Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data Нравится 1

Самая актуальная информация из мира ML, Нейронных сетей,DI
По всем вопросам- @haarrp
questions to admin - @haarrp
@pythonl - 🐍
@machinee_learning -chat
@ArtificialIntelligencedl - AI
@datascienceiot - ml 📚
@pythonlbooks-📚
@hr_itwork-работа
Гео и язык канала
Россия, Русский
Категория
Технологии


Написать автору
Гео канала
Россия
Язык канала
Русский
Категория
Технологии
Добавлен в индекс
02.10.2017 22:52
реклама
Telegram Analytics
Подписывайся, чтобы быть в курсе новостей TGStat.
TGStat Bot
Бот для получения статистики каналов не выходя из Telegram
TGAlertsBot
Мониторинг упоминаний ключевых слов в каналах и чатах.
15 367
подписчиков
~5.7k
охват 1 публикации
~8.3k
дневной охват
~2
постов / день
37.4%
ERR %
15.07
индекс цитирования
Репосты и упоминания канала
135 упоминаний канала
0 упоминаний публикаций
109 репостов
I-Centre
Discovery Channel 🌎|Official
IT Библиотека
trCamera Updates
IT_Texnologe 🌐
IT_Texnologe 🌐
Physics.Math.Code
IT_Texnologe 🌐
Типичный Сисадмин
Neural Shit
ТЕРАБИТ
Data Science by ODS.ai
Python/ django
Python/ django
IT лекции
Python/ django
Free Online Courses
Python Daily
📚Python Books
Data Science
Data Science
Data Science
Short History
Buzz Feed
IT Библиотека
Космос
ПЛОХИЕ НОВОСТИ 18+
Вести с бутылки
ЮгаSapiens
Discovery|Science and technology
I-Centre
Data Science
Top coder
Программирование и IT
Data Science by ODS.ai
Data Science by ODS.ai
Data Science
Data Science
История
Секреты смартфона📱
Каналы, которые цитирует @ai_machinelearning_big_data
@yegor256news
IT лекции
Data Science
Data Science
Artificial Intelligence
B/D
Data Science by ODS.ai
Data Science
Data Science
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
Data Science by ODS.ai
Artificial Intelligence
Machine Learning Explained
Python/ django
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
Data Science by ODS.ai
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
Computer Science and Programing
Artificial Intelligence
B/D
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
Python/ django
Artificial Intelligence
Криптонит Startup Challenge
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
Последние публикации
Удалённые
С упоминаниями
Репосты
Machinelearning 3 Apr, 10:32
Introduction to Quantization on PyTorch

Quantization refers to techniques for doing both computations and memory accesses with lower precision data, usually int8 compared to floating point implementations.

https://pytorch.org/blog/introduction-to-quantization-on-pytorch/

PYTORCH TUTORIALS: https://pytorch.org/tutorials/#model-optimization
Machinelearning 3 Apr, 08:56
В 1962 году трое мужчин обманули охрану и смогли покинуть «Алькатрас» — тюрьму, из которой невозможно сбежать. Следователи решили, что мужчины утонули после бегства, однако спустя почти 60 лет нейросеть от компаний Identv и Rothco, проанализировав миллионы фото, «опознала» двоих преступников на снимке 1975 года. То, что оказалось неподвластным человеку, сделал искусственный интеллект.

Какие еще возможности открывает Deep Learning, расскажут преподаватели SkillFactory на курсе по нейросетям. Осваивайте machine learning, Data Engineering и менеджмент, чтобы решать интересные задачи и расти профессионально. В течение 10 недель вы изучите фреймворки TensorFlow и Keras, научитесь работать со сверточными нейросетями и сможете их оптимизировать; в конце обучения проводится хакатон на реальных датасетах.

⚡️Давно откладывал обучение? Самое лучшее время – сейчас! Получи курс со скидкой: https://clc.to/skdwEA
Читать полностью
Machinelearning 2 Apr, 08:13
Flows for simultaneous manifold learning and density estimation

A new class of generative models that simultaneously learn the data manifold as well as a tractable probability density on that manifold.

Code: https://github.com/johannbrehmer/manifold-flow

Paper: https://arxiv.org/abs/2003.13913
Machinelearning 2 Apr, 08:12
Machinelearning 1 Apr, 09:26
Introducing the Model Garden for TensorFlow 2

Code examples for state-of-the-art models and reusable modeling libraries for TensorFlow 2.

https://blog.tensorflow.org/2020/03/introducing-model-garden-for-tensorflow-2.html

Model Garden repository: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official
Machinelearning 31 Mar, 09:45
🎲 Probabilistic Regression for Visual Tracking

A general python framework for training and running visual object trackers, based on PyTorch.

Code: https://github.com/visionml/pytracking

Paper: https://arxiv.org/abs/2003.12565
Machinelearning 31 Mar, 08:31
Today is The World Backup Day! Don’t be an April Fool - protect your data, back up your files today! Share this reminder with your friends!

Сегодня Всемирный день резервного копирования! Commvault защищает более 11 Эксабайт данных своих клиентов по всему миру, это 11534336 Терабайт. С заботой о данных мы присоединяемся к дню бэкапа и призываем вас сегодня сделать или проверить бэкапы ваших файлов!
#WorldBackupDay #Commvault

https://discover.commvault.com/World-Backup-Day.html
Читать полностью
Machinelearning 30 Mar, 09:05
iTAML: An Incremental Task-Agnostic Meta-learning Approach

iTAML hypothesizes that generalization is a key factor for continual learning Code is implemented using PyTorch and it includes code for running the incremental learning domain experiments

Code: https://github.com/brjathu/iTAML

Paper: https://arxiv.org/abs/2003.11652v1
Читать полностью
Machinelearning 28 Mar, 09:05
New dataset from Google
The Taskmaster-2 dataset consists of 17,289 dialogs

https://research.google/tools/datasets/taskmaster-2/
Machinelearning 28 Mar, 09:05
Machinelearning 28 Mar, 08:02
@yegor256news is an author's English-speaking channel by Yegor Bugayenko, a programmer, blogger, author of Elegant Objects, creator of Zerocracy platform and a regular speaker at many major IT-conferences; subscribe and follow his publications!
Machinelearning 27 Mar, 09:05
Improved Techniques for Training Single-Image GANs

The latest convolutional layers are trained with a given learning rate, while previously existing convolutional layers are trained with a smaller learning rate

https://www.tobiashinz.com/2020/03/24/improved-techniques-for-training-single-image-gans.html

Code: https://github.com/tohinz/ConSinGAN

Paper: https://arxiv.org/abs/2003.11512
Читать полностью
Machinelearning 26 Mar, 10:04
Deep unfolding network for image super-resolution

Deep unfolding network inherits the flexibility of model-based methods to super-resolve blurry, noisy images for different scale factors via a single model, while maintaining the advantages of learning-based methods.

Github: https://github.com/cszn/USRNet

Paper: https://arxiv.org/pdf/2003.10428.pdf
Machinelearning 24 Mar, 09:17
NeRF: Neural Radiance Fields

Algorithm represents a scene using a fully-connected (non-convolutional) deep network, whose input is a single continuous 5D coordinate (spatial location (x, y, z) and viewing direction

http://www.matthewtancik.com/nerf

Tensorflow implementation: https://github.com/bmild/nerf

Paper: https://arxiv.org/abs/2003.08934v1
Machinelearning 23 Mar, 09:09
PyTorch Tutorial: How to Develop Deep Learning Models with Python

https://machinelearningmastery.com/pytorch-tutorial-develop-deep-learning-models/
Machinelearning 23 Mar, 09:09
High-Resolution Daytime Translation Without Domain Labels

HiDT combines a generative image-to-image model and a new upsampling scheme that allows to apply image translation at high resolution.

https://saic-mdal.github.io/HiDT/

Paper: https://arxiv.org/abs/2003.08791

Video: https://www.youtube.com/watch?v=DALQYKt-GJc&feature=youtu.be
Читать полностью
Machinelearning 23 Mar, 08:09
Часто работаете с данными и почти наверняка только в Google Sheets или Excel? Да, для большинства задач этих инструментов вполне достаточно.

Но если информации стало слишком много и гугл шитс не выдерживает, а источники данных хочется объединить в одно место для работы с ними — пора осваивать Python.

25 марта в 19:00 (мск) ребята из ProductStar проводят бесплатный онлайн-интенсив «Рассказываем простыми словами о Python».

👨‍🏫 Кто выступит?

Андрей Пушвинцев, Product Analyst в Miro.

👩‍🏫 О чем пойдет речь?

— Расскажем, как устроен и как работает Python,
— Разберемся с базовым синтаксисом языка, научимся его читать и понимать.
— Познакомимся с библиотеками для анализа данных.
— Сделаем разведку данных и превратим грязные данные в красивые таблицы.

Все участники получат именные электронные сертификаты, два самых активных — сертификат на бесплатное обучение в ProductStar.

Участие бесплатное, но регистрация обязательна.

Зарегистрироваться на вебинар 👉 @ProductStarAnalyticsBot
Читать полностью
Machinelearning 22 Mar, 09:43
Scene Text Recognition via Transformer
The method use a convolutional feature maps as word embedding input into transformer.

Github: https://github.com/fengxinjie/Transformer-OCR

Paper: https://arxiv.org/abs/2003.08077

The transformer source code:http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html
Читать полностью
Machinelearning 22 Mar, 08:28
Get yourself stuffed with popcorn and cookies, tea and toilet paper (if you managed to buy some) and join our free practical web-event on Data Science from top IBM specialists!

Key points:
* ML in the Blue Giant - experience of world's top enterprise
* IBM Watson's capabilities to automate and scale up your ML results
* Grant program of $120k - your chance to shine

The opportunity is tasty, we had to close up the registration on our previous event early. Join, while you can!


Sign up now
Читать полностью
Machinelearning 20 Mar, 09:49
Few-Shot Object Detection (FsDet)

Detecting rare objects from a few examples is an emerging problem.
In addition to the benchmarks we introduce new benchmarks on three datasets: PASCAL VOC, COCO, and LVIS. We sample multiple groups of few-shot training examples for multiple runs of the experiments and report evaluation results on both the base classes and the novel classes.

Github: https://github.com/ucbdrive/few-shot-object-detection

Paper: https://arxiv.org/abs/2003.06957
Читать полностью