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
🤖 Метод k-ближайших соседей (k-nearest neighbour)
https://proglib.io/p/metod-k-blizhayshih-sosedey-k-nearest-neighbour-2021-07-19
@machinelearning_ru
https://proglib.io/p/metod-k-blizhayshih-sosedey-k-nearest-neighbour-2021-07-19
@machinelearning_ru
Библиотека программиста
🤖 Метод k-ближайших соседей (k-nearest neighbour)
Метод k-ближайших соседей (k Nearest Neighbors, или kNN) – популярный алгоритм классификации, который используется в разных типах задач машинного обучения. Наравне с деревом решений это один из самых понятных подходов к классификации.
Автоматический анализ текста с использованием Streamlit
Streamlit — эффективный и оперативный инструмент для анализа текста. С ним можно провести реферирование текста, частеречную разметку и распознавание именованных объектов.
https://nuancesprog.ru/p/13206/
@machinelearning_ru
Streamlit — эффективный и оперативный инструмент для анализа текста. С ним можно провести реферирование текста, частеречную разметку и распознавание именованных объектов.
https://nuancesprog.ru/p/13206/
@machinelearning_ru
redis-hawk: детализированное отслеживание и контроль развертывания Redis
https://nuancesprog.ru/p/13223/
@machinelearning_ru
https://nuancesprog.ru/p/13223/
@machinelearning_ru
Опубликован код алгоритма предсказания структуры белков AlphaFold 2.0
https://neurohive.io/ru/frameworki/18806/
@machinelearning_ru
https://neurohive.io/ru/frameworki/18806/
@machinelearning_ru
Neurohive - Нейронные сети
AlphaFold 2.0 - алгоритм, предсказывающий структуру белков
DeepMind опубликовал в открытом доступе исходный код AlphaFold 2.0 - алгоритма, предсказывающего структуру белков.
Нейросеть обучили прогнозировать рост клеток
https://neurohive.io/ru/papers/nejroset-obuchili-prognozirovat-rost-kletok/
@machinelearning_ru
https://neurohive.io/ru/papers/nejroset-obuchili-prognozirovat-rost-kletok/
@machinelearning_ru
neurohive.io
Нейросеть обучили прогнозировать рост клеток
Ученые из Института промышленных наук Токийского университета разработали алгоритм машинного обучения, позволяющий предсказывать размер отдельной клетки по мере ее роста и деления. Нейросеть может продвинуть область количественной биологии и применяться при…
ИТ-компания Selectel приглашает на вебинар «Искусственный интеллект и Machine learning»
После вебинара вы сможете:
💥 наладить прозрачный R&D-процесс в командах
💥 получить нужный результат даже при низкой квалификации кадров
💥 провести оценку эффективности работы исследователей
Дата: 29 июля, четверг, 16:00 МСК
Спикеры: Алексей Гончаров, CEO в Machine Intelligence Laboratory, и Антон Чунаев, менеджер ML-продуктов в @selectelnews.
Подробности и регистрация по ссылке:
🚀 https://slc.tl/qCHja
После вебинара вы сможете:
💥 наладить прозрачный R&D-процесс в командах
💥 получить нужный результат даже при низкой квалификации кадров
💥 провести оценку эффективности работы исследователей
Дата: 29 июля, четверг, 16:00 МСК
Спикеры: Алексей Гончаров, CEO в Machine Intelligence Laboratory, и Антон Чунаев, менеджер ML-продуктов в @selectelnews.
Подробности и регистрация по ссылке:
🚀 https://slc.tl/qCHja
Старпап Theator предлагает анализировать работу хирургов на основе компьютерного зрения
https://neurohive.io/ru/gotovye-prilozhenija/starpap-theator-predlagaet-analizirovat-rabotu-hirurgov-na-osnove-kompjuternogo-zreniya/
@machinelearning_ru
https://neurohive.io/ru/gotovye-prilozhenija/starpap-theator-predlagaet-analizirovat-rabotu-hirurgov-na-osnove-kompjuternogo-zreniya/
@machinelearning_ru
Neurohive - Нейронные сети
Старпап Theator предлагает анализировать работу хирургов на основе компьютерного зрения
Израильский стартап Theator и американская клиника Mayo объявили о внедрении искусственного интеллекта в хирургические кабинеты. Стартап будет сотрудничать с отделениями урологии и гинекологии клиники для тестирования технологии аудио- и видеоаналитики, направленной…
📊 Как стать дата-инженером в 2021 году?
https://proglib.io/p/kak-stat-data-inzhenerom-v-2021-godu-2021-07-25
@machinelearning_ru
https://proglib.io/p/kak-stat-data-inzhenerom-v-2021-godu-2021-07-25
@machinelearning_ru
Библиотека программиста
📊 Как стать дата-инженером в 2024 году?
Не будет преувеличением сказать, что данные – это новая нефть. Должность инженера по данным имеет решающее значение для использования всего их потенциала.