Страница телеграм канала Machinelearning

ai_machinelearning_big_data logo

Machinelearning

5427 подписчиков

Самая актуальная информация из мира Машинного обучения , Нейронных сетей , Искусственного интеллекта. По всем вопросам- @haarrp наш чат -https://t.me/joinchat/DcaxEw_7ACnzhs4NYrjDPQ наша группа в vk -https://vk.com/mashinnoe_obuchenie_ai_big_data


Входит в категории: Технологии
Machinelearning
11.09.2019 18:09
17th September In Moscow MegaFon office will host another meetup. Speakers from Mail.Ru, Altinity, Couchbase and MegaFon will talk about Statefull in Kubernetes. Free admission. For details and registration : https://pao-megafon - org.timepad.ru/event/1056036/
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме


Machinelearning
11.09.2019 18:09
Learning Cross-Modal Temporal Representations from Unlabeled Videos http://ai.googleblog.com/2019/09/learning-cross-modal-temporal.html
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме


Machinelearning
10.09.2019 19:09
Recursive Sketches for Modular Deep Learning http://ai.googleblog.com/2019/09/recursive-sketches-for-modular-deep.html
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме


Machinelearning
10.09.2019 19:09
The paper: Adversarial Examples Are Not Bugs, They Are Features video:

available here: http://gradientscience.org/adv/ article: https://distill.pub/2019/advex-bugs-discussion/
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме


Machinelearning
09.09.2019 22:09
Assessing the Quality of Long-Form Synthesized Speech http://ai.googleblog.com/2019/09/assessing-quality-of-long-form.html
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме


Machinelearning
09.09.2019 08:09
DeepMinds OpenSpiel is a collection of environments and algorithms for research in general reinforcement learning and search/planning in games. code: https://github.com/deepmind/open_spiel article: https://arxiv.org/abs/1908.09453
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме


Machinelearning
08.09.2019 09:09
How to Develop and Evaluate Naive Classifier Strategies Using Probability https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-and-evaluate-naive-classifier-strategies-using-probability/
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме


Machinelearning
06.09.2019 22:09
Announcing Two New Natural Language Dialog Datasets https://ai.googleblog.com/2019/09/announcing-two-new-natural-language.html Coached Conversational Preference Elicitation A dataset consisting of 502 dialogs with 12,000 annotated utterances between a user and an assistant discussing movie preferences in natural language. https://ai.google/tools/datasets/coached-conversational-preference-elicitation Accessing the Taskmaster-1 dataset The full Taskmaster-1 dialog dataset has total 13,215 dialogs with 7708 written and 5507 spoken. https://storage.googleapis.com/dialog-data-corpus/TASKMASTER-1-2019/landing_page.html
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме


Machinelearning
06.09.2019 11:09
Pytorch implementation of the paper "Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples» https://github.com/vandit15/Class-balanced-loss-pytorch Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples https://github.com/richardaecn/class-balanced-loss
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме


Machinelearning
06.09.2019 11:09
Introducing Neural Structured Learning in TensorFlow https://medium.com/tensorflow/introducing-neural-structured-learning-in-tensorflow-5a802efd7afd Neural Structured Learning: Training with Structured Signals Article: https://www.tensorflow.org/neural_structured_learning Code: https://github.com/tensorflow/neural-structured-learning
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме


Machinelearning
05.09.2019 00:09
Giving Lens New Reading Capabilities in Google Go http://ai.googleblog.com/2019/09/giving-lens-new-reading-capabilities-in.html
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме


Machinelearning
04.09.2019 10:09
A Gentle Introduction to Jensen’s Inequality https://machinelearningmastery.com/a-gentle-introduction-to-jensens-inequality/
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме


Machinelearning
04.09.2019 10:09
Rules of Machine Learning by Google Best Practices for ML Engineering https://developers.google.com/machine-learning/guides/rules-of-ml/
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме


Machinelearning
03.09.2019 12:09
Adapt or Get Left Behind: Domain Adaptation through BERT Language Model Finetuning for Aspect-Target Sentiment Classification https://arxiv.org/abs/1908.11860
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме


Machinelearning
02.09.2019 10:09
A Gentle Introduction to Generative Adversarial Network Loss Functions https://machinelearningmastery.com/generative-adversarial-network-loss-functions/
Читать

Обращаем внимание, что мы не несем ответственности за содержимое(content) того или иного канала размещенный на нашем сайте так как не мы являемся авторами этой информации и на сайте она размещается в автоматическом режиме