​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

Object detection SOTA evolution over time.

#SOTA #CNN #objectdetection

​Understanding Convolutional Neural Networks through Visualizations in PyTorch

Explanation of how #CNN works

Link: https://towardsdatascience.com/understanding-convolutional-neural-networks-through-visualizations-in-pytorch-b5444de08b91

#PyTorch #nn #DL

🔗 Understanding Convolutional Neural Networks through Visualizations in PyTorch
Getting down to the nitty-gritty of CNNs

🎥 AutoGraph: Easy control flow for graphs (TensorFlow Tip of the Week)
👁 1 раз ⏳ 146 сек.
In this video, we’ll show you an example of how you can use AutoGraph to write complex, high-performance TensorFlow code using normal Python. AutoGraph helps you write complicated graph code using normal Python. AutoGraph automatically transforms your code into the equivalent TensorFlow graph code, and is available in the new TF 2 function API. Be sure to check out other TensorFlow tips, in this playlist → http://bit.ly/2mptadn

Want to learn more?

TensorFlow AutoGraph documentation → http://bit.ly/2VXAUnE

🎥 7. Генеративное глубокое обучение | Краткий курс по нейронным сетям
👁 1 раз ⏳ 435 сек.
7. Генеративное глубокое обучение. Создание изображений текста и музыки с помощью нейронных сетей | Краткий курс по нейронным сетям и глубокому обучению
---
Экспресс-курс по нейронным сетям и глубокому обучению для менеджеров и начинающих. Вводный курс по нейронным сетям.

В полной версии курса (очный курс) вас ждут практические занятия на Python и бизнес-кейсы с решением реальных бизнес-задач с помощью современных архитектур нейронных сетей.

Часть 7. Генеративное глубокое обучение

Содержание курса:

Част

🎥 2. Базовая математика нейронных сетей | Краткий курс по нейронным сетям
👁 3 раз ⏳ 306 сек.
2. Базовая математика нейронных сетей | Краткий курс по нейронным сетям и глубокому обучению
---
Экспресс-курс по нейронным сетям и глубокому обучению для менеджеров и начинающих. Вводный курс по нейронным сетям.

В полной версии курса (очный курс) вас ждут практические занятия на Python и бизнес-кейсы с решением реальных бизнес-задач с помощью современных архитектур нейронных сетей.

Часть 2. Базовая математика нейронных сетей

Содержание курса:

Часть 1. Что такое глубокое обучение и нейронные сети: https

Are you mixing up odds with probability?
https://towardsdatascience.com/are-you-mixing-up-odds-with-probability-5f2d385fa890?source=collection_home---4------1---------------------

https://habr.com/ru/company/dataschool/blog/436946/

Распознавание рентгеновских снимков: precision = 0.84, recall = 0.96. А нужны ли нам еще врачи?

#machinelearning #neuralnets #deeplearning #машинноеобучение

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

Основы машинного обучения | Краткий курс по нейронным сетям

🎥 4. Основы машинного обучения | Краткий курс по нейронным сетям
👁 1 раз ⏳ 974 сек.
4. Основы машинного обучения | Краткий курс по нейронным сетям и глубокому обучению
---
Экспресс-курс по нейронным сетям и глубокому обучению для менеджеров и начинающих. Вводный курс по нейронным сетям.

В полной версии курса (очный курс) вас ждут практические занятия на Python и бизнес-кейсы с решением реальных бизнес-задач с помощью современных архитектур нейронных сетей.

Часть 4. Основы машинного обучения

Содержание курса:

Часть 1. Что такое глубокое обучение и нейронные сети: https://youtu.be/sHnmnE

Generating, With Style: The Mechanics Behind NVIDIA’s Highly Realistic GAN Images
https://towardsdatascience.com/generating-with-style-the-mechanics-behind-nvidias-highly-realistic-gan-images-b6937237e3c6?source=collection_home---4------0---------------------

​A Picture is Worth a Thousand Words, Literally: Deep Neural Networks for Social Stego

🔗 A Picture is Worth a Thousand Words, Literally: Deep Neural Networks for Social Stego
PLEASE SUBSCRIBE, LIKE AND COMMENT TO KEEP THIS CHANNEL ALIVE! Tip Jar: https://paypal.me/radlovacki Images, videos and other digital media provide a conveni...

🎥 Взлом Google
👁 2 раз ⏳ 58 сек.
опыт для себя

Анатомия нейронной сети | Краткий курс по нейронным сетям

https://www.youtube.com/watch?v=a5EoDRMQZRA

🎥 3. Анатомия нейронной сети | Краткий курс по нейронным сетям
👁 1 раз ⏳ 666 сек.
3. Анатомия нейронной сети | Краткий курс по нейронным сетям и глубокому обучению
---
Экспресс-курс по нейронным сетям и глубокому обучению для менеджеров и начинающих. Вводный курс по нейронным сетям.

В полной версии курса (очный курс) вас ждут практические занятия на Python и бизнес-кейсы с решением реальных бизнес-задач с помощью современных архитектур нейронных сетей.

Часть 3. Анатомия нейронной сети

Содержание курса:

Часть 1. Что такое глубокое обучение и нейронные сети: https://youtu.be/sHnmnEH1Pj

​BERT — state-of-the-art языковая модель для 104 языков. Туториал по запуску BERT локально и на Google Colab
BERT — это нейронная сеть от Google, показавшая с большим отрывом state-of-the-art результаты на целом ряде задач. С помощью BERT можно создавать программы с ИИ для обработки естественного языка: отвечать на вопросы, заданные в произвольной форме, создавать чат-ботов, автоматические переводчики, анализировать текст и так далее.

Google выложила предобученные модели BERT, но как это обычно и бывает в Machine Learning, они страдают от недостатка документации. Поэтому в этом туториале мы научимся запускать нейронную сеть BERT на локальном компьютере, а также на бесплатном серверном GPU на Google Colab.
https://habr.com/ru/post/436878/

🔗 BERT — state-of-the-art языковая модель для 104 языков. Туториал по запуску BERT локально и на Googl
BERT — это нейронная сеть от Google, показавшая с большим отрывом state-of-the-art результаты на целом ряде задач. С помощью BERT можно создавать программы с...

​Как мы строим систему обработки, хранения и анализа данных в СИБУРе
https://habr.com/ru/company/sibur_official/blog/436632/

🔗 Как мы строим систему обработки, хранения и анализа данных в СИБУРе
В начале 2018 года у нас активно пошел процесс цифровизации производства и процессов в компании. В секторе нефтехимии это не просто модный тренд, а новый...

​Neural Ordinary Differential Equations

https://blog.acolyer.org/2019/01/09/neural-ordinary-differential-equations/

#artificialintelligence #deeplearning #machinelearning

🔗 Neural Ordinary Differential Equations
Neural ordinary differential equations Chen et al., NeurIPS’18 ‘Neural Ordinary Differential Equations’ won a best paper award at NeurIPS last month. It’s not an easy piece (at least not for …

Сергей Марков: "Искусственный интеллект и машинное обучение: итоги 2018 года."

🎥 Сергей Марков: "Искусственный интеллект и машинное обучение: итоги 2018 года."
👁 24 раз ⏳ 8344 сек.
Лекция состоялась в научно-популярном лектории центра "Архэ" (http://arhe.msk.ru) 16 января 2019 года.

Лектор: Сергей Марков — автор одной из сильнейших российских шахматных программ, специалист по методам машинного обучения и основатель портала XX2 ВЕК (https://22century.ru).

​Что не так с обучением с подкреплением (Reinforcement Learning)?

Еще в начале 2018 года вышла статья Deep Reinforcement Learning Doesn't Work Yet ("Обучение с подкреплением пока не работает"). Основная претензия которой сводилась к тому, что современные алгоритмы обучения с подкреплением требуют для решения задачи примерно столько же времени, как и обычный случайный поиск.

Изменилось ли что-то с того времени? Нет.

Обучение с подкреплением считается одним из трех основных путей к созданию сильного ИИ. Но трудности, с которыми сталкивается эта область машинного обучения, и методы, которыми ученые пытаются бороться с этими трудностями, наводят на мысль что, возможно, с самим этим подходом имеются фундаментальные проблемы.

🔗 Что не так с обучением с подкреплением (Reinforcement Learning)?
Еще в начале 2018 года вышла статья Deep Reinforcement Learning Doesn't Work Yet ("Обучение с подкреплением пока не работает"). Основная претензия которой...

Is the Difficulty Bomb Exploding
https://towardsdatascience.com/quickblarks-62aa90169ff0?source=collection_home---4------5---------------------