Получи случайную криптовалюту за регистрацию!

Ссылки для дрессировщиков нейронных сетей

Логотип телеграм канала @ds_ai_2021 — Ссылки для дрессировщиков нейронных сетей С
Логотип телеграм канала @ds_ai_2021 — Ссылки для дрессировщиков нейронных сетей
Адрес канала: @ds_ai_2021
Категории: Технологии
Язык: Русский
Количество подписчиков: 911
Описание канала:

Сюда выкладываем полезные ссылки и информацию по нейросетям

Рейтинги и Отзывы

4.00

3 отзыва

Оценить канал ds_ai_2021 и оставить отзыв — могут только зарегестрированные пользователи. Все отзывы проходят модерацию.

5 звезд

1

4 звезд

1

3 звезд

1

2 звезд

0

1 звезд

0


Последние сообщения 4

2021-06-27 01:18:44 Всем доброго субботнего вечера! Сегодня вышла наша новая англоязычная статья на TowardsDataSciense. Посвящена она применению AutoML алгоритмов для прогнозирования временных рядов. На простом примере показано, как при помощи FEDOT'a за несколько минут (и в несколько строк кода) можно находить точное решение.

Статья:
AutoML for time series: definitely good idea

P.S. К посту можно делать не только один хлопок (аналог лайка на medium) от одного пользователя, а сразу несколько (а именно, 50 штук). Для этого можете кликнуть на знак хлопка и подождать несколько секунд пока счётчик не достигнет 50
Не стесняйтесь ставить и такое количество :)

Будем рады вашим комментариям и хлопкам, и до новых встреч!

Medium
AutoML for time series: definitely a good idea
Approaches for time series forecasting using AutoML and example of the forecast, which such models can produce
26 viewsOleg Mazurenko, 22:18
Открыть/Комментировать
2021-06-25 13:44:03 Люди изучают язык гибко и эффективно, используя композиционное обобщение (compositional generalization): способность понимать и создавать большое количество новых комбинаций из известных компонентов. Например, если человек знает, как «шагнуть», «шагнуть дважды» и «прыгнуть», то для него естественно знать, как «дважды прыгнуть».

Современные методы машинного обучения демонстрируют ограниченную способность к композиционному обобщению. Хуже того, даже реалистичные бенчмарки для полноценной измерения такой способности до самого недавнего времени отсутствовали. 

На очередном научно-технический вебинаре НТР и HITS ТГУ, который состоится во вторник, 29 июня 2021, 12:00 МСК Дмитрий Царьков (Google, Цюрих) представит новый метод для систематического построения таких тестов и большой и реалистичный набор данных с ответами на вопросы на естественном языке, построенный с помощью этого метода. 

Дмитрий использовал этот датасет для анализа способности к композиционному обобщению трех архитектур машинного обучения. Как он пишет: "Мы обнаружили, что они не могут обобщать композиционно и что существует сильная отрицательная корреляция между составной дивергенцией и точностью.”

Регистрация: https://us02web.zoom.us/webinar/register/9316215944594/WN_2U1_vwmqTLalGFoKB8ZgKQ
122 viewsOleg Mazurenko, 10:44
Открыть/Комментировать
2021-06-24 20:35:07

61 viewsOleg Mazurenko, 17:35
Открыть/Комментировать
2021-06-22 13:44:49 https://github.com/iamtrask/Grokking-Deep-Learning Репозиторий Андрб Таска книга Грокаем глубокое обучение
102 viewsOleg Mazurenko, 10:44
Открыть/Комментировать
2021-06-21 14:07:49 Дополнение категориальных наборов данных синтетическими данными для машинного обучения
https://towardsdatascience.com/augmenting-categorical-datasets-with-synthetic-data-for-machine-learning-a25095d6d7c8
136 viewsOleg Mazurenko, 11:07
Открыть/Комментировать
2021-06-21 14:02:43 GitHub - Sentdex/GANTheftAuto
https://github.com/sentdex/GANTheftAuto/
131 viewsOleg Mazurenko, 11:02
Открыть/Комментировать
2021-06-20 22:32:54 https://link.medium.com/nTeSBV2wfhb
149 viewsOleg Mazurenko, 19:32
Открыть/Комментировать
2021-06-17 19:13:33 https://praktikum.blog/Computingonvideocards/
111 viewsOleg Mazurenko, 16:13
Открыть/Комментировать
2021-06-17 18:24:52 Добрый день, коллеги!
Мы решили абсолютно бесплатно поделиться с вами еще одним вариантом заработка на AI-проектах

Университет искусственного интеллекта запускает НОВЫЙ живой мини-курс

Для тех, кто хочет зарабатывать на ИИ уже сейчас, не дожидаясь окончания обучения и получения диплома!

Программа курса:

1. Определение возможностей ИИ для бизнеса;
2. Разбор вариантов применения в бизнесе. Выгоды и возражения внедрения ИИ;
3. Примеры проектов и описание ИИ как продукта.

В результате вы:

Научитесь определять задачи и и понимать, что будет полезно бизнесу;
Погрузитесь в процесс и нюансы разработки ИИ;
Увидите более 100 примеров использования ИИ;
Поймете итоговый продукт проекта и что получит заказчик;
Научитесь презентовать ИИ для разных компаний, понимая тонкости применения и внедрения ИИ в бизнес.

И, конечно, общение с единомышленниками! Что может быть круче?

Даты проведения: 21, 24 и 28 июня
125 viewsOleg Mazurenko, 15:24
Открыть/Комментировать
2021-06-14 14:03:34

60 viewsOleg Mazurenko, 11:03
Открыть/Комментировать