Сверточная нейросеть: подробное руководство (с использованием ELI5)
https://nuancesprog.ru/p/14218/
@machinelearning_ru
https://nuancesprog.ru/p/14218/
@machinelearning_ru
NOP::Nuances of programming
Сверточная нейросеть: подробное руководство (с использованием ELI5)
Сверточная нейронная сеть (CNN) - технология глубокого обучения - позволяет эффективно распознавать образы и классифицировать признаки. Чтобы этот процесс был максимально успешным, изучите детальное руководство по работе с CNN с использованием библиотеки…
🛣 Нейросеть обучили предсказывать аварии на дорогах
https://neurohive.io/ru/gotovye-prilozhenija/nejroset-obuchili-predskazyvat-avarii-na-dorogah/
@machinelearning_ru
https://neurohive.io/ru/gotovye-prilozhenija/nejroset-obuchili-predskazyvat-avarii-na-dorogah/
@machinelearning_ru
Neurohive - Нейронные сети
Нейросеть обучили предсказывать аварии на дорогах
Нейросеть предсказывает вероятность автомобильной аварии на определенных участках дороги с детализацией 5x5 метров.
🎲 Объяснение понятий вероятности: оценка максимального правдоподобиями
https://nuancesprog.ru/p/14244/
@machinelearning_ru
https://nuancesprog.ru/p/14244/
@machinelearning_ru
NOP::Nuances of programming
Объяснение понятий вероятности: оценка максимального правдоподобия
Как оценить неизвестный параметр? Представляем вашему вниманию оценку максимального правдоподобия - действенный способ, используемый в современной математической статистике.
Анализ аудиоданных с помощью глубокого обучения и Python
https://nuancesprog.ru/p/6713/
@machinelearning_ru
https://nuancesprog.ru/p/6713/
@machinelearning_ru
NOP::Nuances of programming
Анализ аудиоданных с помощью глубокого обучения и Python (часть 1)
Расскажем все, что нужно знать об анализе аудиоданных, и покажем, как создать ANN и CNN для классификации жанров музыки.
ORBIT: датасет Microsoft изображений предметов быта
https://neurohive.io/ru/datasety/orbit-dataset-microsoft-izobrazhenij-predmetov-byta/
@machinelearning_ru
https://neurohive.io/ru/datasety/orbit-dataset-microsoft-izobrazhenij-predmetov-byta/
@machinelearning_ru
🤖 Состояние дел в области синтеза речи на конец мая 2021 года
https://proglib.io/p/sostoyanie-del-v-oblasti-sinteza-rechi-na-konec-maya-2021-goda-2021-10-21
@machinelearning_ru
https://proglib.io/p/sostoyanie-del-v-oblasti-sinteza-rechi-na-konec-maya-2021-goda-2021-10-21
@machinelearning_ru
Библиотека программиста
🤖 Состояние дел в области синтеза речи на конец мая 2021 года
Представляем вашему вниманию большой обзор научных публикаций о синтезе речи, вышедших до конца мая 2021 года. Если вы хотите иметь представление о состоянии дел в этой области, постарайтесь его не пропустить.
➡️ Быстрое прототипирование в проектах анализа данных
https://tproger.ru/articles/bystroe-prototipirovanie-v-proektah-analiza-dannyh/
@machinelearning_ru
https://tproger.ru/articles/bystroe-prototipirovanie-v-proektah-analiza-dannyh/
@machinelearning_ru
Tproger
Быстрое прототипирование в проектах анализа данных
Быстрое прототипирование — необходимо при исследовании применимости новых решений, и получает особое значение в проектах анализа данных.
Forwarded from Python RU
9 первоклассных функций Pandas Python для работы с данными
https://nuancesprog.ru/p/14300/
@pro_python_code
https://nuancesprog.ru/p/14300/
@pro_python_code
Топ-7 библиотек Python для машинного обучения
https://pythonist.ru/top-7-bibliotek-python-dlya-mashinnogo-obucheniya/
@machinelearning_ru
https://pythonist.ru/top-7-bibliotek-python-dlya-mashinnogo-obucheniya/
@machinelearning_ru
Pythonist
Топ-7 библиотек Python для машинного обучения
Библиотека машинного обучения позволяет решать много сложных задач. Представляем обзор лучших ML-библиотек Python, популярных в 2021 году.
Предсказать, есть ли у пациента диабет, с помощью линейного дискриминантного анализа (LDA) за 6 шагов по шкале R
https://dev-gang.ru/article/predskazat-est-li-u-pacienta-diabet-s-pomosczu-lineinogo-diskriminantnogo-analiza-lda-za--shagov-po-shkale-r-q44qfthqgm/
@machinelearning_ru
https://dev-gang.ru/article/predskazat-est-li-u-pacienta-diabet-s-pomosczu-lineinogo-diskriminantnogo-analiza-lda-za--shagov-po-shkale-r-q44qfthqgm/
@machinelearning_ru
Модель Google SimVLM генерирует подписи к изображениям
https://neurohive.io/ru/papers/model-google-simvlm-generiruet-podpisi-k-izobrazheniyam/
@machinelearning_ru
https://neurohive.io/ru/papers/model-google-simvlm-generiruet-podpisi-k-izobrazheniyam/
@machinelearning_ru
ТОП-4 официальных сайта МО-библиотек и способы их использования
https://nuancesprog.ru/p/14337/
@machinelearning_ru
https://nuancesprog.ru/p/14337/
@machinelearning_ru
Forwarded from Python RU
12 актуальных идей для портфолио Python: веб-сайты, аналитика данных, автоматизация и парсинг
https://nuancesprog.ru/p/14348/
@pro_python_code
https://nuancesprog.ru/p/14348/
@pro_python_code
T1 Digital Challenge
ИТ-компания Т1 Консалтинг проводит свой второй хакатон, посвященный созданию корпоративных сервисов. Принять участие в хакатоне могут разработчики и специалисты по No-Code.
Участникам предлагается создать MVP по одному из двух направлений:
1. Разработать классический корпоративный инструмент с помощью любой low или no-code платформы.
2. Разработать универсальное решение для трансформации взаимодействия между пользователями и корпоративными приложениями (UX). Призовой фонд - 500 0000 рублей.
Регистрация: до 17 ноября.
Место проведения: офлайн.
Даты проведения: 27-28 ноября.
Особенности: Те, у кого есть готовые решения по направлениям хакатона могут запитчить их перед заказчиками компании на T1 Pitch Day для обсуждения сотрудничества.
Сайт хакатона: t1-challenge.ru
ИТ-компания Т1 Консалтинг проводит свой второй хакатон, посвященный созданию корпоративных сервисов. Принять участие в хакатоне могут разработчики и специалисты по No-Code.
Участникам предлагается создать MVP по одному из двух направлений:
1. Разработать классический корпоративный инструмент с помощью любой low или no-code платформы.
2. Разработать универсальное решение для трансформации взаимодействия между пользователями и корпоративными приложениями (UX). Призовой фонд - 500 0000 рублей.
Регистрация: до 17 ноября.
Место проведения: офлайн.
Даты проведения: 27-28 ноября.
Особенности: Те, у кого есть готовые решения по направлениям хакатона могут запитчить их перед заказчиками компании на T1 Pitch Day для обсуждения сотрудничества.
Сайт хакатона: t1-challenge.ru
Обучение Inception в Google распознаванию пользовательских изображений
https://nuancesprog.ru/p/3867/
@machinelearning_ru
https://nuancesprog.ru/p/3867/
@machinelearning_ru
NOP::Nuances of programming
Обучение Inception в Google распознаванию изображений
Ищете краткое руководство по обучению классификатора пользовательских изображений? С помощью Inception API от Google Brain с этой задачей можно справиться быстрее
🛠 Инструменты для быстрого овладения наукой о данных
https://nuancesprog.ru/p/14364/
@machinelearning_ru
https://nuancesprog.ru/p/14364/
@machinelearning_ru
GoEmotions: датасет Google AI для анализа тональности текста
https://neurohive.io/ru/datasety/goemotions-dataset-google-ai-s-emocionalno-okrashennymi-soobshheniyami/
@machinelearning_ru
https://neurohive.io/ru/datasety/goemotions-dataset-google-ai-s-emocionalno-okrashennymi-soobshheniyami/
@machinelearning_ru