Machinelearning. Страница 40
Технологии . программирование , нейронные сети . канал с самой свежей и актуальной информацией из мира it
-
Machinelearning
Как устроены рекомендательные системы фильмов, музыки и лент в соц.сетях? 10 февраля в 18:00 пройдет открытый вебинар «Recommend or not recommend? Препарируем рекомендательные системы». На занятии вместе с Марией Тихоновой, Senior Data Scientist в Сбере, мы обсудим классические подходы к построению рекомендательных систем и реализуем один из них своими руками. Вы узнаете о готовых инструментах, которые позволяют создать рекомендашку в пару строк кода. После урока вы сможете продолжить обучение на онлайн-курсе «Machine Learning. Professional» в OTUS по спец.цене. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/pfbg/ 
-
Machinelearning
ConvMixer, an extremely simple model that is similar in spirit to the ViT and the even-more-basic MLP-Mixer Github: https://github.com/locuslab/convmixer Paper: https://arxiv.org/pdf/2201.09792v1.pdf @ai_machinelearning_big_data 
-
Machinelearning
Курс «Аналитик данных» от Яндекс.Практикума — для тех, кто хочет освоить анализ данных с нуля и начать карьеру в IT. За шесть месяцев студенты научатся: — Выгружать, преобразовывать и очищать данные с помощью SQL-запросов. — Создавать дашборды с помощью Tableau и других инструментов. — Запускать А/В-тестирования для проверки гипотез. — Рассчитывать ключевые метрики работы компании и оценивать их значимость. — Решать бизнес-кейсы и взаимодействовать с командой. Студенты будут работать над реальными задачами аналитиков: например, вычислят рыночную стоимость недвижимости в городе или определят самые популярные игровые направления. Применять теорию на практике будут под руководством профессионалов — аналитиков данных из Яндекса и других крупных IT-компаний. А ещё студенты: — изучат теорию и напишут код в интерактивном тренажёре, — добавят в своё портфолио 13 реальных исследований для бизнеса, — получат диплом о повышении квалификации, — научатся писать резюме и проходить собеседования под руководством HR-специалистов. Кураторы и команда поддержки помогут учиться регулярно, а найти единомышленников можно будет в сообществе одногруппников. Пройдите бесплатный вводный модуль, чтобы понять, подходит ли вам обучение или нет. -
Реклама
-
Machinelearning
🔥 The first high-performance self-supervised algorithm that works for speech, vision, and text Github: github.com/pytorch…data2vec Paper: ai.facebook.com/researc…language Meta AI: ai.facebook.com/blog/th…and-text @ai_machinelearning_big_data -
Machinelearning
🔝 Omnivore: A Single Model for Many Visual Modalities Github: https://github.com/facebookresearch/omnivore Code: github.com/faceboo…al.ipynb Paper: https://arxiv.org/abs/2201.08377 Dataset: paperswithcode.com/dataset…hens-100 @ai_machinelearning_big_data 
-
Machinelearning
🚨 Как и где узнать актуальную информацию о конференциях из мира Big Data Science? Где узнавать интересные факты о жизни Data Science? ⚠️ Ответы на эти и другие вопросы возможно получить на канале Big Data Science [RU]. Также вы сможете: 📊 получить полезные советы для аналитиков 📆 анонсы митапов и хакатонов 📩 ссылки на статьи международных изданий 📚 рекомендации на полезные DS – инструменты 🗄 и множество другой полезной информации из жизни DS Чтобы быть в курсе актуальной информации достаточно начать читать канал Big Data Science [RU]. Переходите по указанной ссылке и получите больше информации 👉🏻 https://t.me/bdscience_ru Big Data Science [RU] Big Data Science [RU] — канал о жизни Data Science. Для сотрудничества: [email protected] 🌏 — https://t.me/bdscience — Big Data Science channel (english version) 💼 — https://t.me/bds_job — channel about Data Science jobs and career
-
Machinelearning
💡 Introducing StylEx: A New Approach for Visual Explanation of Classifiers Github: https://explaining-in-style.github.io/ Code: https://github.com/google/explaining-in-style Article: ai.googleblog.com/2022/01…for.html Video: https://explaining-in-style.github.io/#video @ai_machinelearning_big_data 
-
Machinelearning
✨ Uniformer: Unified Transformer for Efficient Spatiotemporal Representation Learning Github: https://github.com/sense-x/uniformer Paper: https://arxiv.org/abs/2201.04676v1 Tasks: https://paperswithcode.com/dataset/kinetics-600 @ai_machinelearning_big_data 
-
Machinelearning
Искусственный интеллект: создайте свою первую нейросеть Создайте свою первую нейросеть за 10 дней Благодаря машинному обучению нам доступны чудеса вроде распознавания лиц, написания песен в стиле «Гражданской обороны» и картин в духе Рембрандта. Создать свою собственную нейросеть реально — и не только для опытных дата-сайентистов. Вы тоже можете попробовать. На бесплатном курсе Нетологии «Искусственный интеллект: создайте свою первую нейросеть» вы узнаете, как устроены нейросети и в каких сферах они применяются, а также самостоятельно обучите до 4-х математических моделей. Мир Data Science и искусственного интеллекта — доступнее, чем кажется. Убедитесь в этом сами ↓ https://netolo.gy/hvt 
-
Machinelearning
🐭 pymdp: A Python library for active inference in discrete state spaces Github: https://github.com/infer-actively/pymdp Paper: https://arxiv.org/abs/2201.03904v1 Docs: https://pymdp-rtd.readthedocs.io/ Tasks: paperswithcode.com/task/ba…nference @ai_machinelearning_big_data -
Machinelearning
🗣 AV-HuBERT (Audio-Visual Hidden Unit BERT) AV-HuBERT is a self-supervised representation learning framework for audio-visual speech. Github: https://github.com/facebookresearch/av_hubert Facebook AI: ai.facebook.com/blog/ai…-hearing Paper: https://arxiv.org/abs/2201.02184 @ai_machinelearning_big_data -
Machinelearning
🔼 PyramidTNT: Improved Transformer-in-Transformer Baselines with Pyramid Architecture PyramidTNT achieves better performances than the previous state-of-the-art vision transformers such as Swin Transformer Github: https://github.com/huawei-noah/CV-backbones Paper: https://arxiv.org/abs/2201.00978v1 GhostNet: github.com/huawei-…_pytorch @ai_machinelearning_big_data 
-
Machinelearning
✨ Papers with Code 2021 : A Year in Review www.kdnuggets.com/2021/12…ers.html medium.com/papersw…d5a77b8b @ai_machinelearning_big_data 
-
Machinelearning
📏 AdaFocus V2: End-to-End Training of Spatial Dynamic Networks for Video Recognition Github: https://github.com/leaplabthu/adafocusv2 Paper: https://arxiv.org/abs/2112.14238v1 Tasks: paperswithcode.com/task/vi…ognition @ai_machinelearning_big_data 
-
Machinelearning
📹 MSeg: A Composite Dataset for Multi-domain Semantic Segmentation Github: https://github.com/mseg-dataset/mseg-api Paper: https://arxiv.org/abs/2112.13762 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/sun-rgb-d @ai_machinelearning_big_data 
-
Реклама
-
Machinelearning
📑 GLIDE: Towards Photorealistic Image Generation and Editing with Text-Guided Diffusion Models Github: https://github.com/openai/glide-text2im Notebooks: github.com/openai/…otebooks Paper: https://arxiv.org/abs/2112.10741 Task: https://paperswithcode.com/task/image-generation @ai_machinelearning_big_data 
-
Machinelearning
📐 RepMLPNet: Hierarchical Vision MLP with Re-parameterized Locality (PyTorch) Github: https://github.com/DingXiaoH/RepMLP Pre-trained model: drive.google.com/drive/f…2YVNRrg2 Paper: https://arxiv.org/abs/2112.11081v1 Task: paperswithcode.com/task/se…entation @ai_machinelearning_big_data 
-
Machinelearning
🌠 NetKet 3: Machine Learning Toolbox for Many-Body Quantum Systems NetKet is an open-source project delivering cutting-edge methods for the study of many-body quantum systems with artificial neural networks and machine learning techniques. Github: https://github.com/netket/netket Paper: https://arxiv.org/pdf/2112.10526v1.pdf Homepage: https://www.netket.org Documentation: https://www.netket.org/documentation Tutorials: https://www.netket.org/tutorials @ai_machinelearning_big_data 