23 и 24 ноября Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ планирует несколько интересных лекций и карьерных мероприятий. Приходите сами и зовите друзей.
23 ноября
📌17:00. Surprizing properties of loss landscapes in deep neural networks — Дмитрий Ветров, ФКН ВШЭ.
📌18:00. Data labelling on a large scale Must-have expertise of modern AI specialist” — Ольга Мегорская, Яндекс.
📌19:00. Обсуждение задачи финальной части IDAO 2020 вместе с Дмитрием Свирчковым, QIWI.
Трансляция будет здесь: https://youtu.be/tJrFhruCQiE
24 ноября
📌17:00: Incorporating Systematic Uncertainties in Supervised Classification — Томассо Дориджо, Национальный институт ядерных исследований – Падуя.
📌18:00. Мифы и реальность датасаенс проектов: секреты развития для успешной DS карьеры — Лидия Храмова, QIWI.
📌19:00. Какие навыки нужны при работе с ML в продакшн в Яндексе — Сергей Юдин, Яндекс.
Трансляция будет здесь: https://youtu.be/eb3hW6CHX68
23 ноября
📌17:00. Surprizing properties of loss landscapes in deep neural networks — Дмитрий Ветров, ФКН ВШЭ.
📌18:00. Data labelling on a large scale Must-have expertise of modern AI specialist” — Ольга Мегорская, Яндекс.
📌19:00. Обсуждение задачи финальной части IDAO 2020 вместе с Дмитрием Свирчковым, QIWI.
Трансляция будет здесь: https://youtu.be/tJrFhruCQiE
24 ноября
📌17:00: Incorporating Systematic Uncertainties in Supervised Classification — Томассо Дориджо, Национальный институт ядерных исследований – Падуя.
📌18:00. Мифы и реальность датасаенс проектов: секреты развития для успешной DS карьеры — Лидия Храмова, QIWI.
📌19:00. Какие навыки нужны при работе с ML в продакшн в Яндексе — Сергей Юдин, Яндекс.
Трансляция будет здесь: https://youtu.be/eb3hW6CHX68
Google выпустила 15 тысяч роликов разных предметов с метаданными — по ним можно тренировать алгоритмы машинного обучения лучше распознавать 3D-объекты.
https://bit.ly/3985wfn
https://bit.ly/3985wfn
Исследователи из Массачусетского технологического института и Гарвардского университета разработали для нейронной сети быстрый способ обработки данных и вывода не только прогнозов, но и уровня достоверности модели на основе качества доступных данных.
Прогресс может спасти жизни, поскольку глубокое обучение уже сегодня внедряется в реальный мир. Уровень уверенности в сети может быть разницей между автономным транспортным средством, определяющим, что «все ясно, проехать через перекресток» и «вероятно, ясно, поэтому остановитесь на всякий случай».
https://bit.ly/39hOewq
Прогресс может спасти жизни, поскольку глубокое обучение уже сегодня внедряется в реальный мир. Уровень уверенности в сети может быть разницей между автономным транспортным средством, определяющим, что «все ясно, проехать через перекресток» и «вероятно, ясно, поэтому остановитесь на всякий случай».
https://bit.ly/39hOewq
Создавайте быстрые и мощные графические интерфейсы с помощью «Dear PyGui» в Python.
https://bit.ly/3mazl2g
https://bit.ly/3mazl2g
Когнитивная модель Sample, Simulate, Update, разработанная исследователями Массачусетского технологического института, учится использовать инструменты, как люди.
https://bit.ly/363Xt0T
https://bit.ly/363Xt0T
Интересная презентация от Google Research, Университета Вашингтона и UWNLP на тему "Высокоэффективная языковая обработка".
https://bit.ly/3fPBgY0
https://bit.ly/3fPBgY0
#top@datamining.team
Команда Data Mining предлагает вам ознакомиться с ТОП-5 постами за ноябрь:
1) Подборка правильных шпаргалок (cheatsheet) по R, python, SQL и анализу данных.
https://vk.com/wall-94208167_4876
2) 11 способов применения функции к каждой строке в фрейме данных Pandas.
https://vk.com/wall-94208167_4858
3) Использование Python для анализа ситуации на финансовом рынке.
https://vk.com/wall-94208167_4856
4) Подборка курсов машинного обучения и анализа данных.
https://vk.com/wall-94208167_4848
5) Эффективные датасэты с открытым доступом в PyTorch, TensorFlow, NumPy и Pandas.
https://vk.com/wall-94208167_4863
Команда Data Mining предлагает вам ознакомиться с ТОП-5 постами за ноябрь:
1) Подборка правильных шпаргалок (cheatsheet) по R, python, SQL и анализу данных.
https://vk.com/wall-94208167_4876
2) 11 способов применения функции к каждой строке в фрейме данных Pandas.
https://vk.com/wall-94208167_4858
3) Использование Python для анализа ситуации на финансовом рынке.
https://vk.com/wall-94208167_4856
4) Подборка курсов машинного обучения и анализа данных.
https://vk.com/wall-94208167_4848
5) Эффективные датасэты с открытым доступом в PyTorch, TensorFlow, NumPy и Pandas.
https://vk.com/wall-94208167_4863
Преобразование текста в изображение на основе детального анализа внимания пользователя.
https://bit.ly/37dSwlG
https://bit.ly/37dSwlG
В этой статье используется недавно представленное преобразование entmax для обучения и выборки из изначально разреженной языковой модели.
https://bit.ly/3g9piIw
https://bit.ly/3g9piIw
Один Python не поможет вам получить работу в области науки о данных. В науке о данных есть нечто большее, чем Python и его библиотеки.
https://bit.ly/2JHkQVB
https://bit.ly/2JHkQVB
Универсальное исследование, посвященное обзорам в DL. Там можно найти интересующий вас обзор.
https://bit.ly/36T0TEh
https://bit.ly/36T0TEh
Cинтез нейронной говорящей головы в режиме свободного просмотра для видеоконференцсвязи.
Модель выучивается синтезировать видеозапись с говорящей головой на основе референсного изображения с целевой персоной и видео с целевыми движениями. Исследователи предлагают использовать модель для видеоконференций.
https://bit.ly/2JE5scZ
Модель выучивается синтезировать видеозапись с говорящей головой на основе референсного изображения с целевой персоной и видео с целевыми движениями. Исследователи предлагают использовать модель для видеоконференций.
https://bit.ly/2JE5scZ