Top Tweets for #StudioLAB
ILM Brings Rocket Raccoon to Life in Real Time - https://t.co/7RDMEtpUyt #StarWars @ILMVFX #StudioLab #Marvel #Rocket #GuardiansOfTheGalaxy #Disney #Mocap #PatrickDoyle #LIMINAL
Behind the Magic with ILM | Real-Time Rocket - https://t.co/dYOW3kwPTy #StarWars @ILMVFX #StudioLab #Marvel #Rocket #GuardiansOfTheGalaxy #Disney #Mocap
@Deloitte teams up with The @WaltDisneyCo to drive innovation in the media and entertainment industry!
A bold move shaping the future of storytelling and tech.
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Come say 👋on Sat! Fossils, Bacteriophage Adventures, Lego Biofilms, Beans&Chopsticks #Studiolab🦴 👩🎨 Cell games, Grow ur own Organoids, 🐍&Ladders for a healthy 🧠 ! @EvoPalaeoLab @NobregaFL @LonelyJoeParker @CUCsoton @clarkinbonebiol @DavidTumbarello @Jt8Teeling #sotsef
📢 SCIENCE AND ENGINEERING DAY IS THIS SATURDAY! 🦖🔭 🌊 ⚗️ ⚛️ 🐟 🌳 🐞
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#SOTSEF 🔍 #BSW24
We got to tint some cyanotypes to alter their appearance, & we were also introduced to making our own natural dyes, which were cooked and then screen printed!
#cyanotype #naturaldyes #chemistry #cyanotypeprint #cyanotypechemicals #print #sciart #artscience #studiolab
The best part of music production? Feeling like a mad scientist in the studio, experimenting with sounds and creating sonic magic. 🔬🎹 #musicproducer #musicproduction #StudioLab #flstudio #EDM #music #bangerComingSoon
Research and design activities has resumed at Almazan Studiolab for the 2023 academic year, with new local and international students joining us! Follow us for updates on our upcoming projects! #studiolab #architecture #research #urbandesign
#keiouniversity
I just made this beat. Check it out!
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機械学習帳30日、もとい40日となったチャレンジをGitHubリポジトリにまとめました。計26スライドのまとめと全章の確認問題の解説を一挙収録！スライド作成に使ったPPTも公開しているのでオリジナルのまとめを作った方はぜひ #40daysmlnote で公開ください~
https://t.co/3QsrnpF6Qp
#studiolab
機械学習帳8日目修正版。(2値��)分類モデルを学習する方法を解説します。正解ラベルに対するモデルの予測確率から全ラベルを正答できる確率を求め、最大化します。最大化だと解きにくいので、負の対数をとって最小化問題とします。
演習用GitHub
https://t.co/3QsrnpF6Qp
#30daymlnote #studiolab
機械学習帳7日目修正版。ルールではスケールしない分類問題を、教師あり学習としてどう解くのかを解説します。事例をベクトルへ変換、モデルを用い事例ごとのスコアを計算、スコアをもとに分類という流れで解きます。
演習用GitHub
https://t.co/3QsrnpF6Qp
#30daymlnote #studiolab
機械学習帳6日目修正版。更新前のパラメーターによる更新が多い最急降下法の難点を克服するため、事例ごとに更新を行う確率的勾配降下法を導入します。実際は単一事例ではなくミニバッチにすることが多いのはご存じの通りです。
演習用GitHub
https://t.co/3QsrnpF6Qp
#30daymlnote #studiolab
機械学習帳5日目修正版。解析的に最適なパラメーターを求める場合メモリ的/速度的に限界があるため、最急降下法を導入することで双方を削減します。
演習用GitHub
https://t.co/3QsrnpF6Qp
#30daymlnote #studiolab
「機械学習モデルの開発環境を構築する」動画を公開しました！機械学習プロジェクトの進め方を解説する動画シリーズの第2回です。8:33~から、混乱しがちな仮想環境/パッケージングツールについて解説しています。
https://t.co/mkfjN08nho
#studiolab #sagemaker
機械学習帳4日目修正版。モデルの汎化性能を評価するためにデータを分割する方法と、過学習を予測する正則化についてまとめました。
演習用GitHub
https://t.co/3QsrnpF6Qp
#30daymlnote #studiolab
機械学習帳3日目修正版。回帰の説明変数を増やして説明力を高めた重回帰について解説します。基本は単回帰と同じ考えになります。
演習用GitHub
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#30daymlnote #studiolab
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