TediGAN: Text-Guided Diverse Face Image Generation and Manipulation in PyTorch.

Github: https://github.com/IIGROUP/TediGAN

Dataset: https://github.com/IIGROUP/Multi-Modal-CelebA-HQ-Dataset

Paper: https://arxiv.org/abs/2104.08910v1

👉 @bigdata_1

baller2vec: A Multi-Entity Transformer For Multi-Agent Spatiotemporal Modeling

Github: https://github.com/airalcorn2/baller2vec

Paper: https://arxiv.org/abs/2102.03291v1

👉 @bigdata_1

VideoGPT: Video Generation using VQ-VAE and Transformers

Github: https://github.com/wilson1yan/VideoGPT

Paper: https://arxiv.org/abs/2104.10157

Demo: https://gradio.app/g/AK391/VideoGPT

Latent Video Transformer: https://arxiv.org/abs/2006.10704

👉 @bigdata_1

How to Speed up Scikit-Learn Model Training

https://www.kdnuggets.com/2021/02/speed-up-scikit-learn-model-training.html

👉 @bigdata_1

🌐 MMDetection3D is an open source object detection toolbox based on PyTorch, towards the next-generation platform for general 3D detection

Github: https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d

Paper: https://arxiv.org/abs/2104.10956v1

👉 @bigdata_1

Слышали о том, что анализ данных — востребованная сфера? Давайте разберёмся в профессии аналитика данных вместе.

Собрали всю базовую информацию о специальности в бесплатном гайде. За 10 минут чтения вы поймёте:
— какие задачи решает аналитик;
— кто такие и чем отличаются друг от друга джун, мидл и синьор;
— какие навыки и знания нужны для старта в профессии;
— как можно освоить профессию;
— как и куда расти джуну.

А ещё мы собрали полезные ссылки для начинающих аналитиков: где читать новости и узнавать новое.

Чтобы получить гайд, переходите по ссылке.

Adversarial Segmentation Loss for Sketch Colorization

Github: https://github.com/giddyyupp/AdvSegLoss

Dataset: https://github.com/giddyyupp/AdvSegLoss/blob/master/docs/datasets.md

Paper: https://arxiv.org/abs/2102.06192v1

👉 @bigdata_1

Token Labeling: Training a 85.4% Top-1 Accuracy Vision Transformer with 56M Parameters on ImageNet

Github: https://github.com/zihangJiang/TokenLabeling

Paper: https://arxiv.org/abs/2104.10858v2

👉 @bigdata_1

A new open data set for multilingual speech research

https://ai.facebook.com/blog/a-new-open-data-set-for-multilingual-speech-research/

Github: https://github.com/facebookresearch/wav2letter

Paper: https://arxiv.org/abs/2012.03411

👉 @bigdata_1

💨 GraphGallery: A Platform for Fast Benchmarking and Easy Development of Graph Neural Networks Based Intelligent Software

Github: https://github.com/EdisonLeeeee/GraphGallery

Paper: https://arxiv.org/abs/2102.07933v1

👉 @bigdata_1

Free AI and ML Courses by Google, Microsoft, & Stanford University

https://www.theinsaneapp.com/2020/08/free-artificial-intelligence-and-machine-learning-courses.html

👉 @bigdata_1

EigenGAN

TensorFlow implementation of EigenGAN: Layer-Wise Eigen-Learning for GANs

Github: https://github.com/LynnHo/EigenGAN-Tensorflow

Paper: https://arxiv.org/abs/2104.12476v1

👉 @bigdata_1

Leveraging Machine Learning for Game Development

https://ai.googleblog.com/2021/03/leveraging-machine-learning-for-game.html

Habr: https://habr.com/ru/company/google/blog/553346/

👉 @bigdata_1

Выбирайте сервис DBaaS и вы получите:
• готовую базу данных необходимой конфигурации;
• помощь в миграции с любой ИТ-инфраструктуры;
• безопасность данных: БД разворачиваются внутри защищенного периметра;
• экспертизу и поддержку сертифицированных специалистов.

Решайте конкретные задачи бизнеса, а не занимайтесь настройкой и обслуживанием баз данных!

Оформите бесплатный тестовый доступ на нашем сайте.

Приглашаем к сотрудничеству в рамках партнерской программы.

📞 Тел: +74957894135
🌏 Сайт: https://nubes.ru/

Understanding Autoencoders With Examples

https://www.nbshare.io/notebook/86916405/Understanding-Autoencoders-With-Examples/

👉 @bigdata_1

Learn About Transformers: A Recipe

https://elvissaravia.substack.com/p/learn-about-transformers-a-recipe

👉 @bigdata_1

Therapeutics Data Commons: Machine Learning Datasets and Tasks for Therapeutics

Github: https://github.com/mims-harvard/TDC

Paper: https://arxiv.org/abs/2102.09548

Datasets: https://tdcommons.ai/

👉 @bigdata_1

Rectified Linear Unit For Artificial Neural Networks - Part 1 Regression

https://www.nbshare.io/notebook/584445049/Rectified-Linear-Unit-For-Artificial-Neural-Networks-Part-1-Regression/

👉 @bigdata_1

🔥Self-Supervised Vision Transformers with DINO

Github: https://github.com/facebookresearch/dino

Facebook blog: https://ai.facebook.com/blog/dino-paws-computer-vision-with-self-supervised-transformers-and-10x-more-efficient-training

Paper: https://arxiv.org/abs/2104.14294

👉 @bigdata_1

🚀 This is an open source toolkit called s3prl, which stands for Self-Supervised Speech Pre-training and Representation Learning

Github: https://github.com/s3prl/s3prl

Paper: https://arxiv.org/abs/2105.01051v1

👉 @bigdata_1

🔥 Synthesizing Light Field From a Single Image with Variable MPI and Two Network Fusion

Github: https://github.com/Turmac/light_field_synthesis

Project: https://people.engr.tamu.edu/nimak/Papers/SIGAsia2020_LF/index.html

Ru: https://neurohive.io/ru/novosti/two-cnn-for-photos/

Paper: https://people.engr.tamu.edu/nimak/Papers/SIGAsia2020_LF/resource/SIGGRAPH_2020_Light_Field_Authors_version.pdf

Dataset: https://drive.google.com/file/d/1oHywOJAAYm8YrSH5mDubjTAwN8jrCC9y/view

👉 @bigdata_1