Machinelearning

Magenta: Music and Art Generation with Machine Intelligence Magenta is a research project exploring the role of machine learning in the process of creating art and music. Github: https://github.com/tensorflow/magenta Colab notebooks: https://colab.research.google.com/notebooks/magenta/hello_magenta/hello_magenta.ipynb Paper: https://arxiv.org/abs/1902.08710v2

Neural Networks are Function Approximation Algorithms https://machinelearningmastery.com/neural-networks-are-function-approximators/

FastText: stepping through the code fastText is a library for efficient learning of word representations and sentence classification. Article: https://medium.com/@mariamestre/fasttext-stepping-through-the-code-259996d6ebc4 Habr ru: https://habr.com/ru/post/492432/ Code: https://github.com/facebookresearch/fastText

🌐 Fast and Easy Infinitely Wide Networks with Neural Tangents Neural Tangents is a high-level neural network API for specifying complex, hierarchical, neural networks of both finite and infinite width. Neural Tangents allows researchers to define, train, and evaluate infinite networks as easily as finite ones. https://ai.googleblog.com/2020/03/fast-and-easy-infinitely-wide-networks.html Colab notebook: https://colab.research.google.com/github/google/neural-tangents/blob/master/notebooks/neural_tangents_cookbook.ipynb#scrollTo=Lt74vgCVNN2b Code: https://github.com/google/neural-tangents Paper: https://arxiv.org/abs/1912.02803

On the Texture Bias for Few-Shot CNN Segmentation This repository contains the code for deep auto-encoder-decoder network for few-shot semantic segmentation with state of the art results on FSS 1000 class dataset and Pascal 5i Code: https://github.com/rezazad68/fewshot-segmentation Paper: https://arxiv.org/abs/2003.04052v1 Download 1000-class dataset

Google just announced their new TensorFlow Developer Certificate, which is a great way to showcase your TF skills. Check it out https://www.tensorflow.org/certificate

Lagrangian Neural Networks In contrast to Hamiltonian Neural Networks, these models do not require canonical coordinates and perform well in situations where generalized momentum is difficult to compute Code: https://github.com/MilesCranmer/lagrangian_nns Paper: https://arxiv.org/abs/2003.04630v1

Big Data снова врывается в обычную жизнь. Персонализированная система рекомендаций, разработанная с использованием больших данных, увеличивает доход Amazon до 30% в год. Как добиваться впечатляющих результатов в работе с помощью data-driven подхода? Пройти курс по Data Science от SkillFactory! 12 месяцев обучения, за которые ты освоишь на практике: – Python, – Machine и deep learning, – Data engineering, – Менеджмент для Data Science. Менторы и персональные тьюторы всегда на связи и готовы прийти на помощь; по итогам обучения у каждого студента готово портфолио из 10 проектов, а лучшие студенты будут трудоустроены в топовые компании. 🌷Весенняя распродажа в SkillFactory! Не упусти курс со скидкой -40%: https://clc.to/5GM6GQ

🎇Announcing TensorFlow Quantum: An Open Source Library for Quantum Machine Learning https://ai.googleblog.com/2020/03/announcing-tensorflow-quantum-open.html

Action Segmentation with Joint Self-Supervised Temporal Domain Adaptation (PyTorch) Code: https://github.com/cmhungsteve/SSTDA Paper: https://arxiv.org/abs/2003.02824

Step-By-Step Framework for Imbalanced Classification Projects https://machinelearningmastery.com/framework-for-imbalanced-classification-projects/

Measuring Compositional Generalization https://ai.googleblog.com/2020/03/measuring-compositional-generalization.html

Simulating the Universe in TensorFlow https://blog.tensorflow.org/2020/03/simulating-universe-in-tensorflow.html

A software toolkit for research on general-purpose text understanding models jiant is a software toolkit for natural language processing research, designed to facilitate work on multitask learning and transfer learning for sentence understanding tasks https://jiant.info/ Code: https://github.com/nyu-mll/jiant Paper: https://arxiv.org/pdf/2003.02249v1.pdf

MARKOV CHAIN MONTE CARLO (MCMC) SAMPLING https://www.tweag.io/posts/2019-10-25-mcmc-intro1.html Habr ru: https://habr.com/ru/company/piter/blog/491268/

ML HACK - a Machine Learning hackathon in Saint-Petersburg! On March 13-15, a large-scaled hackathon dedicated to Machine Learning will be held in St. Petersburg at the ITMO University. 48 hours 1 topic - ML 7 tasks 425k roubles $150,000 for acceleration Sign up here - http://mlhack.tech/ Join @mlhackitmo chat if you are looking for a team.

Sign Language Recognition with Deep Learning and PyTorch https://theaisummer.com/Sign-Language-Recognition-with-PyTorch/

Deep Image Spatial Transformation for Person Image Generation Pose-guided person image generation is to transform a source person image to a target pose. Github: https://github.com/RenYurui/Global-Flow-Local-Attention Paper: https://arxiv.org/abs/2003.00696v1

Better scalability with Cloud TPU pods and TensorFlow 2.1 https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/better-scalability-with-cloud-tpu-pods-and-tensorflow-2-1 TensorFlow Official Models: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official

5 причин стать специалистом в Data Science в 2020 году 1. Огромный спрос на профи Data Scientists анализируют данные и прокачивают искусственный интеллект. С 2012 года спрос на эту профессию увеличился на 650%. Компании больше не хотят полагаться на гипотезы — им нужны точные данные для принятия решений и спецы, готовые с ними работать. 2. Карьерные перспективы Мечтаешь работать в западной компании? Google, Amazon, Uber, Facebook — в этих корпорациях и в крупных российских компаниях открыто больше 2 000 вакансий для мастеров машинного обучения и работы с данными. 3. Высокая зарплата Потребность в Data Scientists растет — и им готовы много платить. 200 000 рублей — средняя зарплата специалиста по работе с данными в России. 4. Гарантированное трудоустройство Skillbox гарантирует трудоустройство всем студентам. Правда, специалиста в Data Science с готовыми проектами в портфолио и так с руками оторвут. 5. Полгода бесплатного обучения Первый платёж только через 6 месяцев обучения! На курсе «Профессия Data Scientist» от Skillbox тебя ждет много практики под руководством специалистов из NVIDIA, НИУ ВШЭ и ivi.ru. Сможешь освоить крутую профессию, даже если пока ничего не умеешь. Узнай подробности курса: https://clc.to/SVVAqg.