Многокритериальные нейроэволюционные системы в задачах машинного обучения и человеко-машинного взаимодействия
⬇️ Скачать
@machinelearning_ru
⬇️ Скачать
@machinelearning_ru
29 сниппетов Pytorch для ускорения цикла машинного обучения
https://medium.com/nuances-of-programming/29-сниппетов-pytorch-для-ускорения-цикла-машинного-обучения-b80c842466e
@machinelearning_ru
https://medium.com/nuances-of-programming/29-сниппетов-pytorch-для-ускорения-цикла-машинного-обучения-b80c842466e
@machinelearning_ru
Medium
29 сниппетов Pytorch для ускорения цикла машинного обучения
Разберем полезные фрагменты кода — от создания тензоров до написания нейронных сетей. Это отличное подспорье для работы с моделями…
🤖 Numpy, Pandas, matplotlib – необходимый минимум для старта в Machine Learning
https://proglib.io/p/numpy-pandas-matplotlib-neobhodimyy-minimum-dlya-starta-v-machine-learning-2021-06-18
@machinelearning_ru
https://proglib.io/p/numpy-pandas-matplotlib-neobhodimyy-minimum-dlya-starta-v-machine-learning-2021-06-18
@machinelearning_ru
Библиотека программиста
🤖 Numpy, Pandas, matplotlib – необходимый минимум для старта в Machine Learning
В одном обзоре мы рассмотрим базовый программный минимум для старта в Machine Learning. Для этого понадобятся: Python 3.8+, Jupyter Notebook, numpy, pandas и matplotlib.
Чем отличается разработка продукта для ИИ
https://medium.com/nuances-of-programming/чем-отличается-разработка-продукта-для-ии-10363a1383e3
@machinelearning_ru
https://medium.com/nuances-of-programming/чем-отличается-разработка-продукта-для-ии-10363a1383e3
@machinelearning_ru
Medium
Чем отличается разработка продукта для ИИ
Люди, которые интересуются темой искусственного интеллекта, часто спрашивают, кто такой ИИ-разработчик. В данной статье мы хотим помочь вам…
🗣 Собеседование на вашу первую работу Data Scientist'ом: чего ожидать и к чему готовиться
https://proglib.io/p/sobesedovanie-na-vashu-pervuyu-rabotu-data-scientist-om-chego-ozhidat-i-k-chemu-gotovitsya-2021-06-19
@machinelearning_ru
https://proglib.io/p/sobesedovanie-na-vashu-pervuyu-rabotu-data-scientist-om-chego-ozhidat-i-k-chemu-gotovitsya-2021-06-19
@machinelearning_ru
Библиотека программиста
🗣 Собеседование на вашу первую работу Data Scientist'ом: чего ожидать и к чему готовиться
Виды собеседований на должность Data Scientist'а, их течение и советы для успеха.
Как с помощью Python создавать математическую мультипликацию типа 3Blue1Brown
Читать
@machinelearning_ru
Читать
@machinelearning_ru
Medium
Как с помощью Python создавать математическую мультипликацию типа 3Blue1Brown
Для чего нужна математическая мультипликация?
4️⃣ важных навыка, которые специалисты по обработке данных часто недооценивают
https://medium.com/nuances-of-programming/4-важных-навыка-которые-специалисты-по-обработке-данных-часто-недооценивают-3d4b79b26d53
@machinelearning_ru
https://medium.com/nuances-of-programming/4-важных-навыка-которые-специалисты-по-обработке-данных-часто-недооценивают-3d4b79b26d53
@machinelearning_ru
Medium
4 важных навыка, которые специалисты по обработке данных часто недооценивают
Наука о данных — это не только данные
Voilà: мобильное приложение, превращающее селфи в компьютерную графику
https://neurohive.io/ru/gotovye-prilozhenija/voila-mobilnoe-prilozhenie-prevrashhajushhee-selfi-v-kompjuternuju-grafiku/
@machinelearning_ru
https://neurohive.io/ru/gotovye-prilozhenija/voila-mobilnoe-prilozhenie-prevrashhajushhee-selfi-v-kompjuternuju-grafiku/
@machinelearning_ru
neurohive.io
Voilà: мобильное приложение, превращающее селфи в компьютерную графику
Voilà — новое популярное приложение для iOS и Android, которое на основе селфи генерирует двух- и трехмерные рисунки с использованием искусственного интеллекта. Оно собрало 30 000 отзывов пользователей в Google Play и на момент публикации занимало 23-е место…
Архитектура Vision Outlooker установила рекорд точности классификации изображений без предобучения
https://neurohive.io/ru/papers/volo/
@machinelearning_ru
https://neurohive.io/ru/papers/volo/
@machinelearning_ru
Neurohive - Нейронные сети
Архитектура Vision Outlooker установила рекорд точности классификации изображений без предобучения
Vision Outlooker (VOLO) — вариация архитектуры Vision Transformer, призванная снизить зависимость от дополнительных обучающих данных. Достигнут рекордный показатель 87,1% на ImageNet без предобучения. Vision Outlooker (VOLO) — вариация архитектуры Vision…
🥇 Не любите Kaggle? Вы просто не умеете его готовить
https://proglib.io/p/ne-lyubite-kaggle-vy-prosto-ne-umeete-ego-gotovit-2021-06-28
@machinelearning_ru
https://proglib.io/p/ne-lyubite-kaggle-vy-prosto-ne-umeete-ego-gotovit-2021-06-28
@machinelearning_ru
Библиотека программиста
🥇 Не любите Kaggle? Вы просто не умеете его готовить
Подробно рассказываем с чего начать и как продолжить участвовать в соревнованиях Kaggle новичкам.
🐦 BigBird от Google: еще одна важная веха в NLP?
https://proglib.io/p/bigbird-ot-google-eshche-odna-vazhnaya-veha-v-nlp-2021-06-29
@machinelearning_ru
https://proglib.io/p/bigbird-ot-google-eshche-odna-vazhnaya-veha-v-nlp-2021-06-29
@machinelearning_ru
Библиотека программиста
🐦 BigBird от Google: еще одна важная веха в NLP?
Разбираемся, что такое Google BigBird, какие задачи она может решать, и насколько она важна для отрасли.
Технологии анализа данных улучшают игру в футбол
https://neurohive.io/ru/novosti/football-analytics/
@machinelearning_ru
https://neurohive.io/ru/novosti/football-analytics/
@machinelearning_ru
Neurohive - Нейронные сети
Технологии анализа данных улучшают игру в футбол
Рассказываем о применении аналитики в футболе — как искусственный интеллект и анализ данных помогают профессиональному спорту. Как аналитика появилась в футболе В 90-е годы команда «Манчестер Юнайтед» впервые применила аналитику при принятии решений; к 2010…
Pull-Push и Polyblur: алгоритмы Google улучшения фотографий
https://neurohive.io/ru/gotovye-prilozhenija/18747/
@machinelearning_ru
https://neurohive.io/ru/gotovye-prilozhenija/18747/
@machinelearning_ru
neurohive.io
Pull-Push и Polyblur: алгоритмы Google улучшения фотографий
Google представила новые алгоритмы шумоподавления Pull-Push и устранения размытости фотографий Polyblur. Оба алгоритма являются высокопроизводительными, позволяя повысить качество изображений на мобильных устройствах за несколько миллисекунд. На первом этапе…
🤖 Вариационные автоэнкодеры (VAE) для чайников – пошаговое руководство
https://proglib.io/p/variacionnye-avtoenkodery-vae-dlya-chaynikov-poshagovoe-rukovodstvo-2021-07-05
@machinelearning_ru
https://proglib.io/p/variacionnye-avtoenkodery-vae-dlya-chaynikov-poshagovoe-rukovodstvo-2021-07-05
@machinelearning_ru
Библиотека программиста
🤖 Вариационные автоэнкодеры (VAE) для чайников – пошаговое руководство
Практическое руководство в стиле "сделай сам" с работающим кодом создания и обучения VAE для лиц знаменитостей на Keras.
Habitat 2.0: платформа FAIR для обучения роботов
https://neurohive.io/ru/datasety/habitat-2-0-platforma-fair-dlya-obucheniya-robotov/
@machinelearning_ru
https://neurohive.io/ru/datasety/habitat-2-0-platforma-fair-dlya-obucheniya-robotov/
@machinelearning_ru
neurohive.io
Habitat 2.0: платформа FAIR для обучения роботов
FAIR представила Habitat 2.0 — платформу, которая позволяет обучать роботов ориентированию в виртуальных трехмерных пространствах и взаимодействию с объектами так же, как они взаимодействовали бы на реальной кухне, в столовой и других часто используемых помещениях.…