Машинное обучение должно многому научиться Join us😃

Учебник по машинному обучению теперь можно загрузить бесплатно
https://shly.link/Lz47i

Как выполнить обнаружение движения с помощью Python

В этой статье мы специально рассмотрим обнаружение движения с помощью веб-камеры ноутбука или компьютера и создадим скрипт кода для работы на нашем компьютере и посмотрим его пример в реальном времени.
https://shly.link/UBt7b

Brain.js — это библиотека JavaScript для развертывания нейронной сети в браузере или на Node.js. Использует графический процессор компьютера для вычислений или чистый JavaScript, когда графический процессор недоступен.
https://shly.link/JWUxu

Sematic — это набор инструментов для разработки с открытым исходным кодом, который помогает специалистам по обработке и анализу данных и инженерам по машинному обучению создавать прототипы и создавать конвейеры машинного обучения за несколько дней, а не недель.

Sematic основан на опыте работы в ведущих технологических компаниях.

https://shly.link/ghY3uL

Сегментация видеообъектов с языковым сопровождением

Ссылка на код:

https://github.com/wjn922/ReferFormer

Ссылка на бумагу:

https://arxiv.org/abs/2201.00487

Как работает глубокое обучение Внутри нейронных сетей, обеспечивающих работу современного ИИ

СЕГОДНЯШНИЙ БУМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА связан с технологией глубокого обучения, основанной на искусственных нейронных сетях. Вот графическое объяснение того, как эти нейронные сети структурированы и обучены.

https://shly.link/YTDCj

Stable Diffusion — это модель преобразования текста в изображение, которая позволит миллиардам людей создавать потрясающие произведения искусства за считанные секунды. Это прорыв в скорости и качестве, что означает, что он может работать на потребительских графических процессорах. Вы можете увидеть некоторые удивительные результаты, которые были созданы этой моделью без предварительной или последующей обработки на этой странице.
https://shly.link/SFDd1

Демонстрация Stable Diffusion, модели преобразования текста в изображение

Инструмент/веб-сайт написания эссе на основе AI, который помогает вам организовать идеи и создавать лучшие аргументы
_______________

https://scraft.ai

Лица фараонов реконструированы с помощью ИИ!

Лучшие функции Pandas и шпаргалка, основанные на 100 лучших функциях Kaggle, которые вам нужны как начинающему специалисту по данным.
______________________________________

Эта статья включает в себя наиболее часто используемые функции pandas при работе с исследованием данных и манипулированием данными. Мы рассмотрим примеры и объяснения вариантов использования этих функций.

https://shly.link/mdm09nt

📂Вот курс YouTube по линейной алгебре для машинного обучения
https://shly.link/2rG5d

7 лучших методов глубокого обучения, каждый из которых объясняется менее чем за 10 секунд

Если вы попросите десять практиков ИИ дать определение глубокому обучению, ответы, скорее всего, будут информативными во всем диапазоне их профессионального мастерства и в соответствии с тем, как они реализуют глубокое обучение. Я вижу это каждый день. Даже на высоком уровне люди часто путают машинное обучение с обработкой естественного языка.
https://shly.link/RAwF0

Я потратил 15 долларов в кредитах DALL·E 2, создавая это изображение ИИ, и вот что я узнал
Да, это лама, бросающая мяч. Краткое изложение процесса, ограничений и уроков, извлеченных при экспериментировании с закрытой бета-версией DALL·E 2.
https://shly.link/rdVpZ

Более 450 практических вопросов, которые сделают вас Pandas, NumPy и SQL Pro

Практика, практика и еще раз практика! Самостоятельная подборка практических вопросов для улучшения ваших навыков работы с данными.
https://shly.link/mdmM34S

5 лучших инструментов глубокого обучения с открытым исходным кодом
В этой статье кратко описаны лучшие инструменты с открытым исходным кодом для глубокого обучения, а также некоторые из наиболее интересных исследований в этой области.
https://shly.link/mdmW1wP

Разбираемся: логистическая регрессия

Изучение основ логистической регрессии с помощью NumPy, TensorFlow и набора данных по сердечным заболеваниям UCI
https://shly.link/2Va6d