Machinelearning

Abstraction and Reasoning Corpus Paper: https://arxiv.org/abs/1911.01547 ARC: https://github.com/fchollet/ARC

The Visual Task Adaptation Benchmark http://ai.googleblog.com/2019/11/the-visual-task-adaptation-benchmark.html

A minimalist neural machine translation toolkit based on PyTorch that is specifically designed for novices. https://arxiv.org/abs/1907.12484  https://github.com/joeynmt/joeynmt

A Gentle Introduction to Monte Carlo Sampling for Probability https://machinelearningmastery.com/monte-carlo-sampling-for-probability/

Hamiltonian Neural Networks https://eng.uber.com/research/hamiltonian-neural-networks/ paper: https://arxiv.org/pdf/1906.01563.pdf code: https://github.com/greydanus/hamiltonian-nn

Visual Wake Words with TensorFlow Lite Micro https://medium.com/tensorflow/visual-wake-words-with-tensorflow-lite-micro-8578e59ea6f9 dataset: https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/datasets/build_visualwakewords_data.py tutorial: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/experimental/micro/examples/person_detection/training_a_model.md

Keras Tuner https://keras-team.github.io/keras-tuner/

Хочешь освоить профессию будущего и быть востребованным специалистом? Изучи Data Science бесплатно! Ссылка для регистрации: 🔜 https://clc.to/TFA4GQ 💻 Познакомься с Python и Machine Learning с нуля. 💡 Создай самостоятельный проект, который можно положить в портфолио. 📈 Оцени качество написанной модели вместе с экспертом. 🎁 Авторы трёх лучших проектов получат грант на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!

Хочешь освоить профессию будущего и быть востребованным специалистом? Изучи Data Science бесплатно! Ссылка для регистрации: 🔜 https://clc.to/TFA4GQ 💻 Познакомься с Python и Machine Learning с нуля. 💡 Создай самостоятельный проект, который можно положить в портфолио. 📈 Оцени качество написанной модели вместе с экспертом. 🎁 Авторы трёх лучших проектов получат грант на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!

A Gentle Introduction to Expectation-Maximization (EM Algorithm) https://machinelearningmastery.com/expectation-maximization-em-algorithm/

Hugging Face: State-of-the-Art Natural Language Processing in ten lines of TensorFlow 2.0 https://medium.com/tensorflow/using-tensorflow-2-for-state-of-the-art-natural-language-processing-102445cda54a code: https://github.com/huggingface/transformers

Using Self-Supervised Learning Can Improve Model Robustness and Uncertainty https://arxiv.org/abs/1906.12340v2 Self-Supervised Learning for OOD Detection (NeurIPS 2019) https://github.com/hendrycks/ss-ood Download the one class ImageNet test set here: https://drive.google.com/file/d/13xzVuQMEhSnBRZr-YaaO08coLU2dxAUq/view

Introducing the Schema-Guided Dialogue Dataset for Conversational Assistants http://ai.googleblog.com/2019/10/introducing-schema-guided-dialogue.html Schema-Guided Dialogue State Tracking https://github.com/google-research-datasets/dstc8-schema-guided-dialogue article : https://arxiv.org/pdf/1909.05855.pdf

Deep Learning Drizzle code: https://github.com/kmario23/deep-learning-drizzle https://deep-learning-drizzle.github.io

🔥Заканчивается набор на Базовый и Продвинутый курсы по математике для Data Science. Пройдите вступительный тест и займите последние места со скидкой: https://otus.pw/pVpr/ 📌Базовый курс математики Для поступления на курс достаточно знать математику на школьном уровне. Вы освоите основные разделы математики, необходимые для успешной работы в Data Science: математический анализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику. После курса будете готовы к изучению машинного обучения либо к апгрейду в своей профессии. 📌Продвинутый курс математики Для поступления на курс нужно знать высшую математику на уровне 1-2 курса университета. Курс позволит поднять уровень по математике для решения задач в области машинного обучения любой сложности. Теория будет дополнена решением реальных кейсов: решение задачи регрессии, АБ-тестирование, работа над рекомендательной системой, использование метод опорных векторов и т. д. Делиться своей экспертизой будет преподаватель курса Пётр Лукьянченко (преподаватель ВШЭ по высшей математике с опытом более 10 лет, работал в Lamoda на должности Team Lead Analytics) и другие. ☝🏻Курсы подходят для аналитиков, разработчиков и всех, кто хочет развиваться в сфере Data Science: https://otus.pw/pVpr/

Open-sourcing SlowFast, competition-leading video recognition through dual frame-rate analysis https://ai.facebook.com/blog/slowfast-video-recognition-through-dual-frame-rate-analysis/ github: https://github.com/facebookresearch/SlowFast paper: https://arxiv.org/abs/1812.03982

Meta-World: A Benchmark and Evaluation for Multi-Task and Meta Reinforcement Learning https://meta-world.github.io/ article: https://arxiv.org/abs/1910.10897v1 github: https://github.com/rlworkgroup/metaworld

Teacher algorithms for curriculum learning of Deep RL in continuously parameterized environments https://github.com/flowersteam/teachDeepRL

Build and deploy TensorFlow.js models with the power of AutoML https://medium.com/tensorflow/build-and-deploy-tensorflow-js-models-with-the-power-of-automl-1985b8985083 Edge TensorFlow.js tutorial https://cloud.google.com/vision/automl/docs/tensorflow-js-tutorial AutoML Edge API https://www.npmjs.com/package/@tensorflow/tfjs-automl

Идет набор в новую группу профессионального онлайн-курса «Нейронные сети на Python». 📌Знакомьтесь с полностью обновленной программой, сдавайте вступительное тестирование и присоединяйтесь к слушателям https://otus.pw/9tSv/ Что даст вам этот курс: - Научитесь работать с нейронными сетями с использованием фреймворков PyTorch, Tensorflow, Keras; - Изучите теорию и практику по таким важным направлениям Deep Learning как Computer Vision, NLP, обучение с подкреплением; И многое другое. Делиться своей экспертизой с вами будут преподаватели, профессионалы своего дела и разработчики-практики: 📌Артур Кадурин – признанный эксперт в области науки о больших данных, CEO Insilico Taiwan и Chief AI Officer Insilico Medicine. 📌Дмитрий Музалевский, Lead Data Scientist в Koerber Digital, 7+ лет опыта в области анализа данных и машинного обучения. Опыт работы и проектов в различных индустриях: телеком, онлайн-ритейл, банковская сфера, финтех и медтех. 📌Михаил Степанов, Jet Infosystems, занимается проектами по агрегации отзывов, по анализу и оптимизации производства крупных промышленных компаний. В data science пришел из промышленного программирования на Python. Приходите за подробностями, сдавайте вступительный тест и присоединяйтесь к курсу: https://otus.pw/9tSv/