​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)

​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...

​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...

​https://m.youtube.com/watch?v=hOJI8e0p-UI

🔗 Scalable Machine Learning: The Role of Stratified Data Sharding

​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.

​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

​Tips & Tricks in Multiple Linear Regression
Gathered methods to analyse data, diagnose models and visualize results

https://towardsdatascience.com/tips-tricks-in-multiple-linear-regression-b5e83a4e73f1?source=collection_home---4------3---------------------

🔗 Tips & Tricks in Multiple Linear Regression – Towards Data Science
Gathered methods to analyse data, diagnose models and visualize results

🎥 Towards Robust Deep Learning (Remote talk) by Stephan Zheng
👁 1 раз ⏳ 3654 сек.
DISCUSSION MEETING

THE THEORETICAL BASIS OF MACHINE LEARNING (ML)


ORGANIZERS: Chiranjib Bhattacharya, Sunita Sarawagi, Ravi Sundaram and SVN Vishwanathan

DATE : 27 December 2018 to 29 December 2018

VENUE : Ramanujan Lecture Hall, ICTS, Bangalore

ML (Machine Learning) has enjoyed tremendous practical success in the last decade with applications ranging from e-commerce to self-driving cars. The success of deep networks in vision and speech recognition are particularly notable examples. However, the th

🎥 Saving Data and Models - Deep Learning for Audio Classification p.7
👁 1 раз ⏳ 989 сек.
Since many people have requested this, video 1 of 2 for deploying the model.

​Мало найдется тех, кто не заходит в социальные сети, хотя бы иногда, посмотреть “что там у друзей”. Но еще меньше тех, кто был бы доволен контентом, который им отобрала “умная лента”. Специалисты Одноклассников постоянно работают над улучшением алгоритмов работы с данными, мы хотим сделать ленту более релевантной а пользовательский опыт более положительным. В этот раз мы предлагаем тебе принять участие в уникальном челлендже по анализу данных социальных сетей от Одноклассников – SNA Hackathon 2019! Попробуй сделать мир чуть лучше, а ленту чуть интересней, используя свои уникальные Data Science скилы!

Мероприятие будет состоять из 2-х этапов: в рамках первого этапа, который проводится на площадке ml boot camp с 7 февраля по 15 марта, участников ждут задачи по компьютерному зрению, работе с естественными языками и разработке рекомендательных систем. Во втором этапе, который состоится в нашем Московском офисе, мы соберем в одном месте лучших из лучших в своих областях и дадим им возможность построить решение, объединяющее знания из всех миров.

https://www.snahackathon.org/

🔗 SNA Hackathon 2019
SNA Hackathon 2019 — контест по машинному обучению и анализу данных. Попробуй сделать мир чуть лучше, а ленту чуть интересней, используя свои уникальные Data Science скилы!

​Get started with Apache Spark and TensorFlow on Azure Databricks

Наш телеграм канал - https://tele.click/ai_machinelearning_big_data
https://towardsdatascience.com/get-started-with-apache-spark-and-tensorflow-on-azure-databricks-163eb3fdb8f3?source=collection_home---4------0---------------------

🔗 Get started with Apache Spark and TensorFlow on Azure Databricks
TensorFlow is now available on Apache Spark framework, but how do you get started? It called TensorFrame…

​Working with APIs using Flask, Flask-RESTPlus and Swagger UI

https://towardsdatascience.com/working-with-apis-using-flask-flask-restplus-and-swagger-ui-7cf447deda7f?source=collection_home---4------2---------------------

🔗 Working with APIs using Flask, Flask RESTPlus and Swagger UI
An introduction to Flask and Flask-RESTPlus

​Complete Machine Learning Course | Machine Learning Tutorial for Beginners | Edureka

🔗 Complete Machine Learning Course | Machine Learning Tutorial for Beginners | Edureka
** Machine Learning Masters Program: https://www.edureka.co/masters-program/machine-learning-engineer-training ** This Edureka Machine Learning video on "Com...

​Machine Learning #️⃣2️⃣ Classification & Data Preprocessing

🔗 Machine Learning #️⃣2️⃣ Classification & Data Preprocessing
In machine learning, classification solve the problem of predicting the categories of a given data point. Pre-processing refers to the transformations applie...

​Intuitive Deep Learning Part 2: CNNs for Computer Vision
What are Convolutional Neural Networks? How can we apply Neural Networks to recognize images?

https://towardsdatascience.com/intuitive-deep-learning-part-2-cnns-for-computer-vision-472bbb2c8060

🔗 Intuitive Deep Learning Part 2: CNNs for Computer Vision
What are Convolutional Neural Networks? How can we apply Neural Networks to recognize images?

🎥 Predictions - Deep Learning for Audio Classification p.8
👁 1 раз ⏳ 1351 сек.
Since many people have requested this, video 2 of 2 for deploying the model.

​Monetizing Machine Learning

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

Автор: Manuel Amunategui, Mehdi Roopaei
Год: 2018

Описание:
Take your Python machine learning ideas and create serverless web applications accessible by anyone with an Internet connection. Some of the most popular serverless cloud providers are covered in this book―Amazon, Microsoft, Google, and PythonAnywhere.
https://pp.userapi.com/c845418/v845418091/1b013a/V0GgLRpf4-Q.jpg

📝 Monetizing_Machine_Learning.pdf - 💾23 390 861

🎥 Introduction to Deep Learning Lecture 12
👁 1 раз ⏳ 4785 сек.

​Проект «Прометей»: поиск пожаров с помощью ИИ
Наш телеграм канал - https://tele.click/ai_machinelearning_big_data

Мы с коллегами работаем в проекте Prometheus («Прометей») — это решение для раннего обнаружения пожаров, в котором объединены ИИ, компьютерное зрение, автоматические дроны и сервисы прогноза погоды. Этот комплекс предназначен для выявления пожаров в дикой природе, прежде чем они перерастут в настоящее бедствие. Мы хотим рассказать о проекте поподробнее, как он работает и какой теоретический аппарат лежит в его основе. Материал будет подан как можно более независимо от конкретных технологий, так что если вас интересуют конкретные особенности реализации (CNTK, Faster R-CNN, контейнеры Docker, Python, фреймворк .NET и т. д.), то заходите в наш GitHub-репозиторий. А здесь мы лишь упомянем использованные технологии.

https://habr.com/ru/company/nixsolutions/blog/441620/

🔗 Проект «Прометей»: поиск пожаров с помощью ИИ
Перевод Project Prometheus — An AI-powered fire finding solution Мы с коллегами работаем в проекте Prometheus («Прометей») — это решение для раннего обнаружен...