becker > machine | BibSonomy

закладки (спрятать)45
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

1NeurIPS 2022 Gaze Meets ML Workshop
https://groups.google.com/g/ml-news/c/F0JgTZQL-Ns/m/H95PMQyTAgAJ?pli=1
2 лет назад , @becker
gaze
visual
focus
immermind
eye
tracking
ai
machine
learning
gazevisualfocusimmermindeyetrackingaimachinelearning
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Healthcare Algorithms Don’t Always Need to Be Generalizable
A Stanford researcher questions the need for generalizable models and proposes instead sharing recipes for creating useful local models.
2 лет назад , @becker
ai
generalization
generalize
health
hospital
learning
machine
model
aigeneralizationgeneralizehealthhospitallearningmachinemodel
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1GitHub - grok-ai/nn-template: Generic template to bootstrap your PyTorch project.
https://github.com/grok-ai/nn-template
2 лет назад , @becker
code
config
configuration
cookie
cutter
learning
machine
network
neural
programming
codeconfigconfigurationcookiecutterlearningmachinenetworkneuralprogramming
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1How to be a machine learning biologist
https://twitter.com/natstann/status/1516428383432941571?t=RGNmFPvykzWjdvYCkoN2oA&s=19
2 лет назад , @becker
biologist
biology
learning
machine
video
youtube
biologistbiologylearningmachinevideoyoutube
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Predicting algorithms - machine learning for index structures
https://www.quantamagazine.org/machine-learning-reimagines-the-building-blocks-of-computing-20220315/
2 лет назад , @becker
discovery
index
learning
machine
ml
structure
subgroup
discoveryindexlearningmachinemlstructuresubgroup
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1microsoft/responsible-ai-toolbox: This project provides responsible AI user interfaces for Fairlearn, interpret-community, and Error Analysis, as well as foundational building blocks that they rely on.
https://github.com/microsoft/responsible-ai-toolbox
2 лет назад , @becker
responsible
ai
dashboard
toolbox
fairness
machine
learning
responsibleaidashboardtoolboxfairnessmachinelearning
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Deterministic python
https://twitter.com/kastnerkyle/status/1473361479143460872?t=-q6YbOcOZ2AXJ_EgW0vkJg&s=19
2 лет назад , @becker
cuda
deterministic
learning
machine
ml
numpy
python
random
seed
torch
cudadeterministiclearningmachinemlnumpypythonrandomseedtorch
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1‪Sara Hajian‬ - ‪Google Scholar‬
https://scholar.google.de/citations?hl=en&user=rXY4178AAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate
3 лет назад , @becker
fairness
subgroups
subgroup
machine
learning
fairnesssubgroupssubgroupmachinelearning
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1LOGML - Marinka Zitnik: Graph Representation Learning for Biomedical Discovery - YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=hOfcOak-moU&t=1s
3 лет назад , @becker
data
dataset
graph
representation
learning
biomedical
medical
discovery
subgraph
graphs
machine
network
networks
datadatasetgraphrepresentationlearningbiomedicalmedicaldiscoverysubgraphgraphsmachinenetworknetworks
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
2CORNELL CS4780 "Machine Learning for Intelligent Systems" - YouTube
https://www.youtube.com/playlist?list=PLl8OlHZGYOQ7bkVbuRthEsaLr7bONzbXS
3 лет назад , @becker
boosting
lecture
machine
learning
data
mining
science
course
weinberger
kilian
boostinglecturemachinelearningdataminingsciencecourseweinbergerkilian
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
119: Boosting
https://www.cs.cornell.edu/courses/cs4780/2018fa/lectures/lecturenote19.html
3 лет назад , @becker
boosting
lecture
machine
learning
data
mining
science
course
weinberger
kilian
boostinglecturemachinelearningdataminingsciencecourseweinbergerkilian
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
4How to pick more beautiful colors for your data visualizations | Chartable
https://blog.datawrapper.de/beautifulcolors/
4 лет назад , @becker
color
choose
chose
graphics
colors
beautiful
data
science
machine
learning
paper
papers
visualization
visualize
pick
picking
picker
colorchoosechosegraphicscolorsbeautifuldatasciencemachinelearningpaperpapersvisualizationvisualizepickpickingpicker
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
3Transfer learning from pre-trained models | by Pedro Marcelino | Towards Data Science
https://towardsdatascience.com/transfer-learning-from-pre-trained-models-f2393f124751
4 лет назад , @becker
transfer
learning
when
to
use
ml
neural
network
nn
machine
dataset
size
transferlearningwhentousemlneuralnetworknnmachinedatasetsize
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1GFLASSO: Graph-Guided Fused LASSO in R - DataCamp
https://www.datacamp.com/community/tutorials/gflasso-R
4 лет назад , @becker
graph
guided
lasso
machine
learning
r
multilabel
multi
label
graphguidedlassomachinelearningrmultilabelmultilabel
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1mims-harvard/scikit-fusion: scikit-fusion: Data fusion via collective latent factor models
https://github.com/mims-harvard/scikit-fusion
4 лет назад , @becker
data
fusion
mit
multiview
learning
machine
graph
graphs
network
python
sklearn
skfusion
scikit
matrix
factorization
gpu
py
heterogeneous
latent
factor
datafusionmitmultiviewlearningmachinegraphgraphsnetworkpythonsklearnskfusionscikitmatrixfactorizationgpupyheterogeneouslatentfactor
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
2Statistical Significance Tests for Comparing Machine Learning Algorithms
https://machinelearningmastery.com/statistical-significance-tests-for-comparing-machine-learning-algorithms/
4 лет назад , @becker
statistical
significance
test
testing
hypothesis
comparison
machine
learning
data
mining
science
cross
validation
statisticalsignificancetesttestinghypothesiscomparisonmachinelearningdataminingsciencecrossvalidation
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
4Interpretable Machine Learning
https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/
4 лет назад , @becker
interpretable
machine
learning
ml
xai
ai
artifical
intelligence
explainable
interpretablemachinelearningmlxaiaiartificalintelligenceexplainable
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1How to use Data Scaling Improve Deep Learning Model Stability and Performance
https://machinelearningmastery.com/how-to-improve-neural-network-stability-and-modeling-performance-with-data-scaling/
4 лет назад , @becker
deep
learning
scaling
input
output
data
machine
project
butterfly
deeplearningscalinginputoutputdatamachineprojectbutterfly
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1Don’t Sweat the Solver Stuff - Towards Data Science
https://towardsdatascience.com/dont-sweat-the-solver-stuff-aea7cddc3451
4 лет назад , @becker
logistic
regression
sklearn
linear
model
machine
learning
data
science
solver
python
py
logisticregressionsklearnlinearmodelmachinelearningdatasciencesolverpythonpy
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1arvkevi/kneed: Knee point detection in Python
https://github.com/arvkevi/kneed
4 лет назад , @becker
elbow
plot
method
clustering
number
of
clusters
cluster
python
data
science
mining
machine
learning
knee
kneed
kneedle
elbowplotmethodclusteringnumberofclustersclusterpythondatascienceminingmachinelearningkneekneedkneedle
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи

&lang;&lang;
⟨
1
2
3
&rang;
⟩⟩

публикации (спрятать)60
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...

1Computational Approaches for Connecting Maternal Stress to Preterm Birth
A. Mirzaei, B. Hiller, I. Stelzer, K. Thiele, Y. Tan, и M. Becker. Clinics in Perinatology, (2024)
2 месяцев назад , @becker
computational
learning
machine
myown
pregnancy
stress
computationallearningmachinemyownpregnancystress
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Feature-weighted elastic net: using "features of features" for better prediction
J. Tay, N. Aghaeepour, T. Hastie, и R. Tibshirani. Statistica Sinica, 33 (1): 259--279 (января 2023)
4 месяцев назад , @becker
background
bki
ien
informed
integration
knowledge
learning
linear
machine
ml
regression
backgroundbkiieninformedintegrationknowledgelearninglinearmachinemlregression
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Utilizing Molecular Network Information via Graph Convolutional Neural Networks to Predict Metastatic Event in Breast Cancer
H. Chereda, A. Bleckmann, F. Kramer, A. Leha, и T. Beissbarth. Studies in health technology and informatics, (сентября 2019)
4 месяцев назад , @becker
background
bki
gnn
graph
informed
integration
knowledge
learning
machine
ml
networks
neural
backgroundbkignngraphinformedintegrationknowledgelearningmachinemlnetworksneural
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Whole genome deconvolution unveils Alzheimer’s resilient epigenetic signature
E. Berson, A. Sreenivas, T. Phongpreecha, A. Perna, F. Grandi, L. Xue, N. Ravindra, N. Payrovnaziri, S. Mataraso, Y. Kim и 9 other автор(ы). Nature Communications, 14 (1): 4947 (2023)
8 месяцев назад , @becker
alzheimer
deconvolution
epigenetics
genome
learning
machine
myown
alzheimerdeconvolutionepigeneticsgenomelearningmachinemyown
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Hidden stratification causes clinically meaningful failures in machine learning for medical imaging
L. Oakden-Rayner, J. Dunnmon, G. Carneiro, и C. Ré. Proceedings of the ACM conference on health, inference, and learning, стр. 151--159. (2020)
год назад , @becker
hidden
stratification
subgroup
machine
learning
failure
pattern
mining
citedby:scholar:count:243
citedby:scholar:timestamp:2023-5-31
hiddenstratificationsubgroupmachinelearningfailurepatternminingcitedby:scholar:count:243citedby:scholar:timestamp:2023-5-31
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Machine learning techniques for accountability
B. Kim, и F. Doshi-Velez. AI Magazine, 42 (1): 47--52 (2021)
год назад , @becker
ai
artificial
intelligence
machine
learning
ml
accountability
responsible
citedby:scholar:count:15
citedby:scholar:timestamp:2023-4-10
aiartificialintelligencemachinelearningmlaccountabilityresponsiblecitedby:scholar:count:15citedby:scholar:timestamp:2023-4-10
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Revealing the impact of lifestyle stressors on the risk of adverse pregnancy outcomes with multitask machine learning
M. Becker, J. Dai, A. Chang, D. Feyaerts, I. Stelzer, M. Zhang, E. Berson, G. Saarunya, D. De Francesco, C. Espinosa и 1 other автор(ы). Frontiers in Pediatrics, (2022)
год назад , @becker
adverse
cell
immune
immunology
learning
life
machine
multitask
myown
outcomes
pregnancy
single
stress
stressors
system
adversecellimmuneimmunologylearninglifemachinemultitaskmyownoutcomespregnancysinglestressstressorssystem
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Machine Learning Techniques
J. Choi, N. Aghaeepour, и M. Becker. стр. 147--164. Springer International Publishing, Cham, (2022)
год назад , @becker
book
chapter
learning
machine
myown
surgery
bookchapterlearningmachinemyownsurgery
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
4Will we run out of data? An analysis of the limits of scaling datasets in Machine Learning
P. Villalobos, J. Sevilla, L. Heim, T. Besiroglu, M. Hobbhahn, и A. Ho. arXiv preprint arXiv:2211.04325, (2022)
год назад , @becker
themis
large
data
machine
learning
requirement
deep
models
model
dataset
datasets
set
sets
limit
themislargedatamachinelearningrequirementdeepmodelsmodeldatasetdatasetssetsetslimit
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2The Deskilling of Domain Expertise in AI Development
N. Sambasivan, и R. Veeraraghavan. CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, стр. 1--14. (2022)
год назад , @becker
knowledge
themis
domain
expertise
ai
artificial
intelligence
machine
learning
deskilling
citedby:scholar:count:13
citedby:scholar:timestamp:2022-12-8
knowledgethemisdomainexpertiseaiartificialintelligencemachinelearningdeskillingcitedby:scholar:count:13citedby:scholar:timestamp:2022-12-8
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Why do tree-based models still outperform deep learning on typical tabular data?
L. Grinsztajn, E. Oyallon, и G. Varoquaux. Thirty-sixth Conference on Neural Information Processing Systems Datasets and Benchmarks Track, (2022)
2 лет назад , @becker
citedby:scholar:count:5
citedby:scholar:timestamp:2022-12-1
comparison
data
decision
evaluation
forest
learning
machine
ml
network
neural
nn
performance
random
tabular
tree
trees
citedby:scholar:count:5citedby:scholar:timestamp:2022-12-1comparisondatadecisionevaluationforestlearningmachinemlnetworkneuralnnperformancerandomtabulartreetrees
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Interpretable machine learning prediction of all-cause mortality
W. Qiu, H. Chen, A. Dincer, S. Lundberg, M. Kaeberlein, и S. Lee. medRxiv, (2022)
2 лет назад , @becker
fuelln
interpretable
machine
learning
ml
supervised
distance
collaboration
citedby:scholar:count:3
citedby:scholar:timestamp:2022-11-30
fuellninterpretablemachinelearningmlsuperviseddistancecollaborationcitedby:scholar:count:3citedby:scholar:timestamp:2022-11-30
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Algorithmic fairness datasets: the story so far
A. Fabris, S. Messina, G. Silvello, и G. Susto. Data Mining and Knowledge Discovery, 36 (6): 2074--2152 (01.11.2022)
2 лет назад , @becker
algorithmic
fairness
learning
machine
themis
toread
algorithmicfairnesslearningmachinethemistoread
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1A guide to machine learning for biologists
J. Greener, S. Kandathil, L. Moffat, и D. Jones. Nature Reviews Molecular Cell Biology, 23 (1): 40--55 (2022)
2 лет назад , @becker
guide
machine
learning
biologists
nature
citedby:scholar:count:72
citedby:scholar:timestamp:2022-6-29
guidemachinelearningbiologistsnaturecitedby:scholar:count:72citedby:scholar:timestamp:2022-6-29
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Explaining deep neural networks and beyond: A review of methods and applications
W. Samek, G. Montavon, S. Lapuschkin, C. Anders, и K. Müller. Proceedings of the IEEE, 109 (3): 247--278 (2021)
2 лет назад , @becker
explainable
machine
learning
neural
networks
themis
citedby:scholar:count:193
citedby:scholar:timestamp:2022-6-27
explainablemachinelearningneuralnetworksthemiscitedby:scholar:count:193citedby:scholar:timestamp:2022-6-27
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1A biomedical open knowledge network harnesses the power of AI to understand deep human biology
S. Baranzini, K. Börner, J. Morris, C. Nelson, K. Soman, E. Schleimer, M. Keiser, M. Musen, R. Pearce, T. Reza и 1 other автор(ы). Ai Magazine, 43 (1): 46--58 (2022)
2 лет назад , @becker
ai
background
biology
biomedical
citedby:scholar:count:1
citedby:scholar:timestamp:2022-6-21
graph
human
knowledge
learning
machine
network
open
aibackgroundbiologybiomedicalcitedby:scholar:count:1citedby:scholar:timestamp:2022-6-21graphhumanknowledgelearningmachinenetworkopen
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Integrating Machine Learning with Human Knowledge
C. Deng, X. Ji, C. Rainey, J. Zhang, и W. Lu. iScience, 23 (11): 101656 (2020)
2 лет назад , @becker
background
integration
knowledge
learning
machine
review
survey
backgroundintegrationknowledgelearningmachinereviewsurvey
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Leukocyte telomere dynamics across gestation in uncomplicated pregnancies and associations with stress
D. Panelli, S. Leonard, R. Wong, M. Becker, J. Mayo, E. Wu, A. Girsen, I. Gotlib, N. Aghaeepour, M. Druzin и 1 other автор(ы). BMC Pregnancy and Childbirth, 22 (1): 1--12 (2022)
2 лет назад , @becker
learning
machine
myown
pregnancy
stress
telomere
telomeres
learningmachinemyownpregnancystresstelomeretelomeres
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
5Machine Learning in Python: Main developments and technology trends in data science, machine learning, and artificial intelligence
S. Raschka, J. Patterson, и C. Nolet. Information, 11 (4): 193 (2020)
2 лет назад , @becker
ai
artifical
data
gpu
intelligence
learning
library
machine
paper:fastcor
py
python
rapids
science
aiartificaldatagpuintelligencelearninglibrarymachinepaper:fastcorpypythonrapidsscience
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3MIRACLE: Causally-Aware Imputation via Learning Missing Data Mechanisms
T. Kyono, Y. Zhang, A. Bellot, и M. van der Schaar. Advances in Neural Information Processing Systems, (2021)
2 лет назад , @becker
causal
citedby:scholar:count:1
citedby:scholar:timestamp:2022-3-21
data
imputation
impute
learning
machine
missing
toread
value
causalcitedby:scholar:count:1citedby:scholar:timestamp:2022-3-21dataimputationimputelearningmachinemissingtoreadvalue
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер

&lang;&lang;
⟨
1
2
3
&rang;
⟩⟩

Что такое BibSonomy?: С чего начать; Кнопки для браузера; Помощь
Разработчикам: Обзор; API-документация

Контакт и защита личных данных: о нас; Cookies; Сообщить о проблеме; BibSonomy Вики

Интеграция: PUMA; Расширение для TYPO3; Плагин для; Клиент Java REST; Поддерживаемые источники; далее

О BibSonomy: Команда; Блог; Список рассылки
Социальные сети: Наш Twitter