​Review: Tompson NIPS’14 — Joint Training of CNN and Graphical Model

Наш телеграм канал - https://tele.click/ai_machinelearning_big_data

https://towardsdatascience.com/review-tompson-nips14-joint-training-of-cnn-and-graphical-model-human-pose-estimation-95016bc510c?source=collection_home---4------0---------------------

🔗 Review: Tompson NIPS’14 — Joint Training of CNN and Graphical Model (Human Pose Estimation)
a.k.a {Multi-Person/Person/Human/Human Body} {Pose Estimation/Keypoint Detection}, by NYU

​Российский Завод Колесных Проставок ZUZ™
✔Шайбы сквозные
✔Расширители колеи
✔Переходники для дисков

Самые низкие цены на рынке 📉
Высокопрочный алюминий 👊🏻
Комплекты в наличии
Заказ от 1 штуки

Изготовление по вашим параметрам 🔧
✔автомобили
✔квадроциклы
✔прицепы

Проконсультироваться и заказать:
По телефону/Viber/Whatsapp +7 (982) 277 44 44 ☎
В группе: vk.com/zavodprostavok
На официальном сайте компании: http://zlatural74.ru/

Всех участников в сфере авто - мото бизнеса приглашаем к сотрудничеству 🤝

----------------------------------------------------------------------------
Проставки на автомобили: Уаз (Uaz), Нива (Niva), Ваз, Лада (Lada), Тойота (Toyota), Бмв (Bmw), Мерседес (Mercedes), Ауди (Audi),Фольксваген (Volkswagen),Ситроен (Citroen),Форд (Ford), Киа (Kia), Хендай (Hyundai), Лексус (Lexus), Мазда (Mazda), Митсубиси (Mitsubishi), Ниссан (Nissan), Опель (Opel), Пежо (Peugeot), Субару (Subaru), Cузуки (Suzuki), Вольво (Volvo), Санг Йонг (Ssangyong), Шевроле (Chevrolet)...
Проставки на квадроциклы: Поларис (Polaris), Brp, Can-Am, Yamaha (Ямаха), ArcticCat (Арктик Кэт), Honda (Хонда), Kawasaki ( Кавасаки), Cfmoto (Си Эф Мото), Stels (Стелс), Suzuki (Сузуки), Рм (Русская Механика)...
Проставки на прицепы: МЗСА, ВЕКТОР, Трейлер, СаранскСпецТехника, Курганские прицепы, Кремень31, LAKER, PRESTIGE...

🔗

​How to Demonstrate Your Basic Skills with Deep Learning

https://machinelearningmastery.com/how-to-demonstrate-basic-deep-learning-competence/

🔗 How to Demonstrate Your Basic Skills with Deep Learning
Skills in deep learning are in great demand, although these skills can be challenging to identify and to demonstrate. Explaining that you are familiar with a technique or type of problem is very different to being able to use it effectively with open source APIs on real datasets. Perhaps the most effective way of demonstrating …

🎥 Лекция 1. Нейронные сети. Теоретические результаты
👁 968 раз ⏳ 5817 сек.
Модель нейрона. Активационная функция. Сети прямого распространения. Архитектура нейронной сети. Коннективизм. Обучение нейронной сети. Обратное распространение ошибки. Метод скорейшего спуска. Эпохи и batch'и. Инициализация нейронной сети. Пример: задача Обучающее или. Библиотека Neuralnet. Пороговое значение.

Лекция №1 в курсе "Анализ данных на R в примерах и задачах, часть 2" (весна 2017).
Преподаватель курса: Вадим Леонардович Аббакумов
Страница лекции на сайте CS центра: https://goo.gl/JH1KPD
Лекции

🎥 Mesh-TensorFlow: Model Parallelism for Supercomputers (TF Dev Summit ‘19)
👁 1 раз ⏳ 914 сек.
Batch-splitting (data-parallelism) is the dominant distributed Deep Neural Network (DNN) training strategy, due to its universal applicability and its amenability to Single-Program-Multiple-Data (SPMD) programming. However, batch-splitting suffers from problems including the inability to train very large models (due to memory constraints), high latency, and inefficiency at small batch sizes. All of these can be solved by more general distribution strategies (model-parallelism). Unfortunately, efficient mode

Democratizing Ultrasound via ML (TF Dev Summit '19)

Наш телеграм канал - https://tele.click/ai_machinelearning_big_data
https://www.youtube.com/watch?v=lNGegNreehI

🎥 Democratizing Ultrasound via ML (TF Dev Summit '19)
👁 1 раз ⏳ 315 сек.
Butterfly Network has developed a pocket-sized, mobile-connected Ultrasound device. To make this visual stethoscope universally accessible, Butterfly's Deep Learning team has developed machine learning algorithms that guide users to diagnostic images and automatically interprets them.




See the revamped dev site → https://www.tensorflow.org/


Watch all TensorFlow Dev Summit '19 sessions → http://bit.ly/TFDS19Sessions
Event homepage → http://bit.ly/TFDS19


Subscribe to the TensorFlow YouTube channel →

​Why Model Explainability is The Next Data Science Superpower
https://towardsdatascience.com/why-model-explainability-is-the-next-data-science-superpower-b11b6102a5e0?source=collection_home---4------1---------------------

🔗 Why Model Explainability is The Next Data Science Superpower
I’ve interviewed many data scientists in the last 10 years, and model explainability techniques are my favorite topic to distinguish the…

​Gaussian Mixture Modelling (GMM)
Making Sense of Text Data using Unsupervised Learning

https://towardsdatascience.com/gaussian-mixture-modelling-gmm-833c88587c7f?source=collection_home---4------0---------------------

🔗 Gaussian Mixture Modelling (GMM)
Making Sense of Text Data using Unsupervised Learning

Exascale Deep Learning for Climate Analytics (TF Dev Summit ‘19)

Наш телеграм канал - https://tele.click/ai_machinelearning_big_data

https://www.youtube.com/watch?v=e0QK5glozC8

🎥 Exascale Deep Learning for Climate Analytics (TF Dev Summit ‘19)
👁 1 раз ⏳ 894 сек.
Climate change will have fundamental socio-economic impact and it is imperative for us to understand it better. This talk will show how TensorFlow was utilized on the world’s fastest supercomputer in order to extract pixel level segmentation masks of extreme weather phenomena in climate simulation data, thereby enabling climate scientists to perform high-fidelity, fine grained geo-spatial analyses of the effects of climate change.

Speaker: Thorsten Kurth, Lawrence Berkeley National Library

See the revamp

​Для чего нам в СИБУРе продвинутая аналитика

Наш телеграм канал - https://tele.click/ai_machinelearning_big_data

#Машинноеобучение
Когда у вас возникает какая-то проблема, вы начинаете искать способы ее решения, параллельно думая, как бы снова не пройтись по этим же самым граблям в следующий раз. Что бы вы ни делали, от небольших мобильных приложений до громоздких информационных систем, у ошибки всегда есть цена, и чем более критична отрасль, в которой используется ваш продукт, тем выше цена этой ошибки. Поэтому идеальной видится ситуация, когда вы работаете на опережение, а именно — пытаетесь предсказать возникновение проблемы до ее фактического наступления.

https://habr.com/ru/company/sibur_official/blog/442910/
#BigData,
#Python,

🔗 Для чего нам в СИБУРе продвинутая аналитика
Когда у вас возникает какая-то проблема, вы начинаете искать способы ее решения, параллельно думая, как бы снова не пройтись по этим же самым граблям в следующий...

​Руководство по развертыванию моделей машинного обучения в рабочей среде в качестве API с помощью Flask

Наш телеграм канал - https://tele.click/ai_machinelearning_big_data

Друзья, в конце марта мы запускаем новый поток по курсу «Data Scientist». И прямо сейчас начинаем делиться с вами полезным материалом по курсу.

Введение

Вспоминая ранний опыт своего увлечения машинным обучением (ML) могу сказать, что много усилий уходило на построение действительно хорошей модели. Я советовался с экспертами в этой области, чтобы понять, как улучшить свою модель, думал о необходимых функциях, пытался убедиться, что все предлагаемые ими советы учтены. Но все же я столкнулся с проблемой.

Как же внедрить модель в реальный проект? Идей на этот счет у меня не было. Вся литература, которую я изучал до этого момента, фокусировалась только на улучшении моделей. Я не видел следующего шага в их развитии.
https://habr.com/ru/company/otus/blog/442860/

🔗 Руководство по развертыванию моделей машинного обучения в рабочей среде в качестве API с помощью Fla
Друзья, в конце марта мы запускаем новый поток по курсу «Data Scientist». И прямо сейчас начинаем делиться с вами полезным материалом по курсу. Введение Вспоми...

Машинное Обучение

Наш телеграм канал - https://tele.click/ai_machinelearning_big_data

Лекция 1. Введение в машинное обучение
Лекция 2. Методы обработки данных. Задача классификации
Лекция 3. Линейные модели
Лекция 4. Отбор признаков и понижение размерности
Лекция 5. Решающие деревья и ансамбли. Градиентный бустинг
Лекция 6. Кластеризация
#video #ai

🎥 Машинное обучение. Лекция 1. Введение в машинное обучение
👁 1503 раз ⏳ 2829 сек.
Все введенные на лекции понятия опираются на конспект К.В. Воронцова: http://www.machinelearning.ru/wiki/images/6/6d/Voron-ML-1.pdf

🎥 Машинное обучение. Лекция 2
👁 501 раз ⏳ 2180 сек.


🎥 Машинное обучение. Лекция 3. Линейные модели
👁 306 раз ⏳ 2867 сек.
В данном видео речь идёт о линейных моделях в задачах регрессии и классификации. Введены такие понятия, как регуляризация, функция правдоподобия и ...

🎥 Машинное обучение . Лекция 4. Отбор признаков и понижение размерности
👁 213 раз ⏳ 2803 сек.


🎥 Машинное обучение. Лекция 5. Решающие деревья и ансамбли. Градиентный бустинг
👁 176 раз ⏳ 1936 сек.
https://github.com/miptmlschool/mlschl/tree/master/Seminars/Seminar_5

🎥 Машинное обучение. Лекция 6. Кластеризация
👁 233 раз ⏳ 1130 сек.
https://github.com/miptmlschool/mlschl/blob/master/lections/Lection%206.pdf

​First impressions of TensorFlow Dev Summit, 2019
The 2019 edition of the TensorFlow dev summit got off to a great start on a rather cold and rainy morning in Sunnyvale, CA.

https://towardsdatascience.com/first-impressions-of-tensorflow-dev-summit-2019-c39a4513694?source=collection_home---4------4---------------------

🔗 First impressions of TensorFlow Dev Summit, 2019
The 2019 edition of the TensorFlow dev summit got off to a great start on a rather cold and rainy morning in Sunnyvale, CA. This time…