​Lecture #8b: Neural Networks and Deep Learning (11/07/2018)

🔗 Lecture #8b: Neural Networks and Deep Learning (11/07/2018)
Lecture #8b: Neural Networks and Deep Learning CIS 419 2018C Applied Machine Learning on 11/07/2018 Wed

​Reproducing high-quality singing voice
with state-of-the-art AI technology.

Some advance in singing voice synthesis. This opens path toward more interesting collaborations and sythetic celebrities projects.

P.S. Hatsune Miku's will still remain popular for their particular qualities, but now there is more room for competitors.

Link: https://www.techno-speech.com/news-20181214a-en

#SOTA #Voice #Synthesis

🔗 Reproducing high-quality singing voice

​The Illustrated BERT, ELMo, and co. (How NLP Cracked Transfer Learning)

🔗 The Illustrated BERT, ELMo, and co. (How NLP Cracked Transfer Learning)
The year 2018 has been an inflection point for machine learning models handling text (or more accurately, Natural Language Processing or NLP for short). Our conceptual understanding of how best to represent words and sentences in a way that best captures underlying meanings and relationships is rapidly evolving. Moreover, the NLP community has been putting forward incredibly powerful components that you can freely download and use in your own models and pipelines (It’s been referred to as NLP’s ImageNet moment, referencing how years ago similar developments accelerated the development of machine learning in Computer Vision tasks).

🎥 How Neural Networks Work- Simply Explained

​Нижегородский офис компании Intel, помимо прочего, занимается разработкой алгоритмов компьютерного зрения на основе глубоких нейронных сетей. Многие наши алгоритмы публикуются в репозитории Open Model Zoo. Для обучения моделей требуется большое число размеченных данных. Теоретически, существует много способов подготовить их, однако наличие специализированного программного обеспечения многократно ускоряет этот процесс. Так, в целях повышения эффективности и качества разметки, мы разработали собственный инструмент – Computer Vision Annotation Tool (CVAT).

🔗 Computer Vision Annotation Tool: универсальный подход к разметке данных
Нижегородский офис компании Intel, помимо прочего, занимается разработкой алгоритмов компьютерного зрения на основе глубоких нейронных сетей. Для обучения...

Discretisation Using Decision Trees
https://towardsdatascience.com/discretisation-using-decision-trees-21910483fa4b?source=collection_home---4------4---------------------

https://habr.com/company/intel/blog/433772/

Computer Vision Annotation Tool: универсальный подход к разметке данных

#machinelearning #neuralnets #deeplearning #машинноеобучение

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

Ежегодное соревнование по написанию искусственного интеллекта Russian AI Cup ждёт своих героев!

Регистрация: https://vk.cc/8Qx9vz

На этот раз решили сделать игру не в 2D, а реально в 3D. Игровой мир находится в космосе, на астероиде, курсирующем по галактике. На нем построен стадион и поле, на котором бегают роботы и пинают мяч. Цель — выиграть матч, т.е. забить больше всего голов. В футбол можно будет играть прямо в браузере!

Подробные правила: https://vk.cc/8Qx9G1. В них изложен формат проведения турнира, дано описание игрового мира и технических характеристик объектов.

Расписание
• Песочница: 17 декабря – 5 января
• Первый раунд: 5 – 6 января
• Второй раунд: 19 – 20 января
• Финал: 26 января
Первая и четвертая недели будут проходить в режиме бета-тестирования.

Подарки:
• 1 место — MacBook Pro.
• 2 место — MacBook Air.
• 3 место — Apple iPad.
• 4 место — Samsung Gear S3.
• 5 место — WD My Cloud 6 TB.
• 6 место — WD My Passport Ultra 4TB.
Можно заменить подарок на эквивалентный по стоимости. Всем участникам второго раунда достанутся футболки, а участникам финала — толстовки.

Ждем всех в чате: https://yangx.top/aicups

Осталось пожелать всем приятно провести время и, конечно же, удачи. Поехали!

#raic

🎥 Russian AI Cup 2018: CodeBall
👁 19094 раз ⏳ 30 сек.
Самый долгожданный чемпионат Russian AI Cup 2018: CodeBall совсем скоро...

Стартуем 17 декабря на площадке RAIC: https://vk.cc/8O7szc

Подробнее о задаче этого года: https://vk.cc/8O7wFv

I Worked With A Data Scientist As A Software Engineer. Here’s My Experience.
https://towardsdatascience.com/i-worked-with-a-data-scientist-heres-what-i-learned-2e19c5f5204?source=collection_home---4------0---------------------

​Moscow Spark #6

🔗 Moscow Spark #6
Наш канал в Telegram https://yangx.top/moscowspark Презентации доступны здесь https://goo.gl/4eZGxF Создание кастомных Source и Sink для Structured Streaming Андр...

​Trends in Deep Learning with Jeremy Howard - TWiML Talk #214

🔗 Trends in Deep Learning with Jeremy Howard - TWiML Talk #214
In this episode of our AI Rewind series, we’re bringing back one of your favorite guests of the year, Jeremy Howard, founder and researcher at Fast.ai. Jerem...

​Daniel DeTone (Magic Leap) Learning Deep Convolutional Frontends for Visual SLAM

🔗 Daniel DeTone (Magic Leap) Learning Deep Convolutional Frontends for Visual SLAM
Daniel DeTone, Senior Software Engineer in Deep Learning, Magic Leap, Inc Bio: Daniel is a Senior Research Engineer in Deep Learning at Magic Leap, currently...

https://habr.com/post/434236/

Нейросеть с амёбой решили задачу коммивояжера для 8 городов

#machinelearning #neuralnets #deeplearning #машинноеобучение

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

🎥 Итоговое мероприятие Telecom Data Cup | Технострим
👁 1 раз ⏳ 7837 сек.
23 декабря, состоится итоговое мероприятие чемпионата по машинному обучению и анализу данных Telecom Data Cup. Подробнее о чемпионате: http://bit.ly/2SmchyA

Победители соревнования расскажут, как им удалось достичь успеха, и с какими трудностями пришлось столкнуться:
1 место — Сергей Старицын
2 место — Михаил Новиков
3 место — Сергей Лавриков

Также, с докладами выступят приглашенные эксперты и топ-менеджеры компаний-организаторов:
• Смыслов Дмитрий — Вице-президент по персоналу и образовательным прое

​Smart Compose: Using Neural Networks to Help Write Emails

Google shared some information about their new feature. Most important: they claim to focus on Fairness and Privacy, training on completely anonimized data and trying to eliminate biases.

Link: https://ai.googleblog.com/2018/05/smart-compose-using-neural-networks-to.html

#Google #SmartCompose #FairAI #Privacy

🔗 Smart Compose: Using Neural Networks to Help Write Emails
Posted by Yonghui Wu, Principal Engineer, Google Brain Team Last week at Google I/O , we introduced Smart Compose , a new feature in Gmail...

🎥 TMPA School 2018 Saratov: Сетевые методы анализа многомерных данных (часть 2)
👁 1 раз ⏳ 3910 сек.
Ростислав Яворский
Доцент департамента анализа данных и искусственного интеллекта факультета компьютерных наук, НИУ ВШЭ

Смотреть презентацию:
https://speakerdeck.com/exactpro/sietievyie-mietody-analiza-mnoghomiernykh-dannykh-chast-2

TMPA School 2018
Тестирование программного обеспечения, анализ данных и машинное обучение

🎥 TMPA School 2018 Saratov: Сетевые методы анализа многомерных данных (часть 1)
👁 1 раз ⏳ 5235 сек.
Ростислав Яворский
Доцент департамента анализа данных и искусственного интеллекта факультета компьютерных наук, НИУ ВШЭ

Смотреть презентацию: https://speakerdeck.com/exactpro/sietievyie-mietody-analiza-mnoghomiernykh-dannykh-chast-1

TMPA School 2018
Тестирование программного обеспечения, анализ данных и машинное обучение
https://school.tmpaconf.org/

🎥 Training Large-Scale Deep Nets with RL with Nando de Freitas - TWiML Talk #213
👁 1 раз ⏳ 3322 сек.
Today we close out both our NeurIPS series and our 2018 conference coverage with this interview with Nando de Freitas, Team Lead & Principal Scientist at Deepmind and Fellow at the Canadian Institute for Advanced Research.

In our conversation, we explore his interest in understanding the brain and working towards artificial general intelligence through techniques like meta-learning, few-shot learning and imitation learning. In particular, we dig into a couple of his team’s NeurIPS papers: “Playing hard

​Christmas Games: How random are dice?

https://towardsdatascience.com/christmas-games-how-random-are-dice-969f8a935b18?source=collection_home---4------1---------------------

🔗 Christmas Games: How random are dice? – Towards Data Science
Analyzing dice randomness with openCV and hypothesis testing.

как пройти Data Science собеседование
https://www.youtube.com/watch?v=OHhoLhYW2cg

🎥 5 Steps to Pass Data Science Interviews
👁 2 раз ⏳ 823 сек.
Data Science is becoming more and more popular as a career choice since it offers both lucrative salaries and the opportunity to have high impact. The Data Science interview process is challenging, but with dedicated practice you can succeed. In this video, I'll outline the 7 steps to pass any Data Science Interview. We'll go over topics like studying techniques, portfolio optimization, and interviewing tips, all of which are prominent in the modern Data Science interview pipeline. I've listed all of the re