Machine Learning | Нейронные сети, ИИ, Big Data

🧘‍♂️ Реальные приложения SVM (машины опорных векторов) Мы рассмотрим реальные приложения SVM, такие как распознавание лиц, распознавание рукописного ввода, классификация изображений, биоинформатика и т. д. Machine Learning

💻 Тихая революция и новый дикий запад в ComputerVision Казалось бы, революция с Computer Vision уже была. В 2012 году выстрелили алгоритмы, основанные на сверточных нейронных сетях. Года с 2014 они дошли до продакшна, а года с 2016 заполонили все. Но... Machine Learning

😝 Секреты генерирующего реферирования текстов Эта статья посвящена основным современным моделям для генерирующего реферирования и генерации текста в целом: BertSumAbs, GPT, BART, T5 и PEGASUS, и их использованию для русского языка. Machine Learning

🔥 2 декабря в Москве и онлайн состоится главная конференция по разговорному AI — Conversations! 🗣 В Technology Track конференции целый блок докладов будет посвящен ML. Voximplant — о технологиях ML для создания модели идентификации голосовой почты и виртуального помощника. DeepPavlov — про использование deep learning для создания контролируемых масштабируемых диалоговых систем. Yandex Cloud — о том, как сделать модель, которая понимает всех — от тёти Сары до фрау Заурих, и экономично использует вычислительные ресурсы. SberDevices — про современные инструменты работы с текстом на основе новых генеративных моделей. MTS AI — о многопрофильном подходе к разработке личности бота: что работает лучше — психология, сценаристика или ML? 📍 Билеты в онлайн и офлайн — на сайте Conversations.

🔥 2 декабря в Москве и онлайн состоится главная конференция по разговорному AI — Conversations!  🗣 В Technology Track конференции целый блок докладов будет посвящен ML.  Voximplant — о технологиях ML для создания модели идентификации голосовой почты и виртуального помощника. DeepPavlov — про использование deep learning для создания контролируемых масштабируемых диалоговых систем. Yandex Cloud — о том, как сделать модель, которая понимает всех — от тёти Сары до фрау Заурих, и экономично использует вычислительные ресурсы. SberDevices — про современные инструменты работы с текстом на основе новых генеративных моделей. MTS AI — о многопрофильном подходе к разработке личности бота: что работает лучше — психология, сценаристика или ML? 📍  Билеты в онлайн и офлайн — на сайте Conversations. 

📂 Нашел достойный курс по линейной алгебре для машинного обучения Machine Learning

🤽‍♀️ Rebooting ACGAN: Auxiliary Classifier GANs with Stable Training. 1 место в рейтинге CIFAR-10 для условной генерации изображений. Почему обучение ACGAN становится нестабильным по мере роста количества классов в наборе данных? Во всем виноват градиентный взрыв из-за неограниченного размера входных векторов признаков и плохих возможностей классификации на ранней стадии обучения. Как избежать кросс-энтропию данных и создать GAN-сеть с перезагрузкой вспомогательного классификатора, чтобы уменьшить нестабильность и усилить модель ReACGAN. Тесты на устойчивость к выбору гиперпараметров, совместимость с различными архитектурами и дифференцируемыми дополнениями. Machine Learning

💬 Выбираем инструмент для разметки текста (и не только!) Рано или поздно перед любой компанией, которая хочет внедрить системы машинного обучения в свою инфрастуктуру, встает вопрос разметки данных. Machine Learning

🌐 Нейронные сети для анализа индикаторов рынка Нейронные сети успешно используются для решения широкого круга сложных задач науки и техники. Пример в этой статье использует Keras для построения нейронной сети, которая выполняет регрессию с несколькими выходами для прогнозирования цен на акции и золото. Вы настроите и обучите эту нейронную сеть, а затем оцените точность модели, используя среднюю абсолютную ошибку (MAE), как простейшую меру точности прогноза. Machine Learning

На страже твоего холодильника! Вместе с устройством Diet Piggy ты сможешь контролировать свое пищевое поведение. Как свинка работает? 🐽 Все просто! В момент, когда ты открываешь холодильник или кухонный шкаф, в котором хранятся вкусности, Diet Piggy встретит тебя недовольным хрюканьем. Причем настолько громко, чтобы весь дом узнал о твоих шалостях на ночь 🥱 Свинка — это и есть твоя совесть во время диеты ;) Вроде милая и смешная, но может и пристыдить 🙄 #КакаятоФича | @kapsula_feed

Подпишитесь на @kapsula_feed – канал с авторским контентом про технологии, науку и культуру.

📅 17 бесплатных датасетов Каталог датасетов для бесплатного скачивания. Machine Learning

❤️ Интерпретация моделей и диагностика сдвига данных: LIME, SHAP и Shapley Flow В этом обзоре мы рассмотрим, как методы LIME и SHAP позволяют объяснять предсказания моделей машинного обучения, выявлять проблемы сдвига и утечки данных, осуществлять мониторинг работы модели в production и искать группы примеров, предсказания на которых объясняются схожим образом. Machine Learning

Project & Product Management с нуля! В этом канале вы познакомитесь с секретами и лайфхаками управления проектами в IT. Простым языком о сложном – @product_and_project

💬 Выбираем инструмент для разметки текста (и не только!) Рано или поздно перед любой компанией, которая хочет внедрить системы машинного обучения в свою инфрастуктуру, встает вопрос разметки данных. Machine Learning

​Лень разбираться в SQL? Для вас уже всё сделали. 📌 Канал @databases_secrets рассказывает обо всех возможностях, приёмах и лайфхаках Баз Данных, SQL и Big Data. Подписывайтесь и прокачивайте свои навыки: @databases_secrets

🥂 Градиентный спуск в Matlab / Octave Итак, немного о линейной регрессии. В мире машинного обучения это одно из наиболее часто используемых уравнений и не зря. Machine Learning