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
23.09.2020 10:09
Old Photo Restoration (Official PyTorch Implementation) Restore old photos that suffer from severe degradation through a deep learning approace. http://raywzy.com/Old_Photo/ Github: https://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life Paper: https://arxiv.org/pdf/2009.07047v1.pdf Colab: https://colab.research.google.com/drive/1NEm6AsybIiC5TwTU_4DqDkQO0nFRB-uA @ai_machinelearning_big_data
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
22.09.2020 10:09
Advancing NLP with Efficient Projection-Based Model Architectures https://ai.googleblog.com/2020/09/advancing-nlp-with-efficient-projection.html Sequence Projection Models: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/sequence_projection
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
22.09.2020 09:09
Развиваетесь в области Data Science? Самое время нырнуть в Deep Learning и через 5 месяцев вынырнуть специалистом по нейронным сетям. За 5 месяцев живого общения с экспертами на вебинарах и интенсивной практики вы: - Освежите все необходимые области математики: теорию информации, теорию вероятности, линейную алгебру и основы анализа. - Попробуете на практике различные направления Deep Learning: Компьютерное зрение, Обработка естественных языков, Обучение с подкреплением, Генеративные сети - Освоите фреймворки PyTorch, Tensorflow, Keras К концу обучения вы создадите свою нейронную сеть и будете готовы претендовать на начальные позиции Deep Learning Engineer. Начинаем погружение 30 сентября. Успейте пройти вступительный тест и занять свое место на борту по спец.цене: https://otus.pw/NB2U/
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
21.09.2020 10:09
Implementing a Deep Learning Library from Scratch in Python https://www.kdnuggets.com/2020/09/implementing-deep-learning-library-scratch-python.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
20.09.2020 11:09
MEAL V2 Boosting Vanilla ResNet-50 to 80%+ Top-1 Accuracy on ImageNet without Tricks. Github: https://github.com/szq0214/MEAL-V2 Paper: https://arxiv.org/abs/2009.08453 ImageNet dataset: https://github.com/pytorch/examples/tree/master/imagenet#requirements. @ai_machinelearning_big_data
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
18.09.2020 10:09
Dialog Ranking Pretrained Transformers It is a set of dialog response ranking models proposed by Microsoft Research NLP Group trained on millions of human feedback data. Github: https://github.com/golsun/DialogRPT Paper: https://arxiv.org/abs/2009.06978 Colab: https://colab.research.google.com/drive/1jQXzTYsgdZIQjJKrX4g3CP0_PGCeVU3C?usp=sharing @ai_machinelearning_big_data
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
17.09.2020 10:09
Improving Sparse Training with RigL https://ai.googleblog.com/2020/09/improving-sparse-training-with-rigl.html Github: https://github.com/google-research/rigl Paper: https://arxiv.org/abs/1911.11134 @ai_machinelearning_big_data
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
17.09.2020 09:09
В рамках курсов Deep Learning и Computer Vision от OTUS пройдут открытые вебинары для специалистов, работающих в области глубокого и машинного обучения 21.09: Состязательные сети и повышение разрешения Слушатели узнают: - что такое GANs - как нейросети генерируют новые картинки - как повышать разрешение изображений Регистрация: https://otus.pw/vET5/ 23.09: Метод максимального правдоподобия Слушатели узнают: - что такое правдоподобие - как связано правдоподобие и перекрестная энтропия - как связано правдоподобие и среднеквадратичное отклонение Регистрация: https://otus.pw/p9kF/ Демо-уроки являются частями курсов Deep learning и Computer vision, где студенты на практике создают свои первые нейросети и решают важнейшие задачи компьютерного зрения. Занятия не для новичков. Для регистрации просим пройти вступительное тестирование.
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
16.09.2020 10:09
Rule-Guided Graph Neural Networks for Recommender Systems Сombination of rule learning and GNNs achieves substantial improvement compared to methods only using either of them Github: https://github.com/nju-websoft/RGRec Paper: https://arxiv.org/abs/2009.04104v1
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
14.09.2020 11:09
LaSOT Large-scale Single Object Tracking (LaSOT) aims to provide a dedicated platform for training data-hungry deep trackers as well as assessing long-term tracking performance. http://vision.cs.stonybrook.edu/~lasot/ Github: https://github.com/HengLan/LaSOT_Evaluation_Toolkit Dataset: http://vision.cs.stonybrook.edu/~lasot/download.html Paper: https://arxiv.org/abs/2009.03465 @ai_machinelearning_big_data
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
14.09.2020 10:09
Up Great technology contest READ//ABLE stimulates the development of new approaches to machine learning. It gives great opportunities for NLP developers. Join us for the next AI breakthrough! Task: to develop an AI product capable of successfully identifying semantic and factual errors in academic essays at the specialist level within the limited time. Prize: 100 million rubles for each language: Russian or English Dataset: https://bit.ly/34279IC A set of text essay files in Russian and English is a usable tool for specialists in the field. The dataset will be replenished. Info and terms of participation: https://bit.ly/3kGdTBZ
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
13.09.2020 11:09
Understanding the Role of Individual Units in a Deep Neural Network Examine two types of networks that contain interpretable units: networks trained to classify images of scenes, and networks trained to synthesize images of scenes. https://dissect.csail.mit.edu/ Github: https://github.com/davidbau/dissect Website: https://www.pnas.org/content/early/2020/08/31/1907375117 Paper: https://arxiv.org/pdf/2009.05041.pdf
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
13.09.2020 10:09
Согласно исследованию Академии больших данных MADE и портала HH.ru, специалисты по анализу данных — одни из самых востребованных на рынке. В 2019 году вакансий в области анализа данных стало больше в 9,6 раза, чем в 2015 году. Спрос на дата-сайентистов постоянно растет, как и их зарплаты (в среднем — 140 000 рублей). В SkillFactory стартует обновленный курс-тренажёр «Data Science». Python, машинное обучение, нейросети и deep learning, основы Big Data и Data engineering — всё это вы освоите на практических задачах и хакатона. А если что-то будет непонятно — менторы всегда на связи. К концу обучения у вас будет готовое портфолио, а лучшие студенты будут трудоустроены. Запишитесь на курс со скидкой 30%: https://clc.am/ihHAyQ
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
12.09.2020 10:09
TorchKGE: Knowledge Graph Embedding in Python and PyTorch https://torchkge.readthedocs.io/en/latest/ Github: https://github.com/torchkge-team/torchkge Paper: https://arxiv.org/abs/2009.02963v1 @ai_machinelearning_big_data
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
11.09.2020 10:09
HyperOpt for Automated Machine Learning With Scikit-Learn https://machinelearningmastery.com/hyperopt-for-automated-machine-learning-with-scikit-learn/
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