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.…
Искусственный интеллект позволил исследовать процесс кипения
https://neurohive.io/ru/papers/iskusstvennyj-intellekt-pozvolil-issledovat-process-kipeniya/
@machinelearning_ru
https://neurohive.io/ru/papers/iskusstvennyj-intellekt-pozvolil-issledovat-process-kipeniya/
@machinelearning_ru
neurohive.io
Искусственный интеллект позволил исследовать процесс кипения
Исследователи MIT обучили нейронную сеть предсказывать кризис кипения жидкостей по изображениям с инфракрасных камер. Потенциальные приложения технологии включают автоматизацию процесса охлаждения компьютерных чипов и ядерных реакторов. Процесс кипения —…
🛠 Сложноструктурные аналитические отчеты с Python и LaTeX
https://proglib.io/p/slozhnostrukturnye-analiticheskie-otchety-s-python-i-latex-2021-07-12
@machinelearning_ru
https://proglib.io/p/slozhnostrukturnye-analiticheskie-otchety-s-python-i-latex-2021-07-12
@machinelearning_ru
Библиотека программиста
🛠 Сложноструктурные аналитические отчеты с Python и LaTeX
В руководстве подробно рассматривается пример использования Python-библиотеки облачного представления приложений Streamlit и системы компьютерной вёрстки LaTeX для подготовки сложных аналитических отчетов с математическими, программными и графическими вставками.
🧠 Что такое базовые методы компрессии нейронных сетей и где этому учат
https://habr.com/ru/post/567584/
@machinelearning_ru
https://habr.com/ru/post/567584/
@machinelearning_ru
Как добиться от моделей глубокого обучения большей генерализации?
Вы можете использовать IRM практически в любой базовой модельной структуре. Однако эта система наиболее эффективна, когда ее применяют к моделям черного ящика, оперирующим большим количеством данных (нейронные сети и их многочисленные разновидности).
Давайте же узнаем, как это работает.
https://nuancesprog.ru/p/13125/
@machinelearning_ru
Вы можете использовать IRM практически в любой базовой модельной структуре. Однако эта система наиболее эффективна, когда ее применяют к моделям черного ящика, оперирующим большим количеством данных (нейронные сети и их многочисленные разновидности).
Давайте же узнаем, как это работает.
https://nuancesprog.ru/p/13125/
@machinelearning_ru
🤖 Генеративная состязательная сеть (GAN) для чайников – пошаговое руководство
https://proglib.io/p/generativnaya-sostyazatelnaya-set-gan-dlya-chaynikov-poshagovoe-rukovodstvo-2021-07-16
@machinelearning_ru
https://proglib.io/p/generativnaya-sostyazatelnaya-set-gan-dlya-chaynikov-poshagovoe-rukovodstvo-2021-07-16
@machinelearning_ru
Библиотека программиста
Генеративная состязательная сеть (GAN) для чайников – пошаговое руководство
Лучшее руководство для новичков по пониманию, созданию и обучению GAN с надежным кодом на Python.
BlenderBot 2.0: чат-бот FAIR с долговременной памятью
https://neurohive.io/ru/papers/blenderbot-2-0-pervyj-chat-bot-s-dolgovremennoj-pamyatju/
@machinelearning_ru
https://neurohive.io/ru/papers/blenderbot-2-0-pervyj-chat-bot-s-dolgovremennoj-pamyatju/
@machinelearning_ru
📖 Извлечение троих: Как найти пасхалки в книгах Стивена Кинга с помощью NLP алгоритмов
https://habr.com/ru/post/566008/
@machinelearning_ru
https://habr.com/ru/post/566008/
@machinelearning_ru