🎥 Introduction to Deep Learning Recitation 5
👁 2 раз ⏳ 4816 сек.

🎥 Extracting Rotations The Right Way
👁 1 раз ⏳ 216 сек.
The paper "A Robust Method to Extract the Rotational Part of Deformations" is available here:
http://matthias-mueller-fischer.ch/publications/stablePolarDecomp.pdf

Our work with Activision-Blizzard is available here:
› Project page: https://users.cg.tuwien.ac.at/zsolnai/gfx/separable-subsurface-scattering-with-activision-blizzard/
› Video: https://www.youtube.com/watch?v=72_iAlYwl0c

Pick up cool perks on our Patreon page:
› https://www.patreon.com/TwoMinutePapers

We would like to thank our generous Patre

​Валерий Спиридонов | Программист в США | Computer Vision и Machine Learning

🔗 Валерий Спиридонов | Программист в США | Computer Vision и Machine Learning
Программист, стартап начинатель и экс-кандидат на пересадку головы Валерий Спиридонов рассказал о карьере в ИТ и переезде в США, невзирая на физические огран...

🎥 Deep Residual Unet Segmentation in Keras TensorFlow
👁 1 раз ⏳ 972 сек.
ABOUT: Inspired by the deep residual learning and Unet - the Deep Residual Unet arises, an architecture that take advantages from both (Deep Residual learning and Unet) architecture.

CODE: https://github.com/nikhilroxtomar/Deep-Residual-Unet
PAPER: https://arxiv.org/pdf/1711.10684.pdf
UNET Explained: https://youtu.be/M3EZS__Z_XE

# ======================================================
MY PC SPEC:

Intel i5-7400: https://amzn.to/2OMOJRM
Gigabyte B250M-D2V: https://amzn.to/2DqP5fU
DDR4 8GB RAM: https://amz

🎥 Introduction to Deep Learning Lecture 8
👁 1 раз ⏳ 4364 сек.

Перенос знаний между решениями различных видов задач в policy gradient методах

🎥 Перенос знаний между решениями различных видов задач в policy gradient методах
👁 1 раз ⏳ 1389 сек.
Возможность к обобщению - одна из важных задач в машинном обучении. В обучении с подкреплением она часто встречается в виде задаче об обучении многозадачного агента, который должен не только научиться решать несколько различных задач, но и уметь переносить свой опыт на другие задачи.

На семинаре мы поговорим об одном из подходов к переиспользованию знаний агента, а так же разберем одну из первых статей, в которой предлагается и теоретически обосновывается способ переноса знаний между средами, имеющими разл

​Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares

By Stephen Boyd and Lieven Vandenberghe, Cambridge University Press: https://web.stanford.edu/~boyd/vmls/

#ArtificialIntelligence #LinearAlgebra #Vectors #Matrices #MachineLearning

🔗 Introduction to Applied Linear Algebra – Vectors, Matrices, and Least Squares

​Data Science vs Machine Learning | New Technology 2019

🔗 Data Science vs Machine Learning | New Technology 2019
Data Science vs Machine Learning In this video on Data Science vs Machine Learning, we'll be discussing the importance of Data Science and Machine Learning a...

​Introducing Ludwig, a Code-Free Deep Learning Toolbox

🔗 Introducing Ludwig, a Code-Free Deep Learning Toolbox
Uber AI developed Ludwig, a code-free deep learning toolbox, to make deep learning more accessible to non-experts and enable faster model iteration cycles.

​Мечтают ли андроиды об электропанке? Как я учил нейросеть писать музыку

На курсах по машинному обучению в Artezio я познакомился с учебной моделью, способной создавать музыку. Музыка – существенная часть моей жизни, я много лет играл в группах (панк-рок, регги, хип-хоп, рок и т. д.) и являюсь фанатичным слушателем.

К сожалению, многие группы, большим поклонником которых я был в юности, распались по разным причинам. Или не распались, но то, что они теперь записывают… в общем, лучше бы они распались.

Мне стало любопытно, существует ли сейчас готовая модель, способная обучиться на треках одной из моих любимых групп и создать похожие композиции. Раз у самих музыкантов уже не очень получается, может, нейросеть справится за них?

🔗 Мечтают ли андроиды об электропанке? Как я учил нейросеть писать музыку
На курсах по машинному обучению в Artezio я познакомился с учебной моделью, способной создавать музыку. Музыка – существенная часть моей жизни, я много лет играл...

​Автономная езда по тротуару посредством OpenCV и Tensorflow

Создание автономных машин — популярная нынче тема и много интересного тут происходит на любительском уровне.

Самым старым и известным курсом была онлайн-степень от Udacity.

Итак, в автономных машинах есть очень модный подход — Behavioral Cloning, суть которого заключается в том, что компьютер учится вести себя как человек (за рулем), опираясь только на записанные входные и выходные данные. Грубо говоря, есть база картинок с камеры и соотвествующий им угол поворота руля.

#Искусственный интеллект,
#Машинноеобучение,
#Обработкаизображений,

#Робототехника

🔗 Автономная езда по тротуару посредством OpenCV и Tensorflow
Создание автономных машин — популярная нынче тема и много интересного тут происходит на любительском уровне. Самым старым и известным курсом была онлайн-степень...

​Image Segmentation using Python’s scikit-image module

https://towardsdatascience.com/image-segmentation-using-pythons-scikit-image-module-533a61ecc980

🔗 Image Segmentation using Python’s scikit-image module
An overview of the scikit-image library’s image segmentation methods.

​GPT-2 нейросеть от OpenAI. Быстрый старт

Не успели отшуметь новости о нейросети BERT от Google, показавшей state-of-the-art результаты на целом ряде разговорных (NLP) задач в машинном обучении, как OpenAI выкатили новую разработку: GPT-2. Это нейронная сеть с рекордным на данный момент числом параметров (1.5 млрд, против обычно используемых в таких случаях 100-300 млн) оказалась способна генерировать целые страницы связного текста.

Генерировать настолько хорошо, что в OpenAI отказались выкладывать полную версию, опасаясь что эту нейросеть будут использовать для создания фейковых новостей, комментариев и отзывов, неотличимых от настоящих.

Тем не менее, в OpenAI выложили в общий доступ уменьшенную версию нейросети GPT-2, со 117 млн параметров. Именно ее мы запустим через сервис Google Colab и поэкспериментруем с ней.
https://habr.com/ru/post/440564/

🔗 GPT-2 нейросеть от OpenAI. Быстрый старт
Не успели отшуметь новости о нейросети BERT от Google, показавшей state-of-the-art результаты на целом ряде разговорных (NLP) задач в машинном обучении, как Ope...

​DAT4 Course Repository
Course materials for General Assembly's Data Science course in Washington, DC (12/15/14 - 3/16/15).

Instructors: Sinan Ozdemir and Kevin Markham (Data School blog, email newsletter, YouTube channel)

Teaching Assistant: Brandon Burroughs

Office hours: 1-3pm on Saturday and Sunday (Starbucks at 15th & K), 5:15-6:30pm on Monday (GA)

https://github.com/justmarkham/DAT4

🔗 justmarkham/DAT4
General Assembly's Data Science course in Washington, DC - justmarkham/DAT4

🎥 Дмитрий Коробченко - Как ускорить обучение и инференс ваших нейронных сетей
👁 1 раз ⏳ 2917 сек.
Записи с DataStart Conference 2018 Autumn - конференции по Data Science, Machine Learning (20 октября 2018)

🎥 How to create a self-driving car with TensorFlow. Part 1.
👁 1 раз ⏳ 809 сек.
An attempt at creating a neural network with TensorFlow which controls a car in a racing game autonomously. Source code will be shared in the next video.

​A Technique for Building NLP Classifiers Efficiently with Transfer Learning and Weak Supervision

https://towardsdatascience.com/a-technique-for-building-nlp-classifiers-efficiently-with-transfer-learning-and-weak-supervision-a8e2f21ca9c8?source=collection_home---4------1---------------------

🔗 A Technique for Building NLP Classifiers Efficiently with Transfer Learning and Weak Supervision
An Step-by-Step Guide for Building an Anti-Semitic Tweet Classifier

​Задача классификации глазами школьника: определение наличия автомобиля на парковке по кадрам с камеры видеонаблюдения

https://habr.com/ru/post/440608/

🔗 Задача классификации глазами школьника: определение наличия автомобиля на парковке по кадрам с камер
Здравствуйте, я школьник 11 классов, интересуюсь программированием, около-IT тематикой. Пишу данный пост с целью поделиться своим проектом, занявшим 10 часов мо...

🎥 Machine Duping 101: Pwning Deep Learning Systems
👁 2 раз ⏳ 2653 сек.
PLEASE SUBSCRIBE, LIKE AND COMMENT TO KEEP THIS CHANNEL ALIVE!
Tip Jar: https://paypal.me/radlovacki

Deep learning and neural networks have gained incredible popularity in recent years. The technology has grown to be the most talked-about and least well-understood branch of machine learning. Aside from it's highly publicized victories in playing Go, numerous successful applications of deep learning in image and speech recognition has kickstarted movements to integrate it into critical fields like medical i

​Как я обучал нейросеть для реализации функции оценки положения на Russian AI Cup CodeBall 2018

https://habr.com/ru/post/439886/

🔗 Как я обучал нейросеть для реализации функции оценки положения на Russian AI Cup CodeBall 2018
Имея возможность качественно оценить положение в игре в какой-то момент времени и возможность симулировать игровой мир, при создании бота, для одного из решений,...