DataScience

Сергей Иванов (Париж, Критео) Cергей один из лидеров графового комьюнити в ОДС и автор лучшего канала в тг по граф-мл https://t.me/graphML Материалы: https://drive.google.com/file/d/1bquqHtsvtyQpAYcDBqMe--MAwZvtlkGF/view?usp=sharing Graph neural networks (GNNs) are powerful models that have been successful in various graph representation learning tasks. Whereas gradient boosted decision trees (GBDT) often outperform other machine learning methods when faced with heterogeneous tabular data. But what approach should be used for graphs with tabular node features? Previous GNN models have mostly focused on networks with homogeneous sparse features and, as we show, are suboptimal in the heterogeneous setting. In this work, we propose a novel architecture that trains GBDT and GNN jointly to get the best of both worlds: the GBDT model deals with heterogeneous features, while GNN accounts for the graph structure. Our model benefits from end-to-end optimization by allowing new trees to fit the gradient updates of GNN. With an extensive experimental comparison to the leading GBDT and GNN models, we demonstrate a significant increase in performance on a variety of graphs with tabular features. Доклад основан на работе: https://openreview.net/forum?id=ebS5NUfoMKL 💻 Материалы докладов Sberloga: https://www.notion.so/Sberloga-Data-Club-5c39a1a41f9e40798e0dbc567e332522 📢 Подписывайся на наше сообщество в telegram, чтобы быть в курсе мероприятий: https://t.me/sberloga

Причина в фундаментальном недостатке нейросетей

Шестьдесят лет назад Вуди Бледсо (Woody Bledsoe) — сын земледельца — изобрёл технологию идентификации лиц. Но свидетельство о его причастности к открытию практич...

Если чего‑то нет в интернете, оно умирает. Это относится и к языкам малых народов, которые живут в России. Для таких языков цифровизация, например, ...

Virtual Platform: Access IEEE WCCI 2020 virtual platform  here . Please note that login details will be provided to registered participants before the conference starts.

Overwhelmed by looking for resources to understand the math of data science and machine learning? We got you covered.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи «9 Key Machine Learning Algorithms Explained in Plain English» автора Nick McCullum. Машинное обучение...

Интервью с предпринимателями и исследователями, лекции из ведущих университетов и видеоподкасты о перспективах искусственного интеллекта

Я расскажу, почему именно сейчас Data Science оказывается одной из главных причин радикального изменения информационных технологий – а через них, в свою очередь, промышленности и жизни людей в целом. Ситуации, когда алгоритмы эффективно заменяют людей и меняют целые отрасли рассмотрены на примерах как сервисов Яндекса, так и некоторых других крупнейших мировых компаний. При этом наряду с повышением эффективности и другими достижениями возникают и неприятные побочные эффекты, способные в итоге повлиять на веками складывавшиеся в человеческом обществе институты – об этом тоже важно знать.

It can take considerable training effort and compute time to build a face generating GAN from scratch. nVidia StyleGAN2 offers pretrained weights and a TensorFlow compatible wrapper that allows you to generate realistic faces out of the box. StyleGAN does require a GPU, however, Google CoLab GPU works just fine, as this video demonstrates. Code for This Video: https://github.com/jeffheaton/t81_558_deep_learning/blob/master/t81_558_class_07_3_style_gan.ipynb Course Homepage: https://sites.wustl.edu/jeffheaton/t81-558/ Follow Me/Subscribe: https://www.youtube.com/user/HeatonResearch https://github.com/jeffheaton https://twitter.com/jeffheaton Support Me on Patreon: https://www.patreon.com/jeffheaton

StyleGAN 2 generates beautiful looking images of human faces. Released as an improvement to the original, popular StyleGAN by NVidia, StyleGAN 2 improves on the quality of images, as well as providing a novel way to detect whether an image is real or fake. The results from this work are absolutely incredible! == Music == Musik Von Melodies by Mylar Melodies == Links == StyleGAN 2 - https://nvlabs.github.io/stylegan2/versions.html My Implementation - https://github.com/manicman1999/StyleGAN2-Tensorflow-2.0 This Person Does Not Exist - https://thispersondoesnotexist.com/ Thanks for watching!

Hi all,This newsletter is a bit delayed due to some adjustments in light of the ongoing coronavirus pandemic. I hope you are all safe. Hopefully this newsletter can brighten your day a bit.This ...

Что мы говорим Богу смерти? — Не сегодня. Сирио Форель, сериал «Игра престолов». Насколько действительно опасен коронавирус COVID-19? Сколько людей умрёт от ко...

Как-то раз стало интересно, какие темы выделит LDA (латентное размещение Дирихле) на материалах «Живого Журнала». Как говорится, есть интерес — нет проблем. Дл...

Use any data you can find to predict the future increase of the number of reported cases of COVID-19.

Visualize and Present the CORD-19 dataset in intuitive manner

Американские и китайские ученые объявили о возможности предсказать развитие болезни у зараженных коронавирусом при помощи искусственного интеллекта. Разработанный ими алгоритм...

DISCLAIMER: my background is not biostatistics/epidemiology, and in this post I will not make any conclusions about lockdown/parties. This…

Авторы научно-исследовательского проекта Folding@home заявили, что любой желающий может помочь им в создании лекарства против коронавируса.

Разработчики систем искусственного интеллекта из британской компании DeepMind включились в борьбу с коронавирусом. Обученная ими нейронная сеть выдала прогноз о структуре белка, вызываю...

За последние две недели число участников программы Folding@Home, которая ищет решения для борьбы с пандемией Covid-19, увеличилось на 1200%.

Вступление Учитывая всё, что происходит с коронавирусом, может оказаться очень сложно принять решение, что делать прямо сейчас. Стоит ли подождать, пока станет б...

Day level information on covid-19 affected cases

We are data scientists—that is, our job is to understand how to analyze and interpret data. When we analyze the data around covid-19, we are very concerned. The most vulnerable par...

Все новости, статьи, аудио- и видеоматериалы и инфографика на RFI о Коронавирус

Data science interview questions and answers. Contribute to alexeygrigorev/data-science-interviews development by creating an account on GitHub.

Как поисковик находит то, что нужно

Machine Learning Summer School 2012: Gaussian Processes for Machine Learning (Part 2) - John Cunningham (University of Cambridge) http://mlss2012.tsc.uc3m.es/

Machine Learning Tutorial at Imperial College London: Gaussian Processes Richard Turner (University of Cambridge) November 23, 2016

In a preprint paper, Facebook researchers propose a new approach that speeds up natural language processing without requiring additional training.

The social network's AR investments continue to pay off, as it can now use machine learning and computer vision segmentation to replace land with liquid.

DIY Practical guide on Transformer. Hands-on proven PyTorch code for Intent Classification with BERT fine-tuned.

Новый алгоритм, который работает в приложении Doublicat, может вставлять лицо в любое изображение за несколько секунд. Разработчики инструмента заявили, что они не собирают личные дан...

Highlighting the best conferences and most interesting presentations of the year

Те, кто работает с данными, отлично знают, что не в нейросетке счастье — а в том, как правильно обработать данные. Но чтобы их обработать, необходимо сначала про...

Ли́ца Черно́ва (англ. Chernoff faces) — отображение многомерных данных в виде человеческого лица, его отдельных частей. Люди легко распознают лица и без затруднения воспринимают небольшие изменения в нём.

Для начала повторим основные горячие клавиши. Если вы их ещё не используете — начните обязательно. В долгосрочной перспективе время на изучение окупится многокра...

Мы уже писали в самой первой статье нашего корпоративного блога о том, как работает алгоритм обнаружения переводных заимствований. Лишь пара абзацев в той стат...

Using data from Sign Language MNIST

Разнообразный опыт участия в R&D-проектах позволил мне составить краткий список того, чему я научился, что нужно и чего не стоит делать, занимаясь ML.