по программированию, "Выразительный JavaScript". Книга по нейросетям тоже достаточно популярна, на неё активно ссылаются авторы англоязычных статей. Её переводов я не нашёл, за исключением перевода начала первой главы с сокращениями.

Желающие отблагодарить автора книги могут сделать это на её официальной странице, переводом через PayPal или биткоин. Для поддержки переводчика на Хабре есть форма «поддержать автора».
https://habr.com/ru/post/456738/

🔗 Нейросети и глубокое обучение: онлайн-учебник, глава 1
Примечание Перед вами – перевод свободной онлайн-книги Майкла Нильсена «Neural Networks and Deep Learning», распространяемой под лицензией Creative Commons Attri...

🎥 All Hail The Mighty Translatotron!
👁 2 раз ⏳ 358 сек.
❤️ Pick up cool perks on our Patreon page: https://www.patreon.com/TwoMinutePapers

My talk and the full panel discussion at the NATO conference (I start at around the 12:30 minute mark):
▶️ https://www.facebook.com/StratComCOE/videos/698737203889068/

📝 The paper "Direct speech-to-speech translation with a sequence-to-sequence model" and the voice samples are available here:
https://arxiv.org/abs/1904.06037
https://google-research.github.io/lingvo-lab/translatotron/#conversational

🙏 We would like to thank

🎥 Machine Learning - Issues in Backpropagation (7x06)
👁 1 раз ⏳ 1777 сек.
Machine Learning by Pedro Domingos

Class: Model Ensembles
Topic: Issues in Backpropagation

Artificial Intelligence In Healthcare | Examples Of AI In Healthcare

Наш телеграм канал - tglink.me/ai_machinelearning_big_data
https://www.youtube.com/watch?v=j6EB9HO6acE

🎥 Artificial Intelligence In Healthcare | Examples Of AI In Healthcare | Edureka
👁 1 раз ⏳ 1752 сек.
* Machine Learning Engineer Masters Program: https://www.edureka.co/masters-program/machine-learning-engineer-training *
Artificial Intelligence in Healthcare is revolutionizing the medical industry by providing a helping hand. This Edureka session will help you understand the positive impact of Artificial Intelligence in the healthcare domain along with practical implementation in Python. The following topics are covered in this session:

1. What Is Artificial Intelligence?
2. AI in healthcare
3.

​Data Science Beyond the Hype — What kind of skills you really need?

🔗 Data Science Beyond the Hype — What kind of skills you really need?
Data science is reaching the end of its hype cycle and the skills for becoming a data scientist are changing. Besides of fiddling about…

​Neural network can explain the physics of an earthquake rupture

🔗 Neural network can explain the physics of an earthquake rupture
Machine Learning Approach to Earthquake Rupture Dynamics

🎥 Berlin Buzzwords 2019: Lester Solbakken–Scaling ONNX and TensorFlow model evaluation in search
👁 1 раз ⏳ 1317 сек.
With the advances in deep learning and the corresponding increase in machine learning frameworks in recent years, a new class of software has emerged: model servers. These promise, among other things, performance and scalability. There is however a large class of applications where such model servers are inadequate. For instance, search and recommendation applications must efficiently evaluate models over potentially many thousands of data points as part of handling a query. In such cases the amount of data