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...

Если почитать обучение по автоэнкодерам на сайте keras.io, то один из первых посылов там звучит примерно так: на практике автоэнкодеры почти никогда не использую...

💥 Fast State-of-the-Art Tokenizers optimized for Research and Production - huggingface/tokenizers

Lecture on most recent research and developments in deep learning, and hopes for 2020. This is not intended to be a list of SOTA benchmark results, but rather a set of highlights of machine learning and AI innovations and progress in academia, industry, and…

Tensors and neural networks in Haskell. Contribute to hasktorch/hasktorch development by creating an account on GitHub.

Exploring the baseline input hyperparameter, and how it impacts interpretations of neural network behavior.

Всем привет! Возможно, вы уже знаете про инициативу Machine Learning for Social Good (#ml4sg) сообщества Open Data Science. В её рамках энтузиасты на бесплатной основе применяют методы машинного...

Эта статья является моим вольным пересказом работы Learnability can be undecidable, Shai Ben-David, et al. Недавно на Хабре вышла статья Машинное обучение столкнулось с нерешенной математической...

SandDance, the beloved data visualization tool from Microsoft Research, has been re-released as an open source project on GitHub.

Больно только в первый раз! Всем привет! Дорогие друзья, в этой статье я хочу поделиться своим опытом использования TensorRT, RetinaNet на базе репозитория git...

Привет всем, кто выбрал путь ML-самурая! Введение: В данной статье рассмотрим метод опорных векторов ( англ. SVM, Support Vector Machine ) для задачи классификации. Будет представлена основная идея...