Apress.Pro.Deep.Learning.pdf
15.9 MB
Pro Deep Learning with TensorFlow 2.0: A Mathematical Approach to Advanced Artificial Intelligence in Python (2023)
Author: Santanu Pattanayak
#book #DL #Book #2023
@Machine_learn
Author: Santanu Pattanayak
#book #DL #Book #2023
@Machine_learn
Apress.Explainable.AI.Recipes.pdf
8.2 MB
Explainable AI Recipes: Implement Solutions to Model Explainability and Interpretability with Python (2023)
Author: Pradeepta Mishra
#XAI #Ai #DL #Python
#2023
@Machine_learn
Author: Pradeepta Mishra
#XAI #Ai #DL #Python
#2023
@Machine_learn
OReilly.Python.in.a.Nutshell.pdf
5.8 MB
Python in a Nutshell: A Desktop Quick Reference, 4th Edition (2023)
Author: Alex Martelli
#book #python #2023
@Machine_learn
Author: Alex Martelli
#book #python #2023
@Machine_learn
Python Deep Learning.pdf
24 MB
Book: Python Deep Learning
Second Edition(Exploring deep learning techniques and neural network architectures with PyTorch, Keras, and TensorFlow)
Authors: Ivan Vasilev,
Daniel Slater Gianmario ,Spacagna Peter, and Roelants Valentino Zocca
ISBN: 978-1-78934-846-0
year: 2019
pages: 379
Tags: #Python #Tensorflow #Keras #DL
@Machine_learn
Second Edition(Exploring deep learning techniques and neural network architectures with PyTorch, Keras, and TensorFlow)
Authors: Ivan Vasilev,
Daniel Slater Gianmario ,Spacagna Peter, and Roelants Valentino Zocca
ISBN: 978-1-78934-846-0
year: 2019
pages: 379
Tags: #Python #Tensorflow #Keras #DL
@Machine_learn
Data-Mining-in-Python.pdf
12.8 MB
Book: DATA MINING
FOR BUSINESS ANALYTICS(Concepts, Techniques, and Applications in Python)
Authors: GALIT SHMUELI, PETER C., BRUCE PETER, and GEDECK NITIN R. PATEL
ISBN: Null
year: 2019
pages: 681
Tags: #Python #datamining #business
@Machine_learn
FOR BUSINESS ANALYTICS(Concepts, Techniques, and Applications in Python)
Authors: GALIT SHMUELI, PETER C., BRUCE PETER, and GEDECK NITIN R. PATEL
ISBN: Null
year: 2019
pages: 681
Tags: #Python #datamining #business
@Machine_learn
lecun-20230324-nyuphil.pdf
30.5 MB
⭐️Title: HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in HuggingFace
🖥 Github: https://github.com/microsoft/JARVIS
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.17604v1
@Machine_learn
🖥 Github: https://github.com/microsoft/JARVIS
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.17604v1
@Machine_learn
Designing Machine Learning Systems.pdf
10 MB
Book: Designing Machine Systems An Iterative Process for Production-Ready Applications
Authors: Chip Huyen
ISBN: 978-1-098-10796-3
year: 2022
pages: 463
Tags: #Python #datamining #ML
@Machine_learn
Authors: Chip Huyen
ISBN: 978-1-098-10796-3
year: 2022
pages: 463
Tags: #Python #datamining #ML
@Machine_learn
WavCaps: A ChatGPT-Assisted Weakly-Labelled Audio Captioning Dataset for Audio-Language Multimodal Research
Propose a three-stage processing pipeline for filtering noisy data and generating high-quality captions, where ChatGPT.
🖥 Github: https://github.com/xinhaomei/wavcaps
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.17395v1
🧱Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/sounddescs
@Machine_learn
Propose a three-stage processing pipeline for filtering noisy data and generating high-quality captions, where ChatGPT.
🖥 Github: https://github.com/xinhaomei/wavcaps
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.17395v1
🧱Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/sounddescs
@Machine_learn
Algorithms_for_Decision_Making_Mykel_J_Kochenderfer,_Tim_A_Wheeler.pdf
8 MB
Book: Algorithms for Decision Making
Authors: Mykel J. Kochenderfer, Tim A.Wheeler, and Kyle H. Wray
ISBN: Null
year: 2022
pages: 690
Tags: #Decision_Making #NN #LR
@Machine_learn
Authors: Mykel J. Kochenderfer, Tim A.Wheeler, and Kyle H. Wray
ISBN: Null
year: 2022
pages: 690
Tags: #Decision_Making #NN #LR
@Machine_learn
TM-Vector Else١.pdf
1.8 MB
Title: TM-vector: A Novel Forecasting Approach for Market stock movement with a Rich Representation of Twitter and Market data
Arxiv link: https://arxiv.org/abs/2304.02094
Authors: Faraz Sasani, @RaminMousa, Ali Karkehabadi, Samin Dehbashi, Ali Mohammadi
doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.02094
@Machine_learn
Arxiv link: https://arxiv.org/abs/2304.02094
Authors: Faraz Sasani, @RaminMousa, Ali Karkehabadi, Samin Dehbashi, Ali Mohammadi
doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.02094
@Machine_learn
AW.Pandas.for.Everyone.Python.Data.Analysis.pdf
75.1 MB
Book: Pandas for Everyone
Authors: D A N I E L Y. C H E N
ISBN: 978-0-13-789115-3
year: 2023
pages: 1148
Tags: #Pandas #python
@Machine_learn
Authors: D A N I E L Y. C H E N
ISBN: 978-0-13-789115-3
year: 2023
pages: 1148
Tags: #Pandas #python
@Machine_learn
Instruction Tuning with GPT-4
First attempt to use GPT-4 to generate instruction-following data for LLM finetuning.
🖥 Github: https://github.com/Instruction-Tuning-with-GPT-4/GPT-4-LLM
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2304.03277v1
⏩ Project: https://instruction-tuning-with-gpt-4.github.io/
@Machine_learn
First attempt to use GPT-4 to generate instruction-following data for LLM finetuning.
🖥 Github: https://github.com/Instruction-Tuning-with-GPT-4/GPT-4-LLM
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2304.03277v1
⏩ Project: https://instruction-tuning-with-gpt-4.github.io/
@Machine_learn
با عرض سلام موضوعاتیکه برایمقالات به دوستان پیشنهاد میکنم رو در ادامه اوردم .
#کریپتو_کارنسی
۱- ارائه رویکرد ترکیبی برای پیش بینی عدم نقدشوندگیکریپتوکارنسی(رگرسیونی/طبقه بندی)
۲-استفاده از اطلاعات تحلیلاحساس و اطلاعات هش ریت در پیش بینی قیمت کریپتو کارنسی
#ترافیک_شبکه
۳-استفاده از یادگیری فدرالی برای پیش بینی جریان بسته
۴-استفاده از رویکردهای همگن و غیر همگن fusion برای طبقه بندی ترافیک شبکه
۵- استفاده از رویکردهای complex valued neural netبرای پیش بینی جریان بسته
#تصویر_متن
در کل میشه بالا ۱۰۰ پروژه در این حوزه تعریف کرد و بسته به دیتاهای متفاوت میشه از رویکردهای مبتنی بر fusion, transformer, capsule,.... استفاده کرد.
سوالیم داشتین در خدمتم
@Raminmousa
#کریپتو_کارنسی
۱- ارائه رویکرد ترکیبی برای پیش بینی عدم نقدشوندگیکریپتوکارنسی(رگرسیونی/طبقه بندی)
۲-استفاده از اطلاعات تحلیلاحساس و اطلاعات هش ریت در پیش بینی قیمت کریپتو کارنسی
#ترافیک_شبکه
۳-استفاده از یادگیری فدرالی برای پیش بینی جریان بسته
۴-استفاده از رویکردهای همگن و غیر همگن fusion برای طبقه بندی ترافیک شبکه
۵- استفاده از رویکردهای complex valued neural netبرای پیش بینی جریان بسته
#تصویر_متن
در کل میشه بالا ۱۰۰ پروژه در این حوزه تعریف کرد و بسته به دیتاهای متفاوت میشه از رویکردهای مبتنی بر fusion, transformer, capsule,.... استفاده کرد.
سوالیم داشتین در خدمتم
@Raminmousa
⚜️ OpenAGI: When LLM Meets Domain Experts
Reinforcement Learning from Task Feedback (RLTF) mechanism, which uses the task-solving result as feedback to improve the LLM's task-solving ability
!git clone https://github.com/agiresearch/OpenAGI.git
🖥 Github: https://github.com/agiresearch/openagi
⏩ Paper: https://arxiv.org/pdf/2304.04370.pdf
⭐️ Dataset: https://drive.google.com/drive/folders/1AjT6y7qLIMxcmHhUBG5IE1_5SnCPR57e?usp=share_link
@Machine_learn
Reinforcement Learning from Task Feedback (RLTF) mechanism, which uses the task-solving result as feedback to improve the LLM's task-solving ability
!git clone https://github.com/agiresearch/OpenAGI.git
🖥 Github: https://github.com/agiresearch/openagi
⏩ Paper: https://arxiv.org/pdf/2304.04370.pdf
⭐️ Dataset: https://drive.google.com/drive/folders/1AjT6y7qLIMxcmHhUBG5IE1_5SnCPR57e?usp=share_link
@Machine_learn
Apress.Applied.Recommender.Systems.with.Python.pdf
12.3 MB
Book: Applied Recommender Systems with Python
Authors: Akshay Kulkarni Adarsha ,Shivananda Anoosh Kulkarni
V, Adithya Krishnan
ISBN: 978-1-4842-8954-9
year: 2022
pages: 257
Tags: #Recommender_system #python
@Machine_learn
Authors: Akshay Kulkarni Adarsha ,Shivananda Anoosh Kulkarni
V, Adithya Krishnan
ISBN: 978-1-4842-8954-9
year: 2022
pages: 257
Tags: #Recommender_system #python
@Machine_learn
Zoom-VQA: Patches, Frames and Clips Integration for Video Quality Assessment
🖥 Github: https://github.com/k-zha14/zoom-vqa
⏩ Paper: https://arxiv.org/pdf/2304.06440v1.pdf
💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet
@Machine_learn
🖥 Github: https://github.com/k-zha14/zoom-vqa
⏩ Paper: https://arxiv.org/pdf/2304.06440v1.pdf
💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet
@Machine_learn