NEW BOT Телеграм, страница

Машинное обучение RU

Модель обучили предсказывать потенциально опасные штаммы коронавируса

https://neurohive.io/ru/novosti/model-obuchili-predskazyvat-potencialno-opasnye-shtammy-koronavirusa/

@machinelearning_ru

1.99K views08:38

Машинное обучение RU

Как алгоритм «случайный лес» вычисляет продавцов-мошенников на онлайн-рынке

https://nuancesprog.ru/p/15048/

@machinelearning_ru

2.01K views07:10

Машинное обучение RU

Нейросеть обучили высокоточно отделять объект от фона

https://neurohive.io/ru/papers/nejroset-obuchili-vysokotochno-otdelyat-obekt-ot-fona/

@machinelearning_ru

Neurohive - Нейронные сети

Нейросеть обучили высокоточно отделять объект от фона

В Google разработали нейросеть, с высокой точностью отделяющую объект от фона на изображении. Модель используется в портретном режиме съемки на Pixel 6. При классической сегментации изображения каждый пиксель относится либо к переднему, либо к заднему плану.…

2.27K views06:35

Машинное обучение RU

Что такое обратный вызов Keras?

https://nuancesprog.ru/p/4931/

@machinelearning_ru

1.98K views12:19

Машинное обучение RU

Master Data: должны ли хорошие руководители Data Science-проектов быть экспертами в сфере обработки данных?

https://tproger.ru/articles/master-data-dolzhny-li-horoshie-rukovoditeli-data-science-proektov-byt-jekspertami-v-sfere-obrabotki-dannyh/

@machinelearning_ru

2.17K views13:38

Машинное обучение RU

Как автоматизировать сравнение датасетов с Terraform и BigQuery

https://nuancesprog.ru/p/15122/

@machinelearning_ru

2.14K views13:05

Машинное обучение RU

8 показателей эффективности классификации

https://nuancesprog.ru/p/15146/

@machinelearning_ru

1.83K views15:19

Машинное обучение RU

PyTorch-LifeStream: библиотека для обработки событийных данных

https://neurohive.io/ru/frameworki/pytorch-lifestream-biblioteka-sbera-dlya-predobrabotki-sobytijnyh-dannyh/

@machinelearning_ru

1.82K views18:46

Машинное обучение RU

Материалы о глубинном обучении от Школы анализа данных Яндекса

Онлайн-учебник по машинному обучению и Data Science пополнился новыми главами. Теперь в нём можно почитать о полносвязных нейросетях, методе обратного распространения ошибки, а также о математических аспектах ML (матричное дифференцирование и bias-variance decomposition).

В скором времени ШАД также опубликует материалы о вероятностном подходе к ML и решении сложных задач Data Science, поэтому сохраняйте ссылку на учебник и следите за обновлениями!

https://clck.ru/aucRh

1.99K views08:37

Машинное обучение RU

Тинькофф приглашает всех, кому интересны инвестиции и ML, на Tinkoff.АI Invest митап.

22 февраля в 19:00 вместе с экспертами по AI и ML разберемся, как размер портфеля влияет на доверие к постам инвестора, кому нужны «умные» ленты в 2022 году и почему мы решили дать клиентам доступ к торгам по выходным.

Зарегистрируйтесь, чтобы получить ссылку заранее: https://l.tinkoff.ru/ai_invest_meetup

1.9K views10:55

Машинное обучение RU

Новый модуль временных рядов PyCaret

https://nuancesprog.ru/p/15161/

@machinelearning_ru

2.02K views07:56

Машинное обучение RU

Введение в анализ настроений с помощью распознавания речи

https://dev-gang.ru/article/vvedenie-v-analiz-nastroenii-s-pomosczu-raspoznavanija-reczi-6cikb4qe91/

@machinelearning_ru

2K views07:44

Машинное обучение RU

Распознавание речи с помощью Python

https://nuancesprog.ru/p/15185/

@machinelearning_ru

NOP::Nuances of programming

Распознавание речи с помощью Python

Предлагаем краткое руководство по преобразованию речи в текст на Python с помощью нескольких строк кода. Справиться с этой задачей поможет API AssemblyAI, используемый тысячами организаций по всему миру.

1.98K views11:27

Машинное обучение RU

Регулярные выражения в Python: необходимый запас знаний

https://nuancesprog.ru/p/15205/

@machinelearning_ru

2.01K views10:16

Машинное обучение RU

Структуры данных: «жадные» алгоритмы

https://nuancesprog.ru/p/15209/

@machinelearning_ru

2.05K views09:55

Машинное обучение RU

1.94K viewsedited 08:18

Машинное обучение RU

SpineNet: нетрадиционная архитектура backbone-сети от Google Brain

https://nuancesprog.ru/p/10090/

@machinelearning_ru

NOP::Nuances of programming

SpineNet: нетрадиционная архитектура backbone-сети от Google Brain

Проблема классификации была весьма эффективно решена при помощи архитектур типа “энкодер-декодер”, в которых энкодерам свойственно постепенное уменьшение масштаба. Однако эта архитектура не способна эффективно генерировать сильные мульти-масштабные признаки…

5.12K views08:19

Машинное обучение RU

3 февраля – 3 апреля участвуйте в соревновании Data Fusion Contest 2022 от ВТБ с призовым фондом в 2 000 000 рублей!

Прокачайтесь в современном индустриальном ML на прорывной задаче матчинга.

Вас ждёт 3 задачи, 2 специальные номинации и уникальный датасет от ВТБ, «Ростелекома» и Platforma.

Data Fusion Contest 2022 — это отличная возможность:

🔹 Принять участие в большом онлайн-соревновании с крупными призовыми

🔹 Прокачаться в DS/ML и новых методах на практической задаче

🔹 Участвовать в митапах, воркшопах и гостевых лекциях

🔹 Выиграть классный мерч

Подробности и регистрация — на сайте.

1.76K views10:12

Машинное обучение RU

Доходчиво об обучении на основе многообразий с алгоритмами IsoMap, t-SNE и LLE

https://nuancesprog.ru/p/9969/

@machinelearning_ru

NOP::Nuances of programming

Доходчиво об обучении на основе многообразий с алгоритмами IsoMap, t-SNE и LLE

Метод главных компонент (PCA) весьма производителен, но зачастую дает сбой, так как предполагает возможность линейного моделирования данных. Он выражает новые признаки в виде линейных комбинаций существующих, умножая каждую на коэффициент.

2.68K views13:15

Машинное обучение RU

💡 Equidock: предсказание белковых комплексов

https://neurohive.io/ru/papers/equidock-predskazanie-belkovyh-kompleksov/

@machinelearning_ru

Neurohive - Нейронные сети

Equidock: предсказание белковых комплексов

В MIT разработали нейросеть Equidock, предсказывающую соединение двух белков. Модель может ускорить разработку лекарств в 500 раз.