Рубрика «open data science»
Рубрика «Читаем статьи за вас». Апрель 2020. Часть 1
2020-05-22 в 12:09, admin, рубрики: arxiv.org, data science, machine learning, ods, open data science, science, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение, обработка изображений
Привет! Продолжаем публиковать рецензии на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество!
Статьи на сегодня:
- TResNet: High Performance GPU-Dedicated Architecture (DAMO Academy, Alibaba Group, 2020)
- Controllable Person Image Synthesis with Attribute-Decomposed GAN (China, 2020)
- Learning to See Through Obstructions (Taiwan, USA, 2020)
- Tracking Objects as Points (UT Austin, Intel Labs, 2020)
- CookGAN: Meal Image Synthesis from Ingredients (USA, UK, 2020)
- Designing Network Design Spaces (FAIR, 2020)
- Gradient Centralization: A New Optimization Technique for Deep Neural Networks (Hong Kong, Alibaba, 2020)
- When Does Unsupervised Machine Translation Work? (Johns Hopkins University, USA, 2020)
Рубрика «Читаем статьи за вас». Март 2020. Часть 2
2020-04-15 в 11:13, admin, рубрики: arxiv.org, data science, machine learning, ods, open data science, science, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение, обработка изображений
Привет!
Продолжаем публиковать рецензии на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество! Первая часть мартовской сборки обзоров опубликована ранее.
Статьи на сегодня:
- NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis (UC Berkeley, Google Research, UC San Diego, 2020)
- Scene Text Recognition via Transformer (China, 2020)
- PEGASUS: Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive Summarization (Imperial College London, Google Research, 2019)
- Lagrangian Neural Networks (Princeton, Oregon, Google, Flatiron, 2020)
- Deformable Style Transfer (Chicago, USA, 2020)
- Rethinking Few-Shot Image Classification: a Good Embedding Is All You Need? (MIT, Google, 2020)
- Attentive CutMix: An Enhanced Data Augmentation Approach for Deep Learning Based Image Classification (Carnegie Mellon University, USA, 2020)
Рубрика «Читаем статьи за вас». Март 2020. Часть 1
2020-04-10 в 10:54, admin, рубрики: arxiv.org, data science, machine learning, ods, open data science, science, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение, обработка изображений
Привет! Продолжаем публиковать рецензии на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество!
Статьи на сегодня:
- Fast Differentiable Sorting and Ranking (Google Brain, 2020)
- MaxUp: A Simple Way to Improve Generalization of Neural Network Training (UT Austin, 2020)
- Deep Nearest Neighbor Anomaly Detection (Jerusalem, Israel, 2020)
- AutoML-Zero: Evolving Machine Learning Algorithms From Scratch (Google, 2020)
- SpERT: Span-based Joint Entity and Relation Extraction with Transformer Pre-training (RheinMain University, Germany, 2019)
- High-Resolution Daytime Translation Without Domain Labels (Samsung AI Center, Moscow, 2020)
- Incremental Few-Shot Object Detection (UK, 2020)
Рубрика «Читаем статьи за вас». Январь — Февраль 2020
2020-03-20 в 12:15, admin, рубрики: arxiv.org, data science, machine learning, ods, open data science, science, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение, обработка изображений
Привет! Продолжаем публиковать рецензии на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество!
Представлены обзоры 11 статей по Computer Vision, Natural Language Processing, Reinforcement learning и другим темам.
Открытый курс «Deep Learning in NLP» от создателей DeepPavlov на базе курса cs224n
2020-02-06 в 11:00, admin, рубрики: course, deep learning, deeppavlov, DL, machine learning, natural language processing, nlp, ods, ods.ai, open data science, python, Блог компании Open Data Science, искусственный интеллект, машинное обучениеВсем привет!
Вступление
Меня зовут Алексей Клоков, я хочу рассказать о запуске классного курса по обработке естественного языка (Natural Language Processing), который очередной раз запускают физтехи из проекта DeepPavlov – открытой библиотеки для разговорного искусственного интеллекта, которую разрабатывают в лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ. Благодарю их и Moryshka за разрешение осветить эту тему на Хабре в нашем ods-блоге. Итак, поехали!
Рубрика «Читаем статьи за вас». Октябрь — Декабрь 2019
2020-01-29 в 11:00, admin, рубрики: arxiv.org, data science, machine learning, ods, open data science, science, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение, обработка изображений
Привет! Продолжаем публиковать рецензии на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество!
Статьи на сегодня:
- Poly-encoders: Transformer Architectures and Pre-training Strategies for Fast and Accurate Multi-sentence Scoring (Facebook, 2019)
- Implicit Discriminator in Variational Autoencoder (Indian Institute of Technology Ropar, 2019)
- Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification (Google Research, Carnegie Mellon University, 2019)
- Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning (Facebook, 2019)
- Benchmarking Neural Network Robustness to Common Corruptions and Perturbations (University of California, Oregon State University, 2019)
- DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter (Hugging Face, 2019)
- Plug and Play Language Models: A Simple Approach To Controlled Text Generation (Uber AI, Caltech, HKUST, 2019)
- Deep Salience Representation for F0 Estimation in Polyphonic Music ( New York University, USA, 2017)
- Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN (NVIDIA, 2019)
SVM. Объяснение с нуля, имплементация и подробный разбор
2020-01-23 в 11:00, admin, рубрики: classification, data mining, loss function, machine learning, margin, ods, ods.ai, open data science, python, support vectors, SVM, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, машинное обучение, опорные вектораПривет всем, кто выбрал путь ML-самурая!
Введение:
В данной статье рассмотрим метод опорных векторов (англ. SVM, Support Vector Machine) для задачи классификации. Будет представлена основная идея алгоритма, вывод настройки его весов и разобрана простая реализация своими руками. На примере датасета 
будет продемонстрирована работа написанного алгоритма с линейно разделимыми/неразделимыми данными в пространстве 
и визуализация обучения/прогноза. Дополнительно будут озвучены плюсы и минусы алгоритма, его модификации.
Рисунок 1. Фото цветка ириса из открытых источников
Как я решал соревнование по машинному обучению data-like
2019-11-28 в 11:00, admin, рубрики: catboost, Competition, data mining, data-like, Hackathon, kaggle, macbook, machine learning, ods, open data science, python, Блог компании Open Data Science, машинное обучение, Программирование
Привет. Недавно прошло соревнование от Тинькофф и McKinsey. Конкурс проходил в два этапа: первый — отборочный, в kaggle формате, т.е. отсылаешь предсказания — получаешь оценку качества предсказания; побеждает тот, у кого лучше оценка. Второй — онсайт хакатон в Москве, на который проходит топ 20 команд первого этапа. В этой статье я расскажу об отборочном этапе, где мне удалось занять первое место и выиграть макбук. Команда на лидерборде называлась "дети Лёши".
Соревнование проходило с 19 сентября до 12 октября. Я начал решать ровно за неделю до конца и решал почти фулл-тайм.
Краткое описание соревнования:
Летом в банковском приложении Тинькофф появились stories (как в Instagram). На story можно отреагировать лайком, дизлайком, скипнуть или просмотреть до конца. Задача предсказать реакцию пользователя на story.
Соревнование по большей части табличное, но в самих историях есть текст и картинки.
Рубрика «Читаем статьи за вас». Июль — Сентябрь 2019
2019-10-25 в 11:26, admin, рубрики: arxiv.org, data science, machine learning, ods, open data science, science, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение, обработка изображений
Привет! Продолжаем публиковать рецензии на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество!
Статьи на сегодня:
- Layer rotation: a surprisingly powerful indicator of generalization in deep networks? (Université catholique de Louvain, Belgium, 2018)
- Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP (Google Research, Jagiellonian University, 2019)
- RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach (University of Washington, Facebook AI, 2019)
- EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks (Google Research, 2019)
- How the Brain Transitions from Conscious to Subliminal Perception (USA, Argentina, Spain, 2019)
- Large Memory Layers with Product Keys (Facebook AI Research, 2019)
- Are We Really Making Much Progress? A Worrying Analysis of Recent Neural Recommendation Approaches (Politecnico di Milano, University of Klagenfurt, 2019)
- Omni-Scale Feature Learning for Person Re-Identification (University of Surrey, Queen Mary University, Samsung AI, 2019)
- Neural reparameterization improves structural optimization (Google Research, 2019)