Machinelearning

How to Implement a Semi-Supervised GAN (SGAN) From Scratch in Keras https://machinelearningmastery.com/semi-supervised-generative-adversarial-network/

Используйте силу machine learning для задач бизнеса + получайте бонусы на обучение летом! У вас уже есть базовое понимание машинного обучения и знание языка Python? Повысьте компетенции и получите практические навыки по программированию глубоких нейронных сетей! В SkillFactory открыт новый набор на курс "Deep Learning и нейронные сети" https://clc.to/7KlVNw разработанный при поддержке NVIDIA Corporation. Проекты, над которыми вы будете работать, включают: ● создание нейронной сети для распознавания рукописных цифр; ● обучение рекурентной сети задачам прогнозирования временных рядов; ● разработку нейросетевого чат-бота; ● создание модели для идентификации лиц и генерации лиц на основе архитектуры GAN; ● разработку агента для игры на основе DQN алгоритма. Вы познакомитесь с основными библиотеками для Deep Learning, такими как TensorFlow, Keras и другими. 🔥 Успейте на летнюю акцию со скидками 30% + Учебные каникулы на время отпуска + Доступ к материалам курса в течение года https://clc.to/7KlVNw

Plotly.py 4.0 is here: Offline Only, Express First, Displayable Anywhere https://medium.com/@plotlygraphs/plotly-py-4-0-is-here-offline-only-express-first-displayable-anywhere-fc444e5659ee

Mapillary Research: Seamless Scene Segmentation and In-Place Activated BatchNorm https://pytorch.org/blog/mapillary-research/

k-t NEXT: Dynamic MR Image Reconstruction Exploiting Spatio-temporal Correlations https://arxiv.org/abs/1907.09425

A Deep Dive into NLP with PyTorch https://www.youtube.com/watch?v=4jROlXH9Nvc

🔥24 июля в 20:00 мск приглашаем на День открытых дверей курса «Математика для Data Science»: https://otus.pw/vuTX/ Старт курса уже 30 июля - успейте пройти вступительный тест: https://otus.pw/rLCM/ На бесплатном вебинаре: - вы познакомитесь с преподавателем курса Пётром Лукьянченко - преподавателем ВШЭ по высшей математике (работал в Lamoda на должности Team Lead Analytics); - сможете задать любые вопросы по Data Science; узнаете подробнее о хардкорной программе курса, формате обучения и выпускном проекте; - расскажем о карьерных перспективах и компаниях (NVIDIA, Лаборатория Касперского, OZON, СберТех, Газпромбанк, Тинькофф, МТС, Avito и другие), которые уже ждут выпускников курса «Математика для Data Science» на собеседования. Вебинар рассчитан на всех, кто хочет развиваться в сфере Data Science. Регистрируйтесь сейчас - напомним в день вебинара!

Stacked Capsule Autoencoders http://akosiorek.github.io/ml/2019/06/23/stacked_capsule_autoencoders.html

Awesome production machine learning This repository contains a curated list of awesome open source libraries that will help you deploy, monitor, version, scale, and secure your production machine learning. https://github.com/EthicalML/awesome-production-machine-learning

How to Develop an Information Maximizing GAN (InfoGAN) in Keras https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-an-information-maximizing-generative-adversarial-network-infogan-in-keras/

On the relation between Loss Functions and T-Norms https://arxiv.org/abs/1907.07904

Building SMILY, a Human-Centric, Similar-Image Search Tool for Pathology http://ai.googleblog.com/2019/07/building-smily-human-centric-similar.html

🔥PyTorch Adds New Ecosystem Projects for Encrypted AI and Quantum Computing, Expands PyTorch Hub https://pytorch.org/blog/pytorch-ecosystem/ From private AI to quantum computing, we’ve seen the community continue to expand into new and interesting areas. The latest projects include: Botorch: https://botorch.org/ Advertorch: https://github.com/BorealisAI/advertorch PyTorch Geometric: https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric Skorch: https://github.com/skorch-dev/skorch PySyft: https://github.com/OpenMined/PySyft PennyLane: https://pennylane.ai/ Flair:https://github.com/zalandoresearch/flair

StanfordNLP 0.2.0 - Python NLP Library for Many Human Languages https://stanfordnlp.github.io/stanfordnlp/

Parrotron: New Research into Improving Verbal Communication for People with Speech Impairments http://ai.googleblog.com/2019/07/parrotron-new-research-into-improving.html

How to Develop a Wasserstein Generative Adversarial Network (WGAN) From Scratch https://machinelearningmastery.com/how-to-code-a-wasserstein-generative-adversarial-network-wgan-from-scratch/

Learning Representations by Maximizing Mutual Information Across Views Article: https://arxiv.org/abs/1906.00910

Как известно, математика является основой всех современных научных дисциплин, включая Data Science и ее методы. Несмотря на то, что наука о данных еще не успела обрести свою четкую структуру, уже сейчас можно выделить общий спектр математических знаний, который необходим для Data Scientist'а. Подробный чек-лист по каждому из математических разделов ищите в статье. https://clc.to/MpWuFA

Natural Adversarial Examples https://arxiv.org/abs/1907.07174

Learning Latent Dynamics for Planning from Pixels Hafner et al.: https://planetrl.github.io/