Machine Learning/Data Mining/Big Data

Появилось приложение EbSynth с помощью которого можно перенести стиль изображения на видео.

Раньше мы видели как стиль с картины известного художника переносили на различные изображения, сегодня нечто подобное сделали и для видео.

Тренировка по машинному обучению 3 августа 2019

Тренировки по машинному обучению — это открытый митап, на который мы приглашаем участников разных соревнований в сфере анализа данных чтобы познакомиться, рассказать про задачи и опыт участия в конкурсах, пообщаться и обменяться опытом. С докладами выступают успешные участники последних соревнований на Kaggle и других платформах. Они расскажут, какие техники и методы использовали в решениях они сами, а какие помогли их конкурентам.

Программа

12.00 — 12.30 | Илья Ларченко — Kaggle Freesound Audio Tagging 2019 (eng)

12.30 — 13:00 | Илья Иваницкий — Финальный этап International Data Analysis Olympiad 2019

13.15 — 13.45 | Николай Сергиевский — Signate. Соревнование по распознаванию сигаретных пачек

13.45 — 14.00 | Дайджест активных соревнований

14.15 — 14.45 | Алексей Могильников — Kaggle LANL Earthquake Prediction

DL соревнования — гуси, пайплайны, кулстори – Артур Кузин

Артур Кузин рассказывает про переход и профессиональное развитие в Data Science. А также несколько кулстори и рекомендации начинающим дата сайентистам.

Из видео вы сможете узнать:

• С чего начать, если хочешь стать дата сайентистом
• Зачем участвовать в соревнованиях и почему это весело
• Про атрибуты хорошего пайплайна
• Интересные кейсы из соревнований

#45 NLP и Learn-to-Rank

ML trainings updates – Pavel Pleskov; Kaggle Google Landmark Recognition 2019 – Ivan Sosin

Pavel Pleskov talks about updates on machine learning trainings. Ivan Sosin tells about his participation in Kaggle Google Landmark Recognition 2019 competition in which his teammates were Kirill Brodt and Pavel Pleskov. The team got a gold medal.

In this video you will find out:

— The competition overview

— Dataset specifics

— Details of the solution

— Problems that were encountered

Построение системы автоматического машинного обучения (SDSJ AutoML 2018) – Антон Кленицкий

Антон Кленицкий рассказывает про опыт участия в SDSJ AutoML 2018, где он занял второе место. Задача соревнования заключалась в построении системы автоматического машинного обучения. Из видео вы сможете узнать:

• Подробнее о задачах соревнования: 3 задачи на регрессию и 5 задач на классификацию
• Почему было тяжело валидироваться
• Детали решения второго места

Как сделать DeepFake? Изменяем лица в видео с помощью нейросетей

Открытый вебинар «Математика для Data Science из junior в senior»

Scientist. Рассмотрим, какие разделы математики нужно подтянуть для работы над рекомендательными системами, решения задачи регрессии, AB-тестирования, CV или NLP и пр. Обсудим, нужно ли уметь интегрировать. Вспомним оптимизацию функции многих переменных, обсудим, как и где она применяется. Преподаватель: Петр Лукьянченко — имеет более десяти лет опыта преподавания математических дисциплин в НИУ ВШЭ

Дайджест соревнований по анализу данных – Кирилл Бродт

Обзор новых соревнований по анализу данных от 13 июля 2019 года. Кирилл Бродт рассказывает про актуальные соревнования, в которых можно принять участие. Календарь соревнований: http://mltrainings.ru/

Изменяем игры с помощью нейросетей. Необычные миры...

Вэтом видео я продемонстрирую, как с помощью машинного обучения, а именно глубоких сверточных нейросетей, мы сможем изменять игровые миры, в различных компьютерных играх. Асоздает нейронка очень необычные миры.

26 — ML & CV. Метод максимального правдоподобия

25 — ML & CV. Семинар: Решаем задачу классификации на датасете CIFAR

Лектор: Игорь Слинько Код для этого урока доступен в репозитории курса https://github.com/SlinkoIgor/Neural_... и https://github.com/SlinkoIgor/Neural_...

Тренировка по машинному обучению 13 июля 2019

Kaggle: Google AI Open Images – Константин Гаврильчик

Константин Гаврильчик рассказывает про соревнования Kaggle: Google AI Open Images, задача которых заключалась в детектировании объектов и связей между ними на изображениях. Решение Константина принесло серебряную медаль. Из видео вы сможете узнать:

• Какая метрика использовалась
• Особенности разметки и датасета
• Подходы к решению и наилучшие решения

Topcoder Neptune — Facial Detection & Re-Identification Marathon Match – Мирас Амир

Мирас Амир рассказывает про решения двух контестов на платформе Topcoder: March Madness Series: Neptune — Facial Detection Marathon Match и Neptune — Facial Re-Identification Marathon Match. В каждом соревновании он занял второе место, решив задачи по детекции и реидентификации лиц. Из видео вы сможете узнать: — Про формат соревнований — Особенности датасета — Подробности решений первого и второго места