What is My Data Worth? – The Berkeley Artificial Intelligence
https://bair.berkeley.edu/blog/2019/12/16/data-worth/
🔗 What is My Data Worth?
The BAIR Blog
https://bair.berkeley.edu/blog/2019/12/16/data-worth/
🔗 What is My Data Worth?
The BAIR Blog
The Berkeley Artificial Intelligence Research Blog
What is My Data Worth?
The BAIR Blog
What is adversarial machine learning, and how is it used today?
-Generative modeling, security, model-based optimization, neuroscience, fairness, and more!
Here's a fantastic video overview by Ian Goodfellow.
https://videos.re-work.co/videos/1351-ian-goodfellow
#ML #adversarialML #AI #datascience
🔗 Ian Goodfellow
At the time of his presentation, Ian was a Senior Staff Research Scientist at Google and gave an insight into some of the latest breakthroughs in GANs. Dubbed the 'Godfather of GANs', who better to get an overview from than Ian? Post discussion, Ian had one of the longest question queues that we have seen at one of our summits, skip the queue and watch his presentation from the comfort of your PC here
-Generative modeling, security, model-based optimization, neuroscience, fairness, and more!
Here's a fantastic video overview by Ian Goodfellow.
https://videos.re-work.co/videos/1351-ian-goodfellow
#ML #adversarialML #AI #datascience
🔗 Ian Goodfellow
At the time of his presentation, Ian was a Senior Staff Research Scientist at Google and gave an insight into some of the latest breakthroughs in GANs. Dubbed the 'Godfather of GANs', who better to get an overview from than Ian? Post discussion, Ian had one of the longest question queues that we have seen at one of our summits, skip the queue and watch his presentation from the comfort of your PC here
videos.re-work.co
Ian Goodfellow
At the time of his presentation, Ian was a Senior Staff Research Scientist at Google and gave an insight into some of the latest breakthroughs in GANs. Dubbed the 'Godfather of GANs', who better to get an overview from than Ian? Post discussion, Ian had one…
Interrogating theoretical models of neural computation with deep inference
Bittner et al.: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/837567v2
#Neuroscience
🔗 Interrogating theoretical models of neural computation with deep inference
A cornerstone of theoretical neuroscience is the circuit model: a system of equations that captures a hypothesized neural mechanism. Such models are valuable when they give rise to an experimentally observed phenomenon – whether behavioral or in terms of neural activity – and thus can offer insights into neural computation. The operation of these circuits, like all models, critically depends on the choices of model parameters. Historically, the gold standard has been to analytically derive the relationship between model parameters and computational properties. However, this enterprise quickly becomes infeasible as biologically realistic constraints are included into the model increasing its complexity, often resulting in ad hoc approaches to understanding the relationship between model and computation. We bring recent machine learning techniques – the use of deep generative models for probabilistic inference – to bear on this problem, learning distributions of parameters that produce the specified properties
Bittner et al.: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/837567v2
#Neuroscience
🔗 Interrogating theoretical models of neural computation with deep inference
A cornerstone of theoretical neuroscience is the circuit model: a system of equations that captures a hypothesized neural mechanism. Such models are valuable when they give rise to an experimentally observed phenomenon – whether behavioral or in terms of neural activity – and thus can offer insights into neural computation. The operation of these circuits, like all models, critically depends on the choices of model parameters. Historically, the gold standard has been to analytically derive the relationship between model parameters and computational properties. However, this enterprise quickly becomes infeasible as biologically realistic constraints are included into the model increasing its complexity, often resulting in ad hoc approaches to understanding the relationship between model and computation. We bring recent machine learning techniques – the use of deep generative models for probabilistic inference – to bear on this problem, learning distributions of parameters that produce the specified properties
bioRxiv
Interrogating theoretical models of neural computation with deep inference
A cornerstone of theoretical neuroscience is the circuit model: a system of equations that captures a hypothesized neural mechanism. Such models are valuable when they give rise to an experimentally observed phenomenon – whether behavioral or in terms of…
Chip Huyen
🔗 Chip Huyen
With 51 workshops, 1428 accepted papers, and 13k attendees, saying that NeurIPS is overwhelming is an understatement. I did my best to summarize the key tren...
🔗 Chip Huyen
With 51 workshops, 1428 accepted papers, and 13k attendees, saying that NeurIPS is overwhelming is an understatement. I did my best to summarize the key tren...
Huyenchip
Key trends from NeurIPS 2019
[Twitter thread]
Machine Learning 2020: Enterprises Brace Yourself for These Trends
🔗 Machine Learning 2020: Enterprises Brace Yourself for These Trends
The world has come far ahead in technological evolution. Ideas and theories that were only considered as a dream at one time are now…
🔗 Machine Learning 2020: Enterprises Brace Yourself for These Trends
The world has come far ahead in technological evolution. Ideas and theories that were only considered as a dream at one time are now…
Medium
Machine Learning 2020: Enterprises Brace Yourself for These Trends
The world has come far ahead in technological evolution. Ideas and theories that were only considered as a dream at one time are now…
Your Guide to AI for Self-Driving Cars in 2020
🔗 Your Guide to AI for Self-Driving Cars in 2020
Self-driving cars, also referred to as autonomous cars, are cars which are capable of driving with little to no human input. A fully…
🔗 Your Guide to AI for Self-Driving Cars in 2020
Self-driving cars, also referred to as autonomous cars, are cars which are capable of driving with little to no human input. A fully…
Medium
Your Guide to AI for Self-Driving Cars in 2020
Self-driving cars, also referred to as autonomous cars, are cars which are capable of driving with little to no human input. A fully…
Professor Karl Friston - Frontiers publications.
https://loop.frontiersin.org/people/20407/overview
🔗 Karl Friston
Karl Friston is a neuroscientist and authority on brain imaging. He invented statistical parametric mapping: SPM is an international standard for analysing imaging data and rests on the general linear model and random field theory (developed with Keith Worsley). In 1994, his group developed voxel-based morphometry. VBM detects differences in neuroanatomy and is used clinically and as a surrogate in genetic studies. These technical contributions were motivated by schizophrenia research and theoretical studies of value-learning (with Gerry Edelman). In 1995 this work was formulated as the disconnection hypothesis of schizophrenia (with Chris Frith). In 2003, he invented dynamic causal modelling (DCM), which is used to infer the architecture of distributed systems like the brain. Mathematical contributions include variational (generalised) filtering and dynamic expectation maximization (DEM) for Bayesian model inversion and time-series analysis. Friston currently works on models of functional integration in the
https://loop.frontiersin.org/people/20407/overview
🔗 Karl Friston
Karl Friston is a neuroscientist and authority on brain imaging. He invented statistical parametric mapping: SPM is an international standard for analysing imaging data and rests on the general linear model and random field theory (developed with Keith Worsley). In 1994, his group developed voxel-based morphometry. VBM detects differences in neuroanatomy and is used clinically and as a surrogate in genetic studies. These technical contributions were motivated by schizophrenia research and theoretical studies of value-learning (with Gerry Edelman). In 1995 this work was formulated as the disconnection hypothesis of schizophrenia (with Chris Frith). In 2003, he invented dynamic causal modelling (DCM), which is used to infer the architecture of distributed systems like the brain. Mathematical contributions include variational (generalised) filtering and dynamic expectation maximization (DEM) for Bayesian model inversion and time-series analysis. Friston currently works on models of functional integration in the
Loop
Karl Friston
Karl Friston is a neuroscientist and authority on brain imaging. He invented statistical parametric mapping: SPM is an international standard for analysing imaging data and rests on the general linear model and random field theory (developed with Keith Worsley).…
🎥 Advanced AI Deep Reinforcement Learning in Python (Part 8 Theano and Tensorflow Basics Review)
👁 1 раз ⏳ 2101 сек.
👁 1 раз ⏳ 2101 сек.
Hello Everyone, today we will share Advanced AI Deep Reinforcement Learning in Python (Part 8 Theano and Tensorflow Basics Review)
Contain :
1. (Review) Theano Basics
2. (Review) Theano Neural Network in Code
3. (Review) Tensorflow Basics
4. (Review) Tensorflow Neural Network in Code
Please Support Our Channel With Subscribe :
https://bit.ly/2Ep3d6I
Thank YouVk
Advanced AI Deep Reinforcement Learning in Python (Part 8 Theano and Tensorflow Basics Review)
Hello Everyone, today we will share Advanced AI Deep Reinforcement Learning in Python (Part 8 Theano and Tensorflow Basics Review)
Contain :
1. (Review) Theano Basics
2. (Review) Theano Neural Network in Code
3. (Review) Tensorflow Basics
4. (Review) Tensorflow…
Contain :
1. (Review) Theano Basics
2. (Review) Theano Neural Network in Code
3. (Review) Tensorflow Basics
4. (Review) Tensorflow…
#graphNeuralNetworks #geometricDeepLearning #graphConvolutionalNetworks
Graph Theory Blink 10 (3 rules of geometric deep learning: locality, aggregation, and composition).
https://www.youtube.com/watch?v=NbxSzyTnLTQ
🎥 Graph Theory Blink 10 (3 rules of geometric deep learning: locality, aggregation, and composition).
👁 2 раз ⏳ 3343 сек.
Graph Theory Blink 10 (3 rules of geometric deep learning: locality, aggregation, and composition).
https://www.youtube.com/watch?v=NbxSzyTnLTQ
🎥 Graph Theory Blink 10 (3 rules of geometric deep learning: locality, aggregation, and composition).
👁 2 раз ⏳ 3343 сек.
#graphNeuralNetworks #geometricDeepLearning #graphConvolutionalNetworks
Lecture 10 is a brief introduction to geometric deep learning: an exciting research field intersecting graph theory and and deep learning.
In this lecture, I cover the three fundamental rules driving the field of deep learning including:
1) Locality: “tell me who your neighbours are, I will tell you who you are”,
2) Aggregation: “how to integrate information or messages you get from your neighbour?”, and
3) Composition: “how deep youYouTube
Graph Theory Blink 10 (3 rules of geometric deep learning: locality, aggregation, and composition).
#graphNeuralNetworks #geometricDeepLearning #graphConvolutionalNetworks
The video PDF note is downloadable at https://drive.google.com/file/d/1D-eYvT0AyD3F2cDHTfEqWQKLB8CXcKoB/view?usp=sharing
Lecture 10 is a brief introduction to geometric deep learning:…
The video PDF note is downloadable at https://drive.google.com/file/d/1D-eYvT0AyD3F2cDHTfEqWQKLB8CXcKoB/view?usp=sharing
Lecture 10 is a brief introduction to geometric deep learning:…
Report on an IPAM long program on ML for Physics and Physics for ML (which I co-organized), written by some of the participants.
https://www.ipam.ucla.edu/news/white-paper-machine-learning-for-physics-and-the-physics-of-learning/
🔗 White Paper: Machine Learning for Physics and the Physics of Learning - IPAM
This white paper is an outcome of IPAM’s fall 2019 long program, Machine Learning for Physics and the Physics of Learning. During the last couple of decades advances in artificial intelligence and machine learning (ML) have revolutionized many application areas such as image recognition and language …
https://www.ipam.ucla.edu/news/white-paper-machine-learning-for-physics-and-the-physics-of-learning/
🔗 White Paper: Machine Learning for Physics and the Physics of Learning - IPAM
This white paper is an outcome of IPAM’s fall 2019 long program, Machine Learning for Physics and the Physics of Learning. During the last couple of decades advances in artificial intelligence and machine learning (ML) have revolutionized many application areas such as image recognition and language …
IPAM
White Paper: Machine Learning for Physics and the Physics of Learning - IPAM
This white paper is an outcome of IPAM’s fall 2019 long program, Machine Learning for Physics and the Physics of Learning. During the last couple of decades advances in artificial intelligence and machine learning (ML) have revolutionized many application…
Эти люди создают искусственный интеллект — 4 истории специалистов по ИИ
Четыре опытных специалиста о том, как занялись искусственным интеллектом, с какими сложностями столкнулись и какие задачи решают.
🔗 Эти люди создают искусственный интеллект — 4 истории специалистов по ИИ
Четыре опытных специалиста о том, как занялись искусственным интеллектом, с какими сложностями столкнулись и какие задачи решают. «Поначалу всегда было страшно...
Четыре опытных специалиста о том, как занялись искусственным интеллектом, с какими сложностями столкнулись и какие задачи решают.
🔗 Эти люди создают искусственный интеллект — 4 истории специалистов по ИИ
Четыре опытных специалиста о том, как занялись искусственным интеллектом, с какими сложностями столкнулись и какие задачи решают. «Поначалу всегда было страшно...
Хабр
Эти люди создают искусственный интеллект — 4 истории специалистов по ИИ и ML
Четыре опытных специалиста о том, как занялись искусственным интеллектом, с какими сложностями столкнулись и какие задачи решают. «Поначалу всегда было страшно...
Визуализация данных на Python, используя Matplotlib и Pandas.
https://youtu.be/a9UrKTVEeZA
🎥 Intro to Data Analysis / Visualization with Python, Matplotlib and Pandas | Matplotlib Tutorial
👁 1 раз ⏳ 1321 сек.
https://youtu.be/a9UrKTVEeZA
🎥 Intro to Data Analysis / Visualization with Python, Matplotlib and Pandas | Matplotlib Tutorial
👁 1 раз ⏳ 1321 сек.
Python data analysis / data science tutorial. Let’s go!
For more videos like this, I’d recommend my course here: https://www.csdojo.io/moredata
Sample data and sample code: https://www.csdojo.io/data
My explanation about Jupyter Notebook and Anaconda: https://bit.ly/2JAtjF8
Also, keep in touch on Twitter: https://twitter.com/ykdojo
And Facebook: https://www.facebook.com/entercsdojo
Outline - check the comment section for a clickable version:
0:37: Why data visualization?
1:05: Why Python?
1:39: Why MatpYouTube
Intro to Data Analysis / Visualization with Python, Matplotlib and Pandas | Matplotlib Tutorial
Python data analysis / data science tutorial. Let’s go!
For more videos like this, I’d recommend my course here: https://www.csdojo.io/moredata
Sample data and sample code: https://www.csdojo.io/data
My explanation about Jupyter Notebook and Anaconda: …
For more videos like this, I’d recommend my course here: https://www.csdojo.io/moredata
Sample data and sample code: https://www.csdojo.io/data
My explanation about Jupyter Notebook and Anaconda: …
Четыре открытых проблемы обработки естественного языка.
https://ruder.io/4-biggest-open-problems-in-nlp/
🔗 The 4 Biggest Open Problems in NLP
This is the second post based on the Frontiers of NLP session at the Deep Learning Indaba 2018. It discusses 4 major open problems in NLP.
https://ruder.io/4-biggest-open-problems-in-nlp/
🔗 The 4 Biggest Open Problems in NLP
This is the second post based on the Frontiers of NLP session at the Deep Learning Indaba 2018. It discusses 4 major open problems in NLP.
Задача №2. Определение популяционной структуры
Мы продолжаем цикл задач, где рассказыаем, как работать с генетическими данными. Первую задачу «Узнайте пол и степень родства» уже можно решить и прислать нам ответы. Сегодня публикуем вторую.
Главный приз — Полный геном.
🔗 Задача №2. Определение популяционной структуры
Мы продолжаем цикл задач, где рассказыаем, как работать с генетическими данными. Первую задачу «Узнайте пол и степень родства» уже можно решить и прислать нам от...
Мы продолжаем цикл задач, где рассказыаем, как работать с генетическими данными. Первую задачу «Узнайте пол и степень родства» уже можно решить и прислать нам ответы. Сегодня публикуем вторую.
Главный приз — Полный геном.
🔗 Задача №2. Определение популяционной структуры
Мы продолжаем цикл задач, где рассказыаем, как работать с генетическими данными. Первую задачу «Узнайте пол и степень родства» уже можно решить и прислать нам от...
Top 14 Machine Learning Research Papers Of 2019
🔗 Top 14 Machine Learning Research Papers Of 2019
The artificial intelligence sector sees over 14,000 papers published each year. This field attracts one of the most productive research groups globally.
🔗 Top 14 Machine Learning Research Papers Of 2019
The artificial intelligence sector sees over 14,000 papers published each year. This field attracts one of the most productive research groups globally.
Analytics India Magazine
Top 14 Machine Learning Research Papers Of 2019
The artificial intelligence sector sees over 14,000 papers published each year. This field attracts one of the most productive research groups globally. AI conferences like NeurIPS, ICML, ICLR, ACL and MLDS, among others, attract scores of interesting papers…
Espousing Technology’s Transcendence
🔗 Espousing Technology’s Transcendence
How can humans strive in the face of exponential and all-encompassing technological change?
🔗 Espousing Technology’s Transcendence
How can humans strive in the face of exponential and all-encompassing technological change?
Medium
Espousing Technology’s transcendence
How can humans strive in the face of exponential and all-encompassing technological change?
История разработки некоторых языков и их общие возможности довольно интересны. Ниже приведены описания языков, наиболее популярных в настоящее время.
Ada
Высокоуровневый язык общего назначения, основанный на языке Pascal. Разработанный под патронажем Минобороны США, он особенно хорошо подходит для создания встроенных систем и систем, работающих в реальном времени. В языке Ada особое внимание уделяется абстракции данных и сокрытию информации, а также проводится различие между открытыми и закрытыми частями каждого класса и пакета. Название «Ada» было присвоено языку в честь Ады Лавлейс (Ada Lovelace) — женщины, которую считают первым программистом в мире. Сегодня язык Ada используется преимущественно для разработки военных, космических и авиационных систем.
Ассемблер
Низкоуровневый язык, каждая команда которого соответствует одной команде компьютера. Вследствие этого ассемблер специфичен для отдельных процессоров — например, для конкретных процессоров Intel или Motorola. Ассемблер считается языком второго поколения. Большинство программистов избегают его и используют, только если к быстродействию или компактности кода программы предъявляются повышенные требования.
C
Среднеуровневый язык общего назначения, первоначально тесно связанный с ОС UNIX. Некоторые свойства (структурированные данные, структурированная управляющая логика, машинная независимость и богатый набор операторов) делают его похожим на высокоуровневый язык. Язык C также называют «портируемым языком ассемблера», поскольку он не строго типизирован, поощряет применение указателей и адресов и поддерживает некоторые низкоуровневые возможности, такие как побитовые операции. Язык C, разработанный в 1970-х компанией Bell Labs, предназаначался для систем DEC PDP-11. На C были написаны ОС, компилятор C и приложения UNIX для систем DEC PDP-11. В 1988 г. для систематизации C был издан стандарт ANSI, который в 1999 г. был пересмотрен. В 1980-х и 1990-х гг. язык C был стандартом «де-факто» в области разработки программ для микрокомпьютеров и рабочих станций.
C++
Этот объектно-ориентированный язык был разработан на базе C в компании Bell Labs в 1980-х. Совместимый с языком C, он поддерживает классы, полиморфизм, обработку исключений, шаблоны и обеспечивает более надежную проверку типов, чем C. Кроме того, он предоставляет разработчикам богатую и эффективную стандартную библиотеку. С++ был создан в 1983, как альтернатива С, и сразу же приобрел заслуженную популярность. Его главной особенностью являются предопределенные классы. Microsoft Windows и Google Chrome являются самыми известными примерами проектов, созданных на С++. Этот список могут пополнить проекты Adobe и Amazon’a. Данный язык программирования остаётся востребованным и по сей день, поскольку имеет мощный инструментарий, который может быть адаптированы в различных сферах, таких как финансы, банки, игры, связь, электронные платежные системы, розничная торговля и многое другое. Знание С++ позволит вам с легкостью писать
🎥 О языках программирования и компиляторах. Что следует знать, чего можно не знать, что знать не нужно
👁 16507 раз ⏳ 6106 сек.
📝 Выбрать ЯП.jpg - 💾800 903
Ada
Высокоуровневый язык общего назначения, основанный на языке Pascal. Разработанный под патронажем Минобороны США, он особенно хорошо подходит для создания встроенных систем и систем, работающих в реальном времени. В языке Ada особое внимание уделяется абстракции данных и сокрытию информации, а также проводится различие между открытыми и закрытыми частями каждого класса и пакета. Название «Ada» было присвоено языку в честь Ады Лавлейс (Ada Lovelace) — женщины, которую считают первым программистом в мире. Сегодня язык Ada используется преимущественно для разработки военных, космических и авиационных систем.
Ассемблер
Низкоуровневый язык, каждая команда которого соответствует одной команде компьютера. Вследствие этого ассемблер специфичен для отдельных процессоров — например, для конкретных процессоров Intel или Motorola. Ассемблер считается языком второго поколения. Большинство программистов избегают его и используют, только если к быстродействию или компактности кода программы предъявляются повышенные требования.
C
Среднеуровневый язык общего назначения, первоначально тесно связанный с ОС UNIX. Некоторые свойства (структурированные данные, структурированная управляющая логика, машинная независимость и богатый набор операторов) делают его похожим на высокоуровневый язык. Язык C также называют «портируемым языком ассемблера», поскольку он не строго типизирован, поощряет применение указателей и адресов и поддерживает некоторые низкоуровневые возможности, такие как побитовые операции. Язык C, разработанный в 1970-х компанией Bell Labs, предназаначался для систем DEC PDP-11. На C были написаны ОС, компилятор C и приложения UNIX для систем DEC PDP-11. В 1988 г. для систематизации C был издан стандарт ANSI, который в 1999 г. был пересмотрен. В 1980-х и 1990-х гг. язык C был стандартом «де-факто» в области разработки программ для микрокомпьютеров и рабочих станций.
C++
Этот объектно-ориентированный язык был разработан на базе C в компании Bell Labs в 1980-х. Совместимый с языком C, он поддерживает классы, полиморфизм, обработку исключений, шаблоны и обеспечивает более надежную проверку типов, чем C. Кроме того, он предоставляет разработчикам богатую и эффективную стандартную библиотеку. С++ был создан в 1983, как альтернатива С, и сразу же приобрел заслуженную популярность. Его главной особенностью являются предопределенные классы. Microsoft Windows и Google Chrome являются самыми известными примерами проектов, созданных на С++. Этот список могут пополнить проекты Adobe и Amazon’a. Данный язык программирования остаётся востребованным и по сей день, поскольку имеет мощный инструментарий, который может быть адаптированы в различных сферах, таких как финансы, банки, игры, связь, электронные платежные системы, розничная торговля и многое другое. Знание С++ позволит вам с легкостью писать
🎥 О языках программирования и компиляторах. Что следует знать, чего можно не знать, что знать не нужно
👁 16507 раз ⏳ 6106 сек.
Physics.Math.Code.Books. Самое полезное и интересное из физики, математики, программирования, техники.
════════════════════
VK: vk.com/physics_math
YouTube: youtube.com/c/PhysicsMathCodeBooks
Telegram: t.iss.one/physics_lib
════════════════════
Видеоуроки, книги(техническая литература), интересные статьи, факты. Всё для любителей физ-мата и программирования📝 Выбрать ЯП.jpg - 💾800 903
Vk
О языках программирования и компиляторах. Что следует знать, чего можно не знать, что знать не нужно
Physics.Math.Code.Books. Самое полезное и интересное из физики, математики, программирования, техники. ════════════════════ VK: vk.com/physics_math YouTube: youtube.com/c/PhysicsMathCodeBooks Telegram: t.iss.one/physics_lib ════════════════════ Видеоуроки…
Overcome Overfitting During Instance Segmentation with Mask-RCNN
🔗 Overcome Overfitting During Instance Segmentation with Mask-RCNN
Training Mask-RCNN on only 1,349 annotated images
🔗 Overcome Overfitting During Instance Segmentation with Mask-RCNN
Training Mask-RCNN on only 1,349 annotated images
Medium
Overcome Overfitting During Instance Segmentation with Mask-RCNN
Training Mask-RCNN on only 1,349 annotated images