«Туда и обратно» для нейронных сетей, или обзор применений автокодировщиков в анализе текстов
https://habr.com/company/antiplagiat/blog/418173/
https://habr.com/company/antiplagiat/blog/418173/
Хабр
«Туда и обратно» для нейронных сетей, или обзор применений автокодировщиков в анализе текстов
Мы уже писали в самой первой статье нашего корпоративного блога о том, как работает алгоритм обнаружения переводных заимствований. Лишь пара абзацев в той статье...
2 августа, в 20:00 (мск) OTUS. Онлайн-образование и Максим Кретов, преподаватель курса «Data Scientist», приглашают на вебинар «Наивный байесовский классификатор». https://otus.pw/I6lX/
Присоединяйтесь – будет интересно и профессионально. Участие – свободное для всех желающих.
Во время мастер-класса будет рассмотрен один из простейших генеративных классификаторов − наивный байесовский классификатор, в применении к задаче категоризации документов.
Сначала - обсуждение принципов работы этого классификатора, затем - переход к практике:
· в каком виде подавать текст в модель,
· как тренировать классификатор,
· как измерять качество полученной модели.
Можно просто смотреть, а можно выполнять заготовленный код для лучшего усвоения. Для этого понадобится установить .ipynb ноутбук и настроить окружение: python3, jupyter notebook, scikit-learn, matplotlib.
Вебинар проводится в рамках набора на курс «Data Scientist». https://otus.pw/fkHa/
Читайте про особые условия для выпускников этого курса, изучайте программу и список компаний-партнеров курса, сдавайте вступительный тест и до встречи на занятиях!
Присоединяйтесь – будет интересно и профессионально. Участие – свободное для всех желающих.
Во время мастер-класса будет рассмотрен один из простейших генеративных классификаторов − наивный байесовский классификатор, в применении к задаче категоризации документов.
Сначала - обсуждение принципов работы этого классификатора, затем - переход к практике:
· в каком виде подавать текст в модель,
· как тренировать классификатор,
· как измерять качество полученной модели.
Можно просто смотреть, а можно выполнять заготовленный код для лучшего усвоения. Для этого понадобится установить .ipynb ноутбук и настроить окружение: python3, jupyter notebook, scikit-learn, matplotlib.
Вебинар проводится в рамках набора на курс «Data Scientist». https://otus.pw/fkHa/
Читайте про особые условия для выпускников этого курса, изучайте программу и список компаний-партнеров курса, сдавайте вступительный тест и до встречи на занятиях!
Открытый вебинар «Наивный байесовский классификатор» 02.08.2018 в 20:00 | OTUS
Профессиональные онлайн курсы для разработчиков
Массовый стекинг моделей ML в production: реально или нет?
https://habr.com/company/hh/blog/418031/
https://habr.com/company/hh/blog/418031/
Habr
Массовый стекинг моделей ML в production: реально или нет?
Довольно часто нас спрашивают, почему мы не устраиваем соревнований дата-сайентистов. Дело в том, что по опыту мы знаем: решения в них совсем не применимы к prod. Да и нанимать тех, кто окажется на...
Новые Google Compute Engine образы VM для Deep Learning
https://habr.com/post/418249/
https://habr.com/post/418249/
Habr
Новые Google Compute Engine образы VM для Deep Learning
Cоавтор статьи: Mike Cheng Google Cloud Platform теперь в своем портфолио имеет образы виртуальных машин, разработанные специально для тех, кто занимается Deep...
Simple Tensorflow implementation of FusionGAN (CVPR 2018)
https://github.com/taki0112/FusionGAN-Tensorflow
https://github.com/taki0112/FusionGAN-Tensorflow
GitHub
taki0112/FusionGAN-Tensorflow
Simple Tensorflow implementation of FusionGAN (CVPR 2018) - taki0112/FusionGAN-Tensorflow
Simple PyTorch implementation of GANimation (ECCV 2018 Oral)
https://github.com/albertpumarola/GANimation
https://github.com/albertpumarola/GANimation
GitHub
GitHub - albertpumarola/GANimation: GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image (ECCV'18 Oral) [PyTorch]
GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image (ECCV'18 Oral) [PyTorch] - albertpumarola/GANimation
How to use CSRF, KCF, or MOSSE for object tracking + 5 more object trackers
https://www.pyimagesearch.com/2018/07/30/opencv-object-tracking/
https://www.pyimagesearch.com/2018/07/30/opencv-object-tracking/
PyImageSearch
OpenCV Object Tracking - PyImageSearch
Use OpenCV to track objects in video using OpenCV's 8 object tracking algorithms, including CSRT, KCF, Boosting, MIL, TLD, MedianFlow, MOSSE, and GOTURN. Python + OpenCV object tracking code included.
Implementation of NIvsCG (Distinguishing Between Natural and Computer-Generated Images Using CNNs) in Keras
https://github.com/deruhat/NIvsCG-keras
https://github.com/deruhat/NIvsCG-keras
GitHub
deruhat/NIvsCG-keras
Distinguishing Between Natural and Computer-Generated Images Using Convolutional Neural Networks in Keras. - deruhat/NIvsCG-keras
Receptive field estimation for Keras, Tensorflow and Pytorch models with multiple feature maps support
https://github.com/fornaxai/receptivefield
https://github.com/fornaxai/receptivefield
GitHub
GitHub - shelfwise/receptivefield: Gradient based receptive field estimation for Convolutional Neural Networks
Gradient based receptive field estimation for Convolutional Neural Networks - GitHub - shelfwise/receptivefield: Gradient based receptive field estimation for Convolutional Neural Networks
Система машинного зрения по трейлеру фильма предсказывает, кто придёт в кинотеатр
https://habr.com/post/418803/
https://habr.com/post/418803/
Habr
Система машинного зрения по трейлеру фильма предсказывает, кто придёт в кинотеатр
Схема гибридной модели рекомендаций Merlin Video для определения аудитории фильмов. Слой логистической регрессии сочетает модель коллективной фильтрации с инфор...
Code Release: Extensible Machine Learning Algorithm to Find Classify, and Read Labels (or any object)
https://github.com/ecthros/labelReader
https://github.com/ecthros/labelReader
GitHub
GitHub - ecthros/labelReader: Programmatically find and read labels using Machine Learning
Programmatically find and read labels using Machine Learning - ecthros/labelReader
EBay Data Science Interview Questions - Acing the AI Interview
https://medium.com/acing-ai/ebay-data-science-interview-questions-acing-the-ai-interview-4f18b58fcc07
https://medium.com/acing-ai/ebay-data-science-interview-questions-acing-the-ai-interview-4f18b58fcc07
Medium
Ebay Data Science Interview
Ebay hired Jan Pederson, previously VP of Data Science at Twitter to lead the Artificial Intelligence efforts within the company.
Comparison of NLP libraries with Python
https://medium.com/activewizards-machine-learning-company/comparison-of-top-6-python-nlp-libraries-c4ce160237eb
https://medium.com/activewizards-machine-learning-company/comparison-of-top-6-python-nlp-libraries-c4ce160237eb
Medium
Comparison of Top 6 Python NLP Libraries
Natural language processing (NLP) is getting very popular today, which became especially noticeable in the background of the deep learning…
Top 20 Python libraries for data science in 2018
https://medium.com/activewizards-machine-learning-company/top-20-python-libraries-for-data-science-in-2018-2ae7d1db8049
https://medium.com/activewizards-machine-learning-company/top-20-python-libraries-for-data-science-in-2018-2ae7d1db8049
Medium
Top 20 Python libraries for data science in 2018
Python continues to take leading positions in solving data science tasks and challenges. Last year we made a blog post overviewing the…
Wolpert, stacked ensemble framework
https://github.com/caioaao/wolpert
https://github.com/caioaao/wolpert
GitHub
caioaao/wolpert
A stacked generalization framework. Built on top of scikit learn - caioaao/wolpert
ml_board: A simple dashboard for comparing training parameters vs output statistics
https://github.com/bbli/ml_board
https://github.com/bbli/ml_board
GitHub
bbli/ml_board
a machine learning dashboard that displays hyperparameter settings alongside visualizations, and logs the scientist's thoughts throughout the training process - bbli/ml_board
How to write less terrible code with Jupyter Notebook
https://blog.godatadriven.com/write-less-terrible-notebook-code
https://blog.godatadriven.com/write-less-terrible-notebook-code
Dance Generator using LSTM, Autoencoder and Mixture Density Network
https://github.com/jsn5/dancenet
https://github.com/jsn5/dancenet
GitHub
GitHub - jsn5/dancenet: DanceNet -💃💃Dance generator using Autoencoder, LSTM and Mixture Density Network. (Keras)
DanceNet -💃💃Dance generator using Autoencoder, LSTM and Mixture Density Network. (Keras) - jsn5/dancenet
Getting Alexa to Respond to Sign Language Using Your Webcam and TensorFlow.js
https://medium.com/tensorflow/getting-alexa-to-respond-to-sign-language-using-your-webcam-and-tensorflow-js-735ccc1e6d3f
https://medium.com/tensorflow/getting-alexa-to-respond-to-sign-language-using-your-webcam-and-tensorflow-js-735ccc1e6d3f
Medium
Getting Alexa to Respond to Sign Language Using Your Webcam and TensorFlow.js
By Abhishek Singh