🎥 Sneak Peek: AI And ML E-Degree | Deep Learning: Theory And Application | Eduonix | Kickstarter
👁 2 раз ⏳ 3643 сек.
Deep Learning also is known as deep structured learning or hierarchical learning is a part of machine learning methods based on learning data representation, as opposed to task-specific algorithms. In this video, we are going to go through deep learning and its application. So let's begin.

This video is a part of our upcoming AI & ML E-Degree which is a combination of such exciting courses ALL AT ONE PLACE.

You can also refer to the Sneak Peek released earlier giving an idea what the AI & ML E-Degree is

🎥 Real-time Machine Learning Inference with Stream Processing - John DesJardins
👁 1 раз ⏳ 3980 сек.
John DesJardins of Hazelcast speaking to the London Java Community on 7th March 2019.

Are you ready to take your machine learning algorithms and make them operational within your business in real time? In this talk, we will walk through the general theory of stream processing and discuss an architecture for taking a machine learning model from training into deployment for inference within an open source platform for real-time stream processing.

Huge thanks to London Java recruiters, RecWorks, for organisi

🎥 TensorFlow for JavaScript
👁 1 раз ⏳ 1982 сек.
Social Network for Developers ☞ https://morioh.com
Developers Chat Channel ☞ https://discord.gg/KAe3AnN
Learn to code for free and get a developer job ☞ https://codequs.com/

Complete Guide to TensorFlow for Deep Learning with Python
☞ http://learnstartup.net/p/BJT8gGKsb

The Complete JavaScript Course 2019: Build Real Projects!
☞ http://learnstartup.net/p/rJWeUz65Z

Machine Learning In Node.js With TensorFlow.js
☞ http://dev.edupioneer.net/74c53f122f

Introducing TensorFlow.js: Machine Learning in Javascri

Machine Learning vs Deep Learning vs Artificial Intelligence | ML vs DL vs AI | Simplilearn

Наш телеграм канал - https://tele.click/ai_machinelearning_big_data
https://www.youtube.com/watch?v=z6k_RB_O9Oc

🎥 Machine Learning vs Deep Learning vs Artificial Intelligence | ML vs DL vs AI | Simplilearn
👁 1 раз ⏳ 1661 сек.
This Machine Learning vs Deep Learning vs Artificial Intelligence video will help you understand the differences between ML, DL and AI, and how they are related to each other. The tutorial video will also cover what Machine Learning, Deep Learning and Artificial Intelligence entail, how they work with the help of examples, and whether they really are all that different.

This Machine Learning Vs Deep Learning Vs Artificial Intelligence video will explain the topics listed below:

1. Artificial Intelligence

🎥 PyData Tel Aviv Meetup: Deep Learning for NLP Workshop
👁 1 раз ⏳ 1617 сек.
Natural language processing is an umbrella term for several tasks, common tasks include document-classification, machine translation, and named-entity-recognition.
Deep learning methods had revolutionized the NLP field, breaking state-of-the-art benchmarks in all of these fields.
This workshop would focus on the named-entity-recognition (NER) with deep learning methods.
The workshop is hands-on, meaning that participants are required to bring their own laptop with all the requirements installed.
Python prof

​Хакер Geohot решил высвободить людей из ИИ-симуляции

🔗 Хакер Geohot решил высвободить людей из ИИ-симуляции
В то время, пока ученые спорят, может ли являться наша Вселенная продвинутой компьютерной симуляцией, Джордж Хотц, известный как Geohot (взломщик iPhone, консо...

​Machine learning interpretability techniques

https://towardsdatascience.com/machine-learning-interpretability-techniques-662c723454f3?source=collection_home---4------0---------------------

🔗 Machine learning interpretability techniques
Most machine learning systems require the ability to explain to stakeholders why certain predictions are made. When choosing a suitable…

​Harnessing Organizational Knowledge for Machine Learning

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

http://ai.googleblog.com/2019/03/harnessing-organizational-knowledge-for.html

🔗 Harnessing Organizational Knowledge for Machine Learning
Posted by Alex Ratner, Stanford University and Cassandra Xia, Google AI One of the biggest bottlenecks in developing machine learning (M...

​Демистифицируем свёрточные нейросети
Свёрточные нейросети.

В прошлом десятилетии мы наблюдали удивительный и беспрецедентный прогресс в сфере компьютерного зрения. Сегодня компьютеры умеют распознавать объекты на изображениях и кадрах видео с точностью до 98 %, уже опережая человека с его 97 %. Именно функции человеческого мозга вдохновляли разработчиков при создании и совершенствовании методик распознавания.

Когда-то неврологи проводили эксперименты на кошках и выяснили, что одни и те же части изображения активируют одни и те же части кошачьего мозга. То есть когда кошка смотрит на круг, в её мозге активируется зона «альфа», а когда смотрит на квадрат, активируется зона «бета». Исследователи пришли к выводу, что в мозге животных есть области нейронов, реагирующие на конкретные характеристики изображения. Иными словами, животные воспринимают окружающую среду через многослойную нейронную архитектуру мозга. И каждая сцена, каждый образ проходит через своеобразный блок выделения признаков, и только потом передаётся в более глубокие структуры мозга.

Вдохновлённые этим, математики разработали систему, в которой эмулируются группы нейронов, срабатывающие на разные свойства изображения и взаимодействующие друг с другом для формирования общей картины.
https://habr.com/ru/company/nixsolutions/blog/443236/

🔗 Демистифицируем свёрточные нейросети
Перевод Demystifying Convolutional Neural Networks. Свёрточные нейросети. В прошлом десятилетии мы наблюдали удивительный и беспрецедентный прогресс в сфере к...

🎥 Stanford CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning | Winter 2019 | Lecture 3
👁 1 раз ⏳ 4731 сек.
Professor Christopher Manning
Thomas M. Siebel Professor in Machine Learning, Professor of Linguistics and of Computer Science
Director, Stanford Artificial Intelligence Laboratory (SAIL)

To follow along with the course schedule and syllabus, visit: http://web.stanford.edu/class/cs224n/index.html#schedule

To get the latest news on Stanford’s upcoming professional programs in Artificial Intelligence, visit: http://learn.stanford.edu/AI.html

To view all online courses and programs offered by Stanford, v

​Checklist for debugging neural networks

https://towardsdatascience.com/checklist-for-debugging-neural-networks-d8b2a9434f21?source=collection_home---4------1---------------------

🔗 Checklist for debugging neural networks
Tangible steps you can take to identify and fix issues with training, generalization, and optimization for machine learning models

​The Evolved Transformer - Enhancing Transformer with Neural Architecture Search

https://towardsdatascience.com/the-evolved-transformer-enhancing-transformer-with-neural-architecture-search-f0073a915aca

🔗 The Evolved Transformer — Enhancing Transformer with Neural Architecture Search
Neural architecture search (NAS) is the process of algorithmically searching for new designs of neural networks. Though researchers have…

​8 Books for Getting Started With Computer Vision

https://machinelearningmastery.com/computer-vision-books/

🔗 8 Books for Getting Started With Computer Vision
Computer vision is a subfield of artificial intelligence concerned with understanding the content of digital images, such as photographs and videos. Deep learning has made impressive inroads on challenging computer vision tasks and makes the promise of further advances. Before diving into the application of deep learning techniques to computer vision, it may be helpful …

​Let's travel zoopark of GANs. Here is listed more than 400 types of GANs family for different purposes. Happy travel and enjoy

https://deephunt.in/the-gan-zoo-79597dc8c347

🔗 The GAN Zoo
A list of all named GANs!

​Умные колонки с «Алисой» на низком старте

В июле 2018 год «Яндекс» начал продажу первой в России умной колонки Яндекс.Станция с голосовым помощником «Алиса», а первую партию распродал за один день (см. очередь в магазин). Сейчас компания впервые раскрыла примерное количество проданных устройств за всё время.

За период с 1 февраля по 10 марта 2019 года покупатели приобрели примерно 5000 устройств. Примерно столько же продано колонок Irbis A и Dexp Smartbox с голосовым помощником «Алиса».
https://habr.com/ru/post/443800/

🔗 Умные колонки с «Алисой» на низком старте
Яндекс.Станция В июле 2018 год «Яндекс» начал продажу первой в России умной колонки Яндекс.Станция с голосовым помощником «Алиса», а первую партию распродал за...

​Speech and Language Processing (3rd ed. draft)
Dan Jurafsky and James H. Martin
https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/

🔗 Speech and Language Processing
Speech and Language Processing

​Умножение матриц: эффективная реализация шаг за шагом

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

Умножение матриц — это один из базовых алгоритмов, который широко применяется в различных численных методах, и в частности в алгоритмах машинного обучения. Многие реализации прямого и обратного распространения сигнала в сверточных слоях неронной сети базируются на этой операции. Так порой до 90-95% всего времени, затрачиваемого на машинное обучение, приходится именно на эту операцию. Почему так происходит? Ответ кроется в очень эффективной реализации этого алгоритма для процессоров, графических ускорителей (а в последнее время и специальных ускорителей матричного умножения). Матричное умножение — один из немногих алгоритмов, которые позволяет эффективно задействовать все вычислительные ресурсы современных процессоров и графических ускорителей. Поэтому не удивительно, что многие алгоритмы стараются свести к матричному умножению — дополнительная расходы, связанные с подготовкой данных, как правило с лихвой окупаются общим ускорением алгоритмов.
https://habr.com/ru/post/359272/

🔗 Умножение матриц: эффективная реализация шаг за шагом
Введение Умножение матриц — это один из базовых алгоритмов, который широко применяется в различных численных методах, и в частности в алгоритмах машинного обуч...

🎥 Machine Learning Tutorial - What do neural networks learn ?
👁 1 раз ⏳ 1644 сек.
Neural network in buzzword in machine learning world. But have you ever wondered what #neuralnetwork learns actually? In this video you will find the answer of what neural network actually learn that we can predict based on that learning.

#neural network

***********************************************
Credit: https://youtu.be/UojVVG4PAG0
License
Creative Commons Attribution license (reuse allowed)
***********************************************

Machine Learning in Python

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

🎥 Machine Learning in Python: Iris Classification -- Part 1
👁 1 раз ⏳ 872 сек.
Machine Learning in Python: Iris Classification -- Part 1

General Description:
In this video, we begin by showcasing how to build an iris classification
model, that is, a machine learning model that will allow us to classify
species of iris flowers. This application will introduce many rudimentary
features and concepts of machine learning and is a good use case for these
types of models.

Use case: Botanist wants to determine the species of an iris flower based on
characteristics of that flower. For ins

🎥 Machine Learning in Python: Iris Classification -- Part 2
👁 1 раз ⏳ 833 сек.
General Description:
In this video, we begin by showcasing how to build an iris classification
model, that is, a machine learning model that will allow us to classify
species of iris flowers. This application will introduce many rudimentary
features and concepts of machine learning and is a good use case for these
types of models.

Use case: Botanist wants to determine the species of an iris flower based on
characteristics of that flower. For instance attributes including petal
length, width, etc. are th

🎥 Machine Learning in Python: Iris Classification -- Part 3
👁 1 раз ⏳ 1269 сек.
General Description:
In this video, we begin by showcasing how to build an iris classification
model, that is, a machine learning model that will allow us to classify
species of iris flowers. This application will introduce many rudimentary
features and concepts of machine learning and is a good use case for these
types of models.

Use case: Botanist wants to determine the species of an iris flower based on
characteristics of that flower. For instance attributes including petal
length, width, etc. are th

🎥 Deep Learning Pipelines and Spark in Databricks | Nubank ML Meetup
👁 1 раз ⏳ 2405 сек.
Deep Learning doesn't have to be difficult. Let's take a look at how we can detect suspicious activity from CCTV videos using transfer learning with Deep Learning Pipelines and Spark.

Then, we will explore how we can leverage MLflow to track and reproduce your Machine learning experiments, and manage an end-to-end machine learning model lifecycle.

Raela Wang is a Solutions Architect at Databricks, where she works with clients to address their challenges with scaling their current data workloads, and ensur