The Relationship of Reinforcement Learning with Supervised and Unsupervised Learning.
https://bit.ly/30fgDyt
https://bit.ly/30fgDyt
#top@datamining.team
Команда Data Mining предлагает вам ознакомиться с ТОП-5 постами за май:
1) В открытый доступ были выложены лекции с известного курса по ML от Стэнфорда за 2018 год:
https://vk.com/wall-94208167_4558
2) Инференс в продакшене с использованием Rust (по сравнению с Python и scikit-learn) может ускорить производительность в 26 раз, а тренировка K-Means модели на датасете в 1 миллион точек будет быстрее на 30%:
https://vk.com/wall-94208167_4589
3) Хабр представляет PyCaret: открытую low-code библиотеку машинного обучения на Python:
https://vk.com/wall-94208167_4556
4) Интересный блог для начинающих, демонстрирующий простые для создания проекты, связанные с машинным обучением:
https://vk.com/wall-94208167_4563
5) 6 Python Projects to Improve Your Skills and Kill Some Time:
https://vk.com/wall-94208167_4560
Команда Data Mining предлагает вам ознакомиться с ТОП-5 постами за май:
1) В открытый доступ были выложены лекции с известного курса по ML от Стэнфорда за 2018 год:
https://vk.com/wall-94208167_4558
2) Инференс в продакшене с использованием Rust (по сравнению с Python и scikit-learn) может ускорить производительность в 26 раз, а тренировка K-Means модели на датасете в 1 миллион точек будет быстрее на 30%:
https://vk.com/wall-94208167_4589
3) Хабр представляет PyCaret: открытую low-code библиотеку машинного обучения на Python:
https://vk.com/wall-94208167_4556
4) Интересный блог для начинающих, демонстрирующий простые для создания проекты, связанные с машинным обучением:
https://vk.com/wall-94208167_4563
5) 6 Python Projects to Improve Your Skills and Kill Some Time:
https://vk.com/wall-94208167_4560
Исследователи из Samsung AI опубликовали схему обучения модели для интерактивной сегментации. Пользователь указывает курсором на объект, а модель выдает предсказания границ объекта. Исходный код и обученные модели доступны в открытом репозитории на GitHub.
Исследование: https://arxiv.org/pdf/2001.10331.pdf
Github: https://github.com/saic-vul/fbrs_interactive_segmentation
Исследование: https://arxiv.org/pdf/2001.10331.pdf
Github: https://github.com/saic-vul/fbrs_interactive_segmentation
В данной статье рассказывается почему все больше и больше программистов начинают изучать Julia. ( Julia — высокоуровневый высокопроизводительный свободный язык программирования с динамической типизацией, созданный для математических вычислений)
https://bit.ly/3hqbNVf
https://bit.ly/3hqbNVf
Вышла новая версия библиотеки для анализа временных рядов - STUMPY v1.4.0. Простая в использовании с большим количеством туториалов.
Ссылка: https://bit.ly/3ecJpns
Ссылка: https://bit.ly/3ecJpns
GPT для изображений? Звучит странно, но OpenAI считают иначе. По схожей методике, как с языковой моделью, они обучили GPT для изображений и получили достойный результат.
Блог : https://bit.ly/3dhq4jM
Блог : https://bit.ly/3dhq4jM
Полезный сайт для тех, кто изучает машинное обучение и нейронные сети. Большое количество наглядных ноутбуков на разные темы.
Ссылка: https://bit.ly/31ipsrI
Ссылка: https://bit.ly/31ipsrI
HiFiC - подход к сжатию изображений с помощью генеративных сетей, показывающий крайне хорошие результаты. Демонстрация работы по ссылке ниже.
Ссылка : https://bit.ly/2VravQB
Ссылка : https://bit.ly/2VravQB
В этом году занятия Летней Школы Машинного Обучения в Тюбингене, Германии, транслируются в прямом эфире. Записи видео, расписание и слайды смотрите по ссылке:
https://bit.ly/2YLXcfJ
https://bit.ly/2YLXcfJ
Исследователи из OpenAI научили GPT-2 дополнять изображения. Исходя из обрезанной картинки, модель предлагает несколько вариантов полного фото.
https://bit.ly/3gdeeJl
https://bit.ly/3gdeeJl
#top@datamining.team
Команда Data Mining предлагает вам ознакомиться с ТОП-5 постами за июнь:
1) Полезный сайт для тех, кто изучает машинное обучение и нейронные сети. Большое количество наглядных ноутбуков на разные темы.
https://vk.com/wall-94208167_4628
2) Познавательный курс по введению в Машинное Обучение и ИИ от DeepMind и Университетского колледжа Лондона.
https://vk.com/wall-94208167_4603
3) Исследователи из Samsung AI опубликовали схему обучения модели для интерактивной сегментации.
https://vk.com/wall-94208167_4614
4) Исследователи обучили нейросеть восстанавливать изображение от перекрывающих объектов: стекло окна, ограда и капли дождя.
https://vk.com/wall-94208167_4599
5) Вышла новая версия библиотеки для анализа временных рядов - STUMPY v1.4.0. Простая в использовании с большим количеством туториалов.
https://vk.com/wall-94208167_4618
Команда Data Mining предлагает вам ознакомиться с ТОП-5 постами за июнь:
1) Полезный сайт для тех, кто изучает машинное обучение и нейронные сети. Большое количество наглядных ноутбуков на разные темы.
https://vk.com/wall-94208167_4628
2) Познавательный курс по введению в Машинное Обучение и ИИ от DeepMind и Университетского колледжа Лондона.
https://vk.com/wall-94208167_4603
3) Исследователи из Samsung AI опубликовали схему обучения модели для интерактивной сегментации.
https://vk.com/wall-94208167_4614
4) Исследователи обучили нейросеть восстанавливать изображение от перекрывающих объектов: стекло окна, ограда и капли дождя.
https://vk.com/wall-94208167_4599
5) Вышла новая версия библиотеки для анализа временных рядов - STUMPY v1.4.0. Простая в использовании с большим количеством туториалов.
https://vk.com/wall-94208167_4618
Landing AI разработали инструмент, позволяющий контролировать социальное дистанцирование на рабочем месте.
https://bit.ly/3gpeiG3
https://bit.ly/3gpeiG3
Видеозаписи выступлений с конференции SciPy 2020. В плейлисте находятся 10 выступлений про разные аспекты современного машинного обучения.
https://bit.ly/2NZwkCv
https://bit.ly/2NZwkCv