🎥 AI Matters: Getting to the Heart of Data Intelligence with Memory and Storage
👁 1 раз ⏳ 3626 сек.
👁 1 раз ⏳ 3626 сек.
Micron commissioned a study by Forrester Consulting that highlights how hardware architecture affects the return on investment for artificial intelligence and machine learning implementations. Forrester and Micron experts discuss the findings in this webinar replay.Vk
AI Matters: Getting to the Heart of Data Intelligence with Memory and Storage
Micron commissioned a study by Forrester Consulting that highlights how hardware architecture affects the return on investment for artificial intelligence and machine learning implementations. Forrester and Micron experts discuss the findings in this webinar…
Learning to Generalize from Sparse and Underspecified Rewards
http://ai.googleblog.com/2019/02/learning-to-generalize-from-sparse-and.html
🔗 Learning to Generalize from Sparse and Underspecified Rewards
Posted by Rishabh Agarwal, Google AI Resident and Mohammad Norouzi, Research Scientist Reinforcement learning (RL) presents a unified and...
http://ai.googleblog.com/2019/02/learning-to-generalize-from-sparse-and.html
🔗 Learning to Generalize from Sparse and Underspecified Rewards
Posted by Rishabh Agarwal, Google AI Resident and Mohammad Norouzi, Research Scientist Reinforcement learning (RL) presents a unified and...
Googleblog
Learning to Generalize from Sparse and Underspecified Rewards
Нейросеть «Яндекса» стала соавтором пьесы для альта с оркестром
https://habr.com/ru/post/441286/
🔗 Нейросеть «Яндекса» стала соавтором пьесы для альта с оркестром
В последнем сезоне «Симпсонов» главный герой узнал: чтобы очаровать гиков, надо запустить песенку, которую сочинила нейросеть. Все будут заворожённо слушать и...
https://habr.com/ru/post/441286/
🔗 Нейросеть «Яндекса» стала соавтором пьесы для альта с оркестром
В последнем сезоне «Симпсонов» главный герой узнал: чтобы очаровать гиков, надо запустить песенку, которую сочинила нейросеть. Все будут заворожённо слушать и...
Хабр
Нейросеть «Яндекса» стала соавтором пьесы для альта с оркестром
В последнем сезоне «Симпсонов» главный герой узнал: чтобы очаровать гиков, надо запустить песенку, которую сочинила нейросеть. Все будут заворожённо слушать и подтанцовывать. Компания «Яндекс» почти...
OpenAI Gym+ROS+Gazebo: обучение автономного робота в домашних условиях. Часть 1
Наш телеграмм канал - https://tele.click/ai_machinelearning_big_data
#Python
#Искусственныйинтеллект,
За последние несколько лет мы стали свидетелями внедрения технологий искусственного интеллекта в нашу повседневной жизни — от роботов-пылесосов до беспилотных дронов. Все они, управляемые искусственным интеллектом, уже являются для нас обыденностью. Но несмотря на это, процесс разработки, от проектирования до реализации, занимает годы и обходится не дешево. Кроме того, алгоритмы машинного обучения требуют большие данные и нет никаких гарантий, что в конечном счете все сработает.
https://habr.com/ru/post/441218/
🔗 OpenAI Gym+ROS+Gazebo: обучение автономного робота в домашних условиях. Часть 1
За последние несколько лет мы стали свидетелями внедрения технологий искусственного интеллекта в нашу повседневной жизни — от роботов-пылесосов до беспилотных др...
Наш телеграмм канал - https://tele.click/ai_machinelearning_big_data
#Python
#Искусственныйинтеллект,
За последние несколько лет мы стали свидетелями внедрения технологий искусственного интеллекта в нашу повседневной жизни — от роботов-пылесосов до беспилотных дронов. Все они, управляемые искусственным интеллектом, уже являются для нас обыденностью. Но несмотря на это, процесс разработки, от проектирования до реализации, занимает годы и обходится не дешево. Кроме того, алгоритмы машинного обучения требуют большие данные и нет никаких гарантий, что в конечном счете все сработает.
https://habr.com/ru/post/441218/
🔗 OpenAI Gym+ROS+Gazebo: обучение автономного робота в домашних условиях. Часть 1
За последние несколько лет мы стали свидетелями внедрения технологий искусственного интеллекта в нашу повседневной жизни — от роботов-пылесосов до беспилотных др...
Хабр
OpenAI Gym+ROS+Gazebo: обучение автономного робота в домашних условиях. Часть 1
За последние несколько лет мы стали свидетелями внедрения технологий искусственного интеллекта в нашу повседневной жизни — от роботов-пылесосов до беспилотных др...
Анонимные специалисты по машинному обучению написали «статью про минет», чтобы сделать эту машинку для отсоса более реалистичной.
Autoblow AI, секс-игрушка для пользователей с пенисом, состоит из резинового рукава и расположенного внутри корпуса электродвигателя, и пытается имитировать оральный секс. Ее кампания на Indiegogo была запущена на прошлой неделе и быстро достигла своей цели в 50 000 $. Ее главное преимущество над предыдущей моделью, Autoblow 2, выпущенной в 2014 — это алгоритм машинного обучения, который «постоянно меняет технику», чтобы удовлетворить пользователя новыми способами.
https://habr.com/ru/post/441252/
🔗 «Статья про минет»: ученые обработали 109 часов орального секса, чтобы разработать ИИ, который сосет
Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи Саманты Коул (Samantha Cole) c motherboard.vice.com. Анонимные специалисты по машинному обучению написа...
Autoblow AI, секс-игрушка для пользователей с пенисом, состоит из резинового рукава и расположенного внутри корпуса электродвигателя, и пытается имитировать оральный секс. Ее кампания на Indiegogo была запущена на прошлой неделе и быстро достигла своей цели в 50 000 $. Ее главное преимущество над предыдущей моделью, Autoblow 2, выпущенной в 2014 — это алгоритм машинного обучения, который «постоянно меняет технику», чтобы удовлетворить пользователя новыми способами.
https://habr.com/ru/post/441252/
🔗 «Статья про минет»: ученые обработали 109 часов орального секса, чтобы разработать ИИ, который сосет
Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи Саманты Коул (Samantha Cole) c motherboard.vice.com. Анонимные специалисты по машинному обучению написа...
Хабр
«Статья про минет»: ученые обработали 109 часов орального секса, чтобы разработать ИИ, который сосет член
Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи Саманты Коул (Samantha Cole) c motherboard.vice.com. Анонимные специалисты по машинному обучению написали «статью про минет», чтобы сделать эту...
Как мы сократили выдачу кредита до 2 кликов
Блог компании Промсвязьбанк,
Недели, месяцы – такой срок приходит на ум, когда говорят об оформлении кредита. Наш продукт «Кредит Онлайн» должен был радикально изменить ситуацию, сократив всю процедуру до нескольких кликов. Невозможно? Разработчикам «Промсвязьбанка» удалось превратить это «хождение по мукам» в удобный «волшебный кошелёк».
https://habr.com/ru/company/psb/blog/441208/
🔗 Как мы сократили выдачу кредита до 2 кликов
Недели, месяцы – такой срок приходит на ум, когда говорят об оформлении кредита. Наш продукт «Кредит Онлайн» должен был радикально изменить ситуацию, сократив вс...
Блог компании Промсвязьбанк,
Недели, месяцы – такой срок приходит на ум, когда говорят об оформлении кредита. Наш продукт «Кредит Онлайн» должен был радикально изменить ситуацию, сократив всю процедуру до нескольких кликов. Невозможно? Разработчикам «Промсвязьбанка» удалось превратить это «хождение по мукам» в удобный «волшебный кошелёк».
https://habr.com/ru/company/psb/blog/441208/
🔗 Как мы сократили выдачу кредита до 2 кликов
Недели, месяцы – такой срок приходит на ум, когда говорят об оформлении кредита. Наш продукт «Кредит Онлайн» должен был радикально изменить ситуацию, сократив вс...
Хабр
Как мы сократили выдачу кредита до 2 кликов
Недели, месяцы – такой срок приходит на ум, когда говорят об оформлении кредита. Наш продукт «Кредит Онлайн» должен был радикально изменить ситуацию, сократив всю процедуру до нескольких кликов....
Why Git And How To Use Git As A Data Scientist
https://towardsdatascience.com/why-git-and-how-to-use-git-as-a-data-scientist-4fa2d3bdc197?source=collection_home---4------1---------------------
🔗 Why Git And How To Use Git As A Data Scientist – Towards Data Science
Perhaps you’ve heard of Git somewhere else.
https://towardsdatascience.com/why-git-and-how-to-use-git-as-a-data-scientist-4fa2d3bdc197?source=collection_home---4------1---------------------
🔗 Why Git And How To Use Git As A Data Scientist – Towards Data Science
Perhaps you’ve heard of Git somewhere else.
Towards Data Science
Why Git And How To Use Git As A Data Scientist
Perhaps you’ve heard of Git somewhere else.
🎥 Building and scaling Deep Learning Services (Nischal Harohalli Padmanabha)
👁 1 раз ⏳ 1358 сек.
👁 1 раз ⏳ 1358 сек.
Deep learning systems have to be engineered in order to be used in solving an end to end business problem. One of the challenges in architecting and building deep learning systems are the areas of maintainability, scalability and deployments. I would like to discuss on how we solve this at omnius.
Presentation page -- https://2018.pycon.ca/talks/talk-A-9016
Author website -- Author website: https://medium.com/@nischalhpVk
Building and scaling Deep Learning Services (Nischal Harohalli Padmanabha)
Deep learning systems have to be engineered in order to be used in solving an end to end business problem. One of the challenges in architecting and building deep learning systems are the areas of maintainability, scalability and deployments. I would like…
When Tech Leaves No Space for Humans
https://medium.com/@cfhorgan/when-tech-leaves-no-space-for-humans-89becafa3a20?source=topic_page---------------------------20
🔗 When Tech Leaves No Space for Humans – Member Feature Stories – Medium
The fear of A.I. has long been that we might merge with computers, create hybrid superbeings, or become enslaved by them. But the rise of “deepfakes” points toward a very different outcome.
https://medium.com/@cfhorgan/when-tech-leaves-no-space-for-humans-89becafa3a20?source=topic_page---------------------------20
🔗 When Tech Leaves No Space for Humans – Member Feature Stories – Medium
The fear of A.I. has long been that we might merge with computers, create hybrid superbeings, or become enslaved by them. But the rise of “deepfakes” points toward a very different outcome.
Medium
When Tech Leaves No Space for Humans
The fear of A.I. has long been that we might merge with computers, create hybrid superbeings, or become enslaved by them. But the rise of “deepfakes” points toward a very different outcome.
Программно-аппаратные решения в области ИИ
Наш телеграм канал - https://tele.click/ai_machinelearning_big_data
Михаил Цветков: «Обзор проектов Intel в области машинного обучения и систем AI»
Андрей Кочетов: «Ускорители с гибко программируемой логикой Xilinx для ИИ»
Дмитрий Конягин: «Платформы NVIDIA для систем ИИ»
Борис Нейман: «Роль сетевых технологий в ускорении ИИ вычислений»
Александр Семенов: «Сеть межпроцессорного обмена Ангара и современные системы ИИ»
Александр Перевозчиков: «Суперкомпьютеры проекта Coral: Summit и Sierra»
Павел Станавов: «Практический взгляд компании AMD на решение задач ИИ»
Евгений Борисов: «Настоящие и будущие супер-решения Supermicro для систем ИИ и анализа данных»
Михаил Плескунин: «Оптимизированные решения HUAWEI и эффективные дата-центры ИИ»
Никита Степанов: «Эволюция вычислений, видение DELL EMC»
🎥 Михаил Цветков: «Обзор проектов Intel в области машинного обучения и систем AI»
👁 12 раз ⏳ 4164 сек.
🎥 Андрей Кочетов: «Ускорители с гибко программируемой логикой Xilinx для ИИ»
👁 3 раз ⏳ 6407 сек.
🎥 Дмитрий Конягин: «Платформы NVIDIA для систем ИИ»
👁 5 раз ⏳ 4751 сек.
🎥 Борис Нейман: «Роль сетевых технологий в ускорении ИИ вычислений»
👁 2 раз ⏳ 3305 сек.
🎥 Александр Семенов: «Сеть межпроцессорного обмена Ангара и современные системы ИИ»
👁 1 раз ⏳ 4677 сек.
🎥 Александр Перевозчиков: «Суперкомпьютеры проекта Coral: Summit и Sierra»
👁 1 раз ⏳ 10095 сек.
🎥 Павел Станавов: «Практический взгляд компании AMD на решение задач ИИ»
👁 1 раз ⏳ 3907 сек.
🎥 Евгений Борисов: «Настоящие и будущие супер-решения Supermicro для систем ИИ и анализа данных»
👁 1 раз ⏳ 4624 сек.
🎥 Михаил Плескунин: «Оптимизированные решения HUAWEI и эффективные дата-центры ИИ»
👁 1 раз ⏳ 3063 сек.
🎥 Никита Степанов: «Эволюция вычислений, видение DELL EMC»
👁 1 раз ⏳ 2749 сек.
Наш телеграм канал - https://tele.click/ai_machinelearning_big_data
Михаил Цветков: «Обзор проектов Intel в области машинного обучения и систем AI»
Андрей Кочетов: «Ускорители с гибко программируемой логикой Xilinx для ИИ»
Дмитрий Конягин: «Платформы NVIDIA для систем ИИ»
Борис Нейман: «Роль сетевых технологий в ускорении ИИ вычислений»
Александр Семенов: «Сеть межпроцессорного обмена Ангара и современные системы ИИ»
Александр Перевозчиков: «Суперкомпьютеры проекта Coral: Summit и Sierra»
Павел Станавов: «Практический взгляд компании AMD на решение задач ИИ»
Евгений Борисов: «Настоящие и будущие супер-решения Supermicro для систем ИИ и анализа данных»
Михаил Плескунин: «Оптимизированные решения HUAWEI и эффективные дата-центры ИИ»
Никита Степанов: «Эволюция вычислений, видение DELL EMC»
🎥 Михаил Цветков: «Обзор проектов Intel в области машинного обучения и систем AI»
👁 12 раз ⏳ 4164 сек.
Доклад «Обзор проектов Intel в области машинного обучения и систем AI: новые аппаратные платформы и оптимизация на программном уровне» будет читать...🎥 Андрей Кочетов: «Ускорители с гибко программируемой логикой Xilinx для ИИ»
👁 3 раз ⏳ 6407 сек.
Xilinx — это американская технологическая компания, производящая интегральные микросхемы программируемой логики. Её доля на мировом рынке данной пр...🎥 Дмитрий Конягин: «Платформы NVIDIA для систем ИИ»
👁 5 раз ⏳ 4751 сек.
В лекции будет рассказано про новые технологии и компоненты платформы NVIDIA для решения задач ИИ, в частности, про те, которые были представлены н...🎥 Борис Нейман: «Роль сетевых технологий в ускорении ИИ вычислений»
👁 2 раз ⏳ 3305 сек.
В социальной сети Facebook есть система автоматического распознавания лиц, за работой которой стоит сложная многоэтапная задача. Она состоит из сбо...🎥 Александр Семенов: «Сеть межпроцессорного обмена Ангара и современные системы ИИ»
👁 1 раз ⏳ 4677 сек.
На лекции будет рассказано о направлениях работ НИЦЭВТ в области теории графов — основы многих методов вычислительного искусственного интеллекта, в...🎥 Александр Перевозчиков: «Суперкомпьютеры проекта Coral: Summit и Sierra»
👁 1 раз ⏳ 10095 сек.
Чего можно ожидать от процессоров с точки зрения производительности? Как долго проживет кремний? Как и почему отличается идеология построения проце...🎥 Павел Станавов: «Практический взгляд компании AMD на решение задач ИИ»
👁 1 раз ⏳ 3907 сек.
Павел Станавов: «Практический взгляд компании AMD на решение задач ИИ: процессоры нового поколения и универсальные ускорители на пороге 7 нанометро...🎥 Евгений Борисов: «Настоящие и будущие супер-решения Supermicro для систем ИИ и анализа данных»
👁 1 раз ⏳ 4624 сек.
Продукция компании Supermicro — производителя серверных платформ — является ключевым звеном в цепи «превращения умных чипов в законченные функциона...🎥 Михаил Плескунин: «Оптимизированные решения HUAWEI и эффективные дата-центры ИИ»
👁 1 раз ⏳ 3063 сек.
Компания Huawei является мировым лидером в области разработки информационно-коммуникационных решений. На лекции будет рассказано об истории компани...🎥 Никита Степанов: «Эволюция вычислений, видение DELL EMC»
👁 1 раз ⏳ 2749 сек.
Заключительная лекция цикла «Программно-аппаратные решения в области ИИ», организованного лабораторией мультимедийных систем и технологий при ФРКТ ...8 Tricks for Configuring Backpropagation to Train Better Neural Networks
https://machinelearningmastery.com/best-advice-for-configuring-backpropagation-for-deep-learning-neural-networks/
🔗 8 Tricks for Configuring Backpropagation to Train Better Neural Networks
Neural network models are trained using stochastic gradient descent and model weights are updated using the backpropagation algorithm. The optimization solved by training a neural network model is very challenging and although these algorithms are widely used because they perform so well in practice, there are no guarantees that they will converge to a good …
https://machinelearningmastery.com/best-advice-for-configuring-backpropagation-for-deep-learning-neural-networks/
🔗 8 Tricks for Configuring Backpropagation to Train Better Neural Networks
Neural network models are trained using stochastic gradient descent and model weights are updated using the backpropagation algorithm. The optimization solved by training a neural network model is very challenging and although these algorithms are widely used because they perform so well in practice, there are no guarantees that they will converge to a good …
MachineLearningMastery.com
8 Tricks for Configuring Backpropagation to Train Better Neural Networks - MachineLearningMastery.com
Neural network models are trained using stochastic gradient descent and model weights are updated using the backpropagation algorithm.
The optimization solved by training a neural network model is very challenging and although these algorithms are widely…
The optimization solved by training a neural network model is very challenging and although these algorithms are widely…
🎥 How to create a cartoon effect - Opencv with Python
👁 1 раз ⏳ 1209 сек.
👁 1 раз ⏳ 1209 сек.
source code: https://pysource.com/2018/10/11/how-to-create-a-cartoon-effect-opencv-with-python/Vk
How to create a cartoon effect - Opencv with Python
source code: https://pysource.com/2018/10/11/how-to-create-a-cartoon-effect-opencv-with-python/
Какое лицо реально?
Наш телеграм канал - https://tele.click/ai_machinelearning_big_data
«В интернете никто не знает, что ты собака»
Так говорит собака, сидящая за компьютером в мультфильме Питера Штайнера «Нью-Йоркер» 1993 года. Карикатура запечатлела радикальные изменения в характере человеческих взаимодействий, которые только начинались в 1993 году, изменения, которые не только радуют своими возможностями, но и пугают по той же причине.
За последние четверть века мы все усвоили «урок собаки». Случайным незнакомцем в Интернете может быть кто угодно и где угодно. Опытный импресарио на музыкальном форуме может быть ребенком в подвале его мамы. Четырнадцатилетняя девушка в чате может быть полицейским под прикрытием. Африканская нефтяная наследница в твоих входящих сообщениях, несомненно, мошенница.
Но в то время как мы научились не доверять именам и текстам, с изображениями всё по другому. Мы предполагаем, что изображение должно иметь реальный источник и мы склонны доверять изображениям. Бизнес-профиль с фотографией явно принадлежит кому-то. Человек на фотографии, на сайте знакомств, может оказаться на 10 килограмм тяжелее или на 10 лет старше, но если фотография есть, человек, очевидно, существует.
Но это уже не так. Новые алгоритмы машинного обучения позволяют быстро создавать синтетические «фотографии» людей, которых никогда не было.
Компьютеры хороши, но способность визуальной обработки вашего мозга еще лучше. Если вы знаете, что искать, вы можете заметить эти подделки одним взглядом (по крайней мере, на данный момент). Аппаратное и программное обеспечение, используемое для их генерации, будет продолжать совершенствоваться и может пройти всего несколько лет, пока люди не отстанут в этой гонке подделок и обнаружения.
Наша цель — дать вам понять, с какой легкостью можно подделать цифровую личность, и помочь вам обнаружить эти подделки одним взглядом.
https://habr.com/ru/post/441474/
🔗 Какое лицо реально?
Видеть сквозь иллюзии сфабрикованного мира «В интернете никто не знает, что ты собака» Так говорит собака, сидящая за компьютером в мультфильме Питера Штайне...
Наш телеграм канал - https://tele.click/ai_machinelearning_big_data
«В интернете никто не знает, что ты собака»
Так говорит собака, сидящая за компьютером в мультфильме Питера Штайнера «Нью-Йоркер» 1993 года. Карикатура запечатлела радикальные изменения в характере человеческих взаимодействий, которые только начинались в 1993 году, изменения, которые не только радуют своими возможностями, но и пугают по той же причине.
За последние четверть века мы все усвоили «урок собаки». Случайным незнакомцем в Интернете может быть кто угодно и где угодно. Опытный импресарио на музыкальном форуме может быть ребенком в подвале его мамы. Четырнадцатилетняя девушка в чате может быть полицейским под прикрытием. Африканская нефтяная наследница в твоих входящих сообщениях, несомненно, мошенница.
Но в то время как мы научились не доверять именам и текстам, с изображениями всё по другому. Мы предполагаем, что изображение должно иметь реальный источник и мы склонны доверять изображениям. Бизнес-профиль с фотографией явно принадлежит кому-то. Человек на фотографии, на сайте знакомств, может оказаться на 10 килограмм тяжелее или на 10 лет старше, но если фотография есть, человек, очевидно, существует.
Но это уже не так. Новые алгоритмы машинного обучения позволяют быстро создавать синтетические «фотографии» людей, которых никогда не было.
Компьютеры хороши, но способность визуальной обработки вашего мозга еще лучше. Если вы знаете, что искать, вы можете заметить эти подделки одним взглядом (по крайней мере, на данный момент). Аппаратное и программное обеспечение, используемое для их генерации, будет продолжать совершенствоваться и может пройти всего несколько лет, пока люди не отстанут в этой гонке подделок и обнаружения.
Наша цель — дать вам понять, с какой легкостью можно подделать цифровую личность, и помочь вам обнаружить эти подделки одним взглядом.
https://habr.com/ru/post/441474/
🔗 Какое лицо реально?
Видеть сквозь иллюзии сфабрикованного мира «В интернете никто не знает, что ты собака» Так говорит собака, сидящая за компьютером в мультфильме Питера Штайне...
Image Recognition with AWS and Python | Tutorial 1 | The Setup | AWS Rekognition | Boto3
🔗 Image Recognition with AWS and Python | Tutorial 1 | The Setup | AWS Rekognition | Boto3
In this tutorial, you are going to learn about setting up rules in IAM console of your AWS account to access the power of AWS Rekognition API programmaticall...
🔗 Image Recognition with AWS and Python | Tutorial 1 | The Setup | AWS Rekognition | Boto3
In this tutorial, you are going to learn about setting up rules in IAM console of your AWS account to access the power of AWS Rekognition API programmaticall...
YouTube
Image Recognition with AWS and Python | Tutorial 1 | The Setup | AWS Rekognition | Boto3
In this tutorial, you are going to learn about setting up rules in IAM console of your AWS account to access the power of AWS Rekognition API programmaticall...
Introduction to Deep learning with flavor of Natural Language Processing(NLP)
Course (Tokyo Institue of Technology) materials, demos and implementations are available. Enjoy with DL. Happy learning
Main site:
https://chokkan.github.io/deeplearning/
Github repo:
https://github.com/chokkan/deeplearning
🔗 Introduction to Deep Learning
with flavor of Natural Language Processing (NLP)
Course (Tokyo Institue of Technology) materials, demos and implementations are available. Enjoy with DL. Happy learning
Main site:
https://chokkan.github.io/deeplearning/
Github repo:
https://github.com/chokkan/deeplearning
🔗 Introduction to Deep Learning
with flavor of Natural Language Processing (NLP)
GitHub
GitHub - chokkan/deeplearning: ART.T458: "Machine Learning" in Tokyo Institute of Technology
ART.T458: "Machine Learning" in Tokyo Institute of Technology - GitHub - chokkan/deeplearning: ART.T458: "Machine Learning" in Tokyo Institute of Technology
Build and Train Reinforcement Models with Amazon SageMaker RL - AWS Online Tech Talks
🔗 Build and Train Reinforcement Models with Amazon SageMaker RL - AWS Online Tech Talks
Amazon SageMaker is an end-to-end platform to build, train, and deploy machine learning models (ML) at scale. In this tech talk, you'll learn how you can bui...
🔗 Build and Train Reinforcement Models with Amazon SageMaker RL - AWS Online Tech Talks
Amazon SageMaker is an end-to-end platform to build, train, and deploy machine learning models (ML) at scale. In this tech talk, you'll learn how you can bui...
YouTube
Build and Train Reinforcement Models with Amazon SageMaker RL - AWS Online Tech Talks
Amazon SageMaker is an end-to-end platform to build, train, and deploy machine learning models (ML) at scale. In this tech talk, you'll learn how you can bui...
Q&A with Sam Charrington: Kubernetes for Machine Learning, Deep Learning and AI eBook
🔗 Q&A with Sam Charrington: Kubernetes for Machine Learning, Deep Learning and AI eBook
What is Machine Learning? Deep Learning? How is all of this related to Kubernetes? What are some of the pitfalls organizations fall into when deploying these...
🔗 Q&A with Sam Charrington: Kubernetes for Machine Learning, Deep Learning and AI eBook
What is Machine Learning? Deep Learning? How is all of this related to Kubernetes? What are some of the pitfalls organizations fall into when deploying these...
YouTube
On Demand Webinar - Q&A with Sam Charrington: Kubernetes for Machine Learning, Deep Learning and AI
What is Machine Learning? Deep Learning? How is all of this related to Kubernetes? What are some of the pitfalls organizations fall into when deploying these...
https://m.youtube.com/watch?v=hOJI8e0p-UI
🔗 Scalable Machine Learning: The Role of Stratified Data Sharding
🔗 Scalable Machine Learning: The Role of Stratified Data Sharding
YouTube
Scalable Machine Learning: The Role of Stratified Data Sharding
In this video from the 2019 Stanford HPC Conference, Srinivasan Parthasarathy from Ohio State University presents: Scalable Machine Learning: The Role of Str...
Онлайн контест по решению задачи из теории игр
На факультативе по теории игр мы решаем различные интересные задачи, и я хотел бы поделиться с вами одной из таких.
https://habr.com/ru/post/441058/
🔗 Онлайн контест по решению задачи из теории игр
Привет, Хабр! Меня зовут Миша, и я студент. На факультативе по теории игр мы решаем различные интересные задачи, и я хотел бы поделиться с вами одной из таких.
На факультативе по теории игр мы решаем различные интересные задачи, и я хотел бы поделиться с вами одной из таких.
https://habr.com/ru/post/441058/
🔗 Онлайн контест по решению задачи из теории игр
Привет, Хабр! Меня зовут Миша, и я студент. На факультативе по теории игр мы решаем различные интересные задачи, и я хотел бы поделиться с вами одной из таких.
Хабр
Онлайн контест по решению задачи из теории игр
Привет, Хабр! Меня зовут Миша, и я студент. На факультативе по теории игр мы решаем различные интересные задачи, и я хотел бы поделиться с вами одной из таких. Описание игры«Я люблю вархаммер,...
Sentiment Analysis with Deep Learning
Recognize and Classify Human Emotions in Netflix Reviews
https://towardsdatascience.com/sentiment-analysis-with-deep-learning-62d4d0166ef6?source=collection_home---4------5---------------------
🔗 Sentiment Analysis with Deep Learning – Towards Data Science
Recognize and Classify Human Emotions in Netflix Reviews
Recognize and Classify Human Emotions in Netflix Reviews
https://towardsdatascience.com/sentiment-analysis-with-deep-learning-62d4d0166ef6?source=collection_home---4------5---------------------
🔗 Sentiment Analysis with Deep Learning – Towards Data Science
Recognize and Classify Human Emotions in Netflix Reviews
Towards Data Science
Sentiment Analysis with Deep Learning of Netflix Reviews
Recognize and Classify Human Emotions in Netflix Reviews