Посмотрите следующие соревнования на kaggle, были похожие задания: https://www.kaggle.com/c/m5-forecasting-accuracy/overview https://www.kaggle.com/c/demand-forecasting-kernels-only

Спасиб

Здравствуйте, может кто помочь? Хотел сделать бота, с обработкой входящего запроса (текста) и последующей классификации его по нескольким ответам . Можете посоветовать, чем или как лучше такого рода запросы обрабатывать? Заранее благодарю.

визуализация CNN:  https://poloclub.github.io/cnn-explainer/

интересно в кз кто какими дистро опенстака пользуются

Всем привет, есть ли среди вас те, кто обучал модель SSD, FasterRCNN  на своем датасете(классификация)? буду признателен если поделитесь полезной ссылкой, в инете пока что не нашел хорошо понятную инфу. Спасибо

Так это ж модели детекции

да

просто в вопросе написа классификация

Пост - https://habr.com/ru/post/421299/
https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark
https://github.com/matterport/Mask_RCNN

Ну каждый бибокс же классифицируется)

Всем привет, подскажите пожалуйста, какие алгоритмы кластеризации лучше работают с бинарной разреженной матрицей. Датасет в котором столбцы-items (3500), строки user(700к).
Спасибо!

Чтобы можно было определить кластеры и описать их определёнными items

Привет, всем. У моего научрука скоро откроется PhD   position in  Statistics/ Machine Learning в Амстердаме(4   года, стипендия 1700-2400  евро  в месяц), Нидерланды. Тематика очень теоретическая in Bayessian/ High Dimensional Statistics/ ML. Требуется человек, желательно с математическим бэкграундом и опытом в олимпиадах по математике  уровня IMO, IMC.  Заинтересованные отправляйте в личку свои cv.

Всем привет! 17 мая проводим вебинар с google developers экспертом по Vision AI. Если интересно послушать его, скидывайте вопросы которые ему отправить заранее. Чтобы чел подготовился: https://www.facebook.com/events/1067380570284559/

А кто эксперт?

Yusuf Sarigoz.

M. Yusuf Sarıgöz is a co-founder and artificial intelligence engineer at Turkish startup AI Labs, innovating the retail industry with deep learning solutions. His main interests lie in deep learning for computer vision and neural machine translation. He has a long experience in large-scale and efficient face recognition on the edge and fully unsupervised neural machine translation in unparallel corpora, and has developed new model architectures in these fields. Sarıgöz is also highly active in the AI/ML community, facilitating workshops on Tensorflow, Keras and AI/ML in the cloud and mentoring scholars in Sabancı Foundation Scholarship Program.
Event will be streamed via Youtube, facebook and other social network.

А почему должно быть интересно послушать его?