AI Новости: Машинное обучение и анализ данных. Python. Алгоритмы, методы, лекции. Новости 2018

В последние годы для расчетов фазовых переходов в физике твердого тела все чаще используются методы ИИ. Но ученые Базельского университета сумели вывели математические формулы, с помощью которых фазовые переходы могут быть обнаружены быстрее, чем это получается при использовании нейросетевых моделей.

Знакомая ситуация

Наверняка вы часто замечали за собой, что быстро отвечая на, казалось бы, простые вопросы, часто ошибаетесь? Этот феномен можно объяснить моделью человеческой психики, предложенной психологом Даниэлом Канеманом, автором книги «Думай медленно… решай быстро».

Интересно, если мама имеет превосходный слух и виртуозно играет на скрипке, будут ли ее дети обладать этими талантами в такой же мере? Или если сегодня вам крупно повезло в картах, будет ли удача на вашей стороне завтра?

Привет!

В одном обзоре мы рассмотрим базовый программный минимум для старта в Machine Learning. Для этого понадобятся: Python 3.8+, Jupyter Notebook, numpy, pandas и matplotlib.

Поговорим о Jupyter

Алгоритмы машинного обучения делятся на контролируемые и неконтролируемые.

Библиотека Esri пополнилась новыми предварительно обученными моделями глубокого обучения. Теперь в ArcGIS Living Atlas of the World можно выбрать из 43 различных моделей!

Предварительно обученные модели представления языка

Что общего между UberEatsи Pinterest? Их рекомендательные системы работают с помощью GraphSAGE в огромных масштабах с миллионами и миллиардами узлов и ребер.

Началась новая неделя, а мы снова ставим рекорд. Сегодня, если ничего не случится, мы запишем 9 видеозаписей! В этом семестре мы записываем много курсов с одних из самых популярных кафедр нашего факультета: математической статистики (МС), математической кибернетики (МК) и математических методов прогнозирования (ММП)!

Однажды летом мама угостила меня горячей содовой с лаймом. Зачем же подогревать охлаждающий напиток? Мама объяснила, что лайм, соединяясь с горячей водой, превращается из кислоты в основание. По ее словам, такой напиток может убивать раковые клетки — она узнала это из социальных сетей.

На хакатоне в СЗФО мы провели несколько офлайн мастер-классов и теперь готовы поделиться их записями

Александр Мамаев (VK) и Даниил Астафуров (Альфа-Банк) рассказали про:

решение задач градиентным бустингом и нейросетями

модели векторизации языковых знаков и последовательностей

Друзья, помните мы с вами обсуждали бэггинг? Давайте сегодня продолжим наш разговор. Для начала мы обсудим некоторые основные моменты...

В моём случае необходимо предсказать вероятность сделки у объявления. Для начала импортирую все необходимые библиотеки.

Применение автоэнкодеров для обучения без учителя. Применение сверточных нейронных сетей в архитектуре автоэнкодера.

Раскладываем по полочками, как «думает» нейронная сеть VGG-19, когда ей прилетает задача скопировать стиль художника из вида Homo sapiens.

Точность модели не является дифференцируемой функцией и не может оптимизироваться напрямую методом градиентного спуска. Однако, если внести случайность в предсказания модели, то ситуация в корне меняется.

Вводная лекция

Введение в МО. Python — переменные и типы данных

Работа с данными и визуализация

Метод главных компонент

PCA и t-SNE

Линейная регрессия

k-nn, Naive Bayes

Логистическая регрессия

В статье покажем, как алгоритмы компьютерного зрения помогают решить задачу автоматического определения объема круглого леса в лесовозе по фотографии. Пройдем путь от идеи до прототипа. Расскажем, какие были выбраны решения и почему.

Сбор данных (Data collection) является техникой профессионалов, а готовые данные в интернете часто ограничены авторскими правами. В этом материале мы расскажем о некоторых ресурсах с предобработанной «датой», которую вы можете использовать в своей работе.

Обсудить

Где искать датасеты?

1. Kaggle

Загрузка данных

1.1. Отдадим должное, или при чём здесь математика?

1.2. Бабушка надвое сказала, или Анализ бинарных данных

1.3. Комбинаторы и комбинаторика

1.4. Характеристики распределений объектов по бинарному признаку

1.5. Тетрахорический анализ

1.6. Тетрахорический анализ и нормальное распределение

Если вас когда-либо называли «слишком чувствительным» или вы боитесь отказа, то это явление, набирающее популярность в TikTok, может показаться вам знакомым.