Многозначительный финал истории AlphaGo
http://telegra.ph/Mnogoznachitelnyj-final-istorii-AlphaGo-10-19

Synthetic Gradients Explained

https://www.youtube.com/watch?v=qirjknNY1zo&feature=push-u&attr_tag=RqVaq2lVEg8QASHw-6

Transformer — новая архитектура нейросетей для работы с последовательностями
https://habrahabr.ru/post/341240/

Best Project Award : Computer Vision for Faces

https://www.learnopencv.com/best-project-award-computer-vision-for-faces/

На конференции Диалог-2018 впервые пройдет дорожка по извлечению смыслов слов из текстов и разрешению лексической многозначности для русского языка. Участники смогут оценить качество работы современных моделей векторных представлений (word sense embeddings) для русского языка и других методов разрешения лексической многозначности. На данный момент уже доступны три обучающие выборки, и участники могут приступать к работе. Дорожка проводится при поддержке ACL SIGSLAV и ABBYY.

Подробная инструкция участника доступна на Github: https://nlpub.github.io/russe-wsi-kit. Подробное описание задания, наборов данных и базовых методов решения задачи можно найти по адресу: http://russe.nlpub.org/2018/wsi. Для участия в дорожке нужно заполнить следующую форму: https://goo.gl/forms/fnTNOwk4PrsZySX82.

Важные даты:

- Публикация обучающей выборки: 1 ноября, 2017.
- Публикация тестовой выборки: 15 декабря, 2017.
- Срок подачи моделей: 15 января, 2018.
- Объявление результатов дорожки: 1 февраля, 2018

Вопросы о дорожке можно направлять по адресу rusemantics@googlegroups.com.

Как мозг бьет дерево, или как мы сделали рекомендательную систему с помощью нейронной сети

https://habrahabr.ru/company/qiwi/blog/339454/

Внимание всем дип лернерам, нейро нетворкерам и просто программистам!

На Физтехе с 29 января по 4 февраля 2018 пройдет событие международного масштаба - семидневный хакатон-научная школа DeepHack.Babel.

Все мы знаем историю Вавилонской башни, когда появление новых языков помешало строительству великого сооружения. В наши дни общество обращено к миру: люди из разных стран общительны, интересны друг другу и жаждут контакта. Но как возможно такое общение при отсутствии знания языка? Правильно! С использованием машинных переводчиков.

Совершенствованию в области машинного перевода и будет посвящен хакатон. А именно, обучению машинного переводчика без обучающих примеров. Дело в том, что система машинного перевода, как и человек, учится переводить, анализируя примеры правильных переводов с одного языка на другой. Мы же попытаемся научить компьютер переводить, не давая ему таких примеров. Знание о том, как переводятся на русский английские слова, компьютер должен получить из двух не связанных между собой текстов.

Программа хакатона предполагает лекции и Q&A сессии с ведущими мировыми специалистами, работу с менторами и, конечно же, призы в нескольких номинациях!

Следите за новостями лаборатории нейронных сетей и глубокого обучения и не упустите возможность объединить человечество, ведь регистрация на отбор начнется 1 декабря.

Модульбанк (http://vk.com/club80328935) дает советы и делится практическим опытом подготовки данных

"В задачах машинного обучения качество моделей очень сильно зависит от данных.
Но сами данные в реальных задачах редко бывают идеальными. Как правило, самих данных не много, количество доступных для анализа параметров ограничено, в данных шумы и пропуски. Но решать задачу как-то нужно..."

https://habrahabr.ru/post/342366/

Google выпустила картонную камеру за $45. Она поддерживает нейросети
https://republic.ru/posts/88098
https://blog.google/topics/machine-learning/introducing-aiy-vision-kit-make-devices-see/

Amazon DeepLens — первая Wi-Fi камера с Deep Learning
https://geektimes.ru/company/intel/blog/296201/