Machine Learning | Нейронные сети, ИИ, Big Data

📂 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

👨 Люди и приложения ИИ Когда нам нужен искусственный интеллект и зачем ? Machine Learning | Big Data

Oemer (End-to-end OMR) – Комплексная система оптического распознавания музыки, построенная на основе моделей глубокого машинного обучения Система способна распознавать и воспроизводить музыку по фотографиям нотных записей. Работает даже при неровных телефонных фотографиях Machine Learning | Big Data

👨‍💻 Как и где управленцам применять технологии искусственного интеллекта? 16 ноября специалисты Института искусственного интеллекта Университета Иннополис проведут открытый вебинар Искусственный интеллект - новая технология для принятия стратегических решений Эксперты ответят на вопросы участников вебинара и обсудят актуальные темы: — Тренды и перспективы развития искусственного интеллекта — Этика искусственного интеллекта — Успешные кейсы применения технологий искусственного интеллекта Участие бесплатно. Дата и время: 16 ноября, 16:00 👉🏻 Узнать подробнее и зарегистрироваться

🤫 Scikit-Learn: тонкие вопросы о реализации методов машинного обучения Рассмотрим несколько с виду простых вопросов об алгоритмах машинного обучения и их реализации, на которые, однако, немногие смогут верно ответить (можете попробовать сами – не читая объяснений, также в посте приведены дополнительные вопросы специально оставленные без ответа). Machine Learning | Big Data

🖥 8 идей проектов глубокого обучения для начинающих Вы изучали методы глубокого обучения, но никогда не работали над полезным проектом? Здесь мы выделяем восемь идей проектов глубокого обучения для начинающих, которые помогут вам отточить свои навыки и улучшить свое резюме Machine Learning | Big Data

❤️ Retrieval Transformer в картинках Ключевая идея заключается в том, что построение все более и более крупных моделей — не единственный способ повысить качество. Machine Learning | Big Data