Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Meta Kaggle

This post expands on the NAACL 2019 tutorial on Transfer Learning in NLP. It highlights key insights and takeaways and provides updates based on recent work.

PyTorch original implementation of Cross-lingual Language Model Pretraining. - facebookresearch/XLM

Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Understanding Clouds from Satellite Images

A data visualization curriculum of interactive notebooks. - uwdata/visualization-curriculum

Hi all,The theme of this newsletter are juxtapositions: training ever bigger models (GPT-8 8B) vs. making models smaller (via distillation or compression); powerful models (see Tools ⚒) vs. dumb models à la Clever Hans, i.e. that only appear to be able to…

By Aaron Gokaslan* and Vanya Cohen*

Что делать, если вам нужно нарисовать граф, но попавшиеся под руку инструменты рисуют какой-то комок волос или вовсе пожирают всю оперативную память и вешают систему? За последние пару лет работы с...

In this tutorial, you will learn how to train your own custom dlib shape predictor. You'll then learn how to take your trained dlib shape predictor and use it to predict landmarks on input images and real-time video streams.

this repository accompanies the book "Grokking Deep Learning" - iamtrask/Grokking-Deep-Learning

NLP highlights for the year 2019.

Сегодня я расскажу, как я применил алгоритмы глубинного обучения с подкреплением для управления роботом. Вкратце, поведаю о том, как создать «чёрный ящик с нейросетями», который на входе принимает...

Предыдущий выпуск Новости ML, новые технологии, идеи по применению и гипотезы. Lattice Light-Sheet Microscopy (решетчатая светолистовая микроскопия). Наступает новая эра в микробиологии клетки....

⇨ Первая часть ⇨ Третья часть И снова здравствуйте! Как вы могли заметить, праздники несколько подкосили график выхода статей. Думаю, многие за это время усп...

Сложность интерпретации данных сейсмической разведки связана с тем, что к каждой задаче необходимо искать индивидуальный подход, поскольку каждый набор таких данных уникален. Ручная обработка требует...

Введение Понимание того, как классификатор разбивает исходное многомерное пространство признаков на множество целевых классов, является важным шагом для анализа любой задачи классификации и оценки...

Кадр одного из онлайновых расследований Bellingcat Международное агентство Bellingcat опубликовало несколько советов по идентификации людей и географических локаций на фотографиях с помощью функции...

9 января состоялся релиз Pandas 1.0.0rc. Предыдущая версия библиотеки — 0.25. Первый мажорный релиз содержит множество замечательных нововведений, в том числе улучшенное автоматическое суммирование...