🎥 «Interpretable-модели в машинном обучении». Влад Колбасин, Globallogic
👁 1 раз ⏳ 2985 сек.
Язык доклада: русский.
Язык презентации: английский.

Влад Колбасин рассказывает, что такое interpretable-модели в машинном обучении, зачем они нужны, что значит «объяснить модель». Внутри видео — обзор подходов и библиотек для объяснения и анализа моделей и в white-box-, и в black-box-представлении. Заодно смотрим, как вообще анализ моделей помогает улучшить качество конкретной модели.

Докладчик: Влад Колбасин, Lead Data Scientist in Globallogic.

Видеозапись сделана на конференции DataArt IT NonStop 2

🎥 «Когда (не) надо использовать машинное обучение». Андрей Сорокин, DataArt
👁 1 раз ⏳ 2693 сек.
Язык доклада: русский.
Язык презентации: английский.

Обсуждаем, почему мы программируем компьютеры, и как от обычного программирования перешли к машинному обучению. Рассматриваем примеры сервисов распознавания образов, здравоохранения, финансов и робототехники, которые иллюстрируют применимость ML для решения подобных задач. Отдельно говорим об ограничениях этого подхода.

Докладчик: Андрей Сорокин, Software Developer, DataArt.

Видеозапись сделана на конференции DataArt IT NonStop 2018 в Харькове, 1 де

​Улучшение агента на основе Q-Learning, торгующего stocks, путем добавления рекуррентности и формирования наград

Предлагаю вашему вниманию ещё один перевод моей новой статьи с медиума.

В прошлый раз (первая статья) (Habr) мы создали агента на технологии Q-Learning, который совершает сделки на имитированных и реальных биржевых временных рядах и пытались проверить, подходит ли эта область задач для обучения с подкреплением.

В этот раз мы добавим LSTM слой для учета временных зависимостей внутри траектории и сделаем инженерию наград (reward shaping) на основе презентаци

🔗 Улучшение агента на основе Q-Learning, торгующего stocks, путем добавления рекуррентности и формиров
Напоминание Привет, Хабр! Предлагаю вашему вниманию ещё один перевод моей новой статьи с медиума. В прошлый раз (первая статья) (Habr) мы создали агента на...

Debunking Skin Motion Tattoo
https://towardsdatascience.com/debunking-skin-motion-tattoo-d05a65ed6826?source=collection_home---4------1---------------------

​🤓Interesting note on weight decay vs L2 regularization

In short, the was difference when moving from caffe (which implements weight decay) to keras (which implements L2). That led to different results on the same net architecture and same set of hyperparameters.

Link: https://bbabenko.github.io/weight-decay/

#DL #nn #hyperopt #hyperparams

🔗 weight decay vs L2 regularization
one popular way of adding regularization to deep learning models is to include a weight decay term in the updates. this is the same thing as adding an $L_2$ ...

Interpolation with Generative Models
https://towardsdatascience.com/interpolation-with-generative-models-eb7d288294c?source=collection_home---4------2---------------------

​​IQ is largely a pseudoscientific swindle

Note by Nassim Taleb on how IQ works. He shows that high-IQ is not well-correlated with wealth or overall cognitive performance.

Link: https://medium.com/incerto/iq-is-largely-a-pseudoscientific-swindle-f131c101ba39

#statistics #iq #fallacy

​Tutorial 7 - Autoencoders and GANs | Deep Learning on Computational Accelerators

🔗 Tutorial 7 - Autoencoders and GANs | Deep Learning on Computational Accelerators
Given by Chaim Baskin @ CS department of Technion - Israel Institute of Technology.

​MIT AI: Brains, Minds, and Machines (Tomaso Poggio)

🔗 MIT AI: Brains, Minds, and Machines (Tomaso Poggio)
Tomaso Poggio is a professor at MIT and is the director of the Center for Brains, Minds, and Machines. Cited over 100,000 times, his work has had a profound ...

🎥 Machine Learning With TensorFlow | CNN Implementation | Part 2 | Eduonix
👁 1 раз ⏳ 433 сек.
In this quick video, we will build a convolutional neural network based image classifier using Tensorflow. A code that uses CNN for classification of the images in the music database. So let's get started!!

Thank you for watching! We’d love to know your thoughts in the comments section below. Also, don’t forget to hit the ‘like’ button and ‘subscribe’ to ‘Eduonix Learning Solutions’ for regular updates. http://bit.ly/2ITJDQb

Follow Eduonix on other social networks:
■ Facebook: https://goo.gl/ZqRVjS
■ Twit

​Transformer-XL Explained: Combining Transformers and RNNs into a State-of-the-art Language Model
Summary of “Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context”

🔗 Transformer-XL Explained: Combining Transformers and RNNs into a State-of-the-art Language Model
Language modeling has become an important NLP technique thanks to the ability to apply it to various NLP tasks, such as machine…

​The world’s easiest introduction to Machine Learning by Adam Geitgey. Covered every applications of Machine Learning and translated version also avialable in several languages. Enjoy and boost your knowledge

https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-80ea3ec3c471

🔗 Machine Learning is Fun! – Adam Geitgey – Medium
The world’s easiest introduction to Machine Learning

Evolution of Face Generation | Evolution of GANs

🎥 Evolution of Face Generation | Evolution of GANs
👁 1 раз ⏳ 743 сек.
Generating Fake faces in photos and videos has become prevalent in last few years (cough) Deep Fakes (cough). It's come to a point where we can't tell if photos and videos contain real people. It's fascinating (and scary?) ! But how did we get here? What is the technology behind these eerily real faces?

The main Technology behind this phenomenon are "Generative Adversarial Networks". Let's talk about them.

REFERENCES
[1] The OG GAN : https://arxiv.org/abs/1406.2661
[2] Deep Convolutional GAN (DCGAN): htt

This AI Produces Binaural (2.5D) Audio

Наш телеграмм канал - https://yangx.top/ai_machinelearning_big_data

🎥 This AI Produces Binaural (2.5D) Audio
👁 1 раз ⏳ 238 сек.
The paper "2.5D Visual Sound" is available here:
https://arxiv.org/abs/1812.04204

Pick up cool perks on our Patreon page:
› https://www.patreon.com/TwoMinutePapers

We would like to thank our generous Patreon supporters who make Two Minute Papers possible:
313V, Alex Haro, Andrew Melnychuk, Angelos Evripiotis, Anthony Vdovitchenko, Brian Gilman, Christian Ahlin, Christoph Jadanowski, Dennis Abts, Eric Haddad, Eric Martel, Evan Breznyik, Geronimo Moralez, Jason Rollins, Javier Bustamante, John De Witt, Kaie

How to deploy your website to a custom domain
https://towardsdatascience.com/how-to-deploy-your-website-to-a-custom-domain-8cb23063c1ff?source=collection_home---4------1---------------------

https://habr.com/ru/post/436744/

Запускаем свой нейросетевой детектор на Paspberry Pi с помощью Neural Compute Stick и OpenVINO

#machinelearning #neuralnets #deeplearning #машинноеобучение

Наш телеграмм канал - https://yangx.top/ai_machinelearning_big_data

​Implementing a ResNet model from scratch.

Well-written and explained note on how to build and train a ResNet model from ground zero.

Link: https://towardsdatascience.com/implementing-a-resnet-model-from-scratch-971be7193718

#ResNet #DL #CV #nn #tutorial

🔗 Implementing a ResNet model from scratch. – Towards Data Science
A basic description of how ResNet works and a hands-on approach to understanding the state-of-the-art network.

How to do Deep Learning on Graphs with Graph Convolutional Networks
https://towardsdatascience.com/how-to-do-deep-learning-on-graphs-with-graph-convolutional-networks-62acf5b143d0?source=collection_home---4------1---------------------

​6. Рекуррентные нейронные сети | Краткий курс по нейронным сетям

🔗 6. Рекуррентные нейронные сети | Краткий курс по нейронным сетям
6. Рекуррентные нейронные сети | Краткий курс по нейронным сетям и глубокому обучению --- Экспресс-курс по нейронным сетям и глубокому обучению для менеджеро...

​TCLab MIMO Deep Learning

🔗 TCLab MIMO Deep Learning
The TCLab is a hands-on application of machine learning and advanced temperature control with two heaters and two temperature sensors. The labs reinforce pri...

https://habr.com/ru/post/436838/

Понимание сверточных нейронных сетей через визуализации в PyTorch

#machinelearning #neuralnets #deeplearning #машинноеобучение

Наш телеграмм канал - https://yangx.top/ai_machinelearning_big_data