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1joelito/Multi_Legal_Pile · Datasets at Hugging Face
https://huggingface.co/datasets/joelito/Multi_Legal_Pile
vor einem Jahr von @hotho
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law
data
recht
lawdatarecht
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1https://8530121.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/8530121/Website%20Relaunch%202022/Blogbeiträge/DASC-PM_v1.1.pdf
https://8530121.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/8530121/Website%20Relaunch%202022/Blogbeitr%C3%A4ge/DASC-PM_v1.1.pdf
vor einem Jahr von @hotho
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science
Modell
process
data
model
scienceModellprocessdatamodel
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1Gopher and RETRO Prove Lean Language Models Can Push Boundaries
https://www.deeplearning.ai/the-batch/large-language-models-shrink/?utm_campaign=The%20Batch&utm_medium=email&_hsmi=240401361&_hsenc=p2ANqtz-8xSUusSBIkSJlMHiucL2H3K9ukcSqlS-6aE-4TxPD5Bh1ElshDiBx1Vs-ROguVWC1JTS-wlfpgjJtgeuN18dgvmvEbtA&utm_content=240401361&utm_source=hs_email
vor 2 Jahren von @becker
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shrink
large
language
data
skrinking
less
model
themis
shrinklargelanguagedataskrinkinglessmodelthemis
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1Titanic Model with 90% accuracy | Kaggle
https://www.kaggle.com/code/vinothan/titanic-model-with-90-accuracy
vor 2 Jahren von @becker
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science
kaggle
titanic
data
sciencekaggletitanicdata
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1kaggle-titanic/titanic-solution.ipynb at master · minsuk-heo/kaggle-titanic
https://github.com/minsuk-heo/kaggle-titanic/blob/master/titanic-solution.ipynb
vor 2 Jahren von @becker
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science
titanic
data
sciencetitanicdata
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1Data Science Club | Becker Lab
Hallo
vor 2 Jahren von @becker
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science
dsc
dts
data
club
dtsclub
sciencedscdtsdataclubdtsclub
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1The Predictive Privacy Project - Rainer Mühlhoff
Data Protection in the Context of Big Data and AI
vor 2 Jahren von @hotho
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deep
privacy
data
machine
Datenschutz
predictive
learning
big
ml
deepprivacydatamachineDatenschutzpredictivelearningbigml
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1Tired: PCA + kmeans, Wired: UMAP + GMM | R-bloggers
https://www.r-bloggers.com/2021/06/tired-pca-kmeans-wired-umap-gmm/
vor 3 Jahren von @becker
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umap
science
comparison
data
gmm
kmeans
pca
combination
umapsciencecomparisondatagmmkmeanspcacombination
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1shafferm/SCNIC: Sparse Cooccurence Network Investigation for Compositional data
https://github.com/shafferm/SCNIC
vor 3 Jahren von @becker
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co-occurrence
data
correlation
compositional
positive
analysis
project:fastcor
network
coocurrence
co-occurrencedatacorrelationcompositionalpositiveanalysisproject:fastcornetworkcoocurrence
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1leon-thomm/Ryven: Flow-based visual scripting for Python
https://github.com/leon-thomm/Ryven
vor 3 Jahren von @becker
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science
jupyter
python
data
dag
notebook
programming
sciencejupyterpythondatadagnotebookprogramming
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1wonderworks-software/PyFlow: Visual scripting framework for python - https://wonderworks-software.github.io/PyFlow
https://github.com/wonderworks-software/PyFlow
vor 3 Jahren von @becker
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science
jupyter
python
data
dag
notebook
programming
sciencejupyterpythondatadagnotebookprogramming
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1DAG Based notebooks? - JupyterLab - Jupyter Community Forum
https://discourse.jupyter.org/t/dag-based-notebooks/11173
vor 3 Jahren von @becker
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science
jupyter
python
data
dag
notebook
programming
sciencejupyterpythondatadagnotebookprogramming
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3Galaxy
https://usegalaxy.org/
vor 3 Jahren von @becker
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code
gene
genes
data
intensice
biomedical
tools
alignment
research
platform
codegenegenesdataintensicebiomedicaltoolsalignmentresearchplatform
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1Google AI Blog: KELM: Integrating Knowledge Graphs with Language Model Pre-training Corpora
https://ai.googleblog.com/2021/05/kelm-integrating-knowledge-graphs-with.html
vor 3 Jahren von @hotho
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LM
dataset
deep
data
learning
model
KG
integration
LMdatasetdeepdatalearningmodelKGintegration
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1zqfang/GSEApy: Gene Set Enrichment Analysis in Python
https://github.com/zqfang/GSEApy
vor 3 Jahren von @becker
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enrichment
set
database
gene
python
data
py
api
analysis
base
enrichmentsetdatabasegenepythondatapyapianalysisbase
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1Data Visualization in AR/VR
https://www.compassred.com/data-journal/data-visualization-in-arvr
vor 3 Jahren von @becker
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visualization
toolkit
data
vr
immermind
tools
toolkits
visualizationtoolkitdatavrimmermindtoolstoolkits
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1Home - Immersion Analytics
https://www.immersionanalytics.com/
vor 3 Jahren von @becker
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analytics
visualization
data
company
vr
immermind
analyticsvisualizationdatacompanyvrimmermind
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1Augmented reality platform for Enterprise | Magic Leap
https://www.magicleap.com/en-us
vor 3 Jahren von @becker
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visualization
headset
data
vr
immermind
visualizationheadsetdatavrimmermind
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1Virtualitics: Make Smarter AI-Driven Decisions | AI Data Analysis Software
https://virtualitics.com/
vor 3 Jahren von @becker
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visualization
data
company
vr
immermind
visualizationdatacompanyvrimmermind
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1Immersion Analytics: 1st Place Winner - Tableau 2021 DATAdev Hackathon - YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=hYxPO-bfbOk
vor 3 Jahren von @becker
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tableau
visualization
data
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immermind
tableauvisualizationdatavrimmermind
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1Data-driven longitudinal characterization of neonatal health and morbidity
D. Francesco, J. Reiss, J. Roger, A. Tang, A. Chang, M. Becker, T. Phongpreecha, C. Espinosa, S. Morin, E. Berson und 23 andere Autor(en). Science Translational Medicine, 15 (683): eadc9854 (2023)
vor 2 Jahren von @becker
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myown
project:2023-tracking
data
health
neonatal
paper:fastcor
longitudinal
myownproject:2023-trackingdatahealthneonatalpaper:fastcorlongitudinal
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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, und A. Ho. arXiv preprint arXiv:2211.04325, (2022)
vor 2 Jahren von @becker
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set
models
deep
large
sets
data
learning
requirement
datasets
dataset
machine
limit
model
themis
setmodelsdeeplargesetsdatalearningrequirementdatasetsdatasetmachinelimitmodelthemis
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2Why do tree-based models still outperform deep learning on typical tabular data?
L. Grinsztajn, E. Oyallon, und G. Varoquaux. Thirty-sixth Conference on Neural Information Processing Systems Datasets and Benchmarks Track, (2022)
vor 2 Jahren von @becker
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comparison
forest
decision
neural
data
tabular
learning
tree
trees
network
performance
random
citedby:scholar:count:5
evaluation
citedby:scholar:timestamp:2022-12-1
machine
ml
nn
comparisonforestdecisionneuraldatatabularlearningtreetreesnetworkperformancerandomcitedby:scholar:count:5evaluationcitedby:scholar:timestamp:2022-12-1machinemlnn
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1Corruption of the Pearson correlation coefficient by measurement error and its estimation, bias, and correction under different error models
E. Saccenti, M. Hendriks, und A. Smilde. Scientific reports, 10 (1): 1--19 (2020)
vor 2 Jahren von @becker
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estimation
citedby:scholar:timestamp:2022-9-23
citedby:scholar:count:53
error
bias
correlation
data
paper:fastcor
correction
estimationcitedby:scholar:timestamp:2022-9-23citedby:scholar:count:53errorbiascorrelationdatapaper:fastcorcorrection
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1Longitudinal variational autoencoder
S. Ramchandran, G. Tikhonov, K. Kujanpää, M. Koskinen, und H. Lähdesmäki. International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, Seite 3898--3906. PMLR, (2021)
vor 3 Jahren von @becker
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variational
autoencoder
deep
data
citedby:scholar:count:6
learning
gain
citedby:scholar:timestamp:2022-5-13
timeseries
imputation
series
time
missing
model
net
temporal
nn
generative
longitudinal
variationalautoencoderdeepdatacitedby:scholar:count:6learninggaincitedby:scholar:timestamp:2022-5-13timeseriesimputationseriestimemissingmodelnettemporalnngenerativelongitudinal
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2Gain: Missing data imputation using generative adversarial nets
J. Yoon, J. Jordon, und M. Schaar. International conference on machine learning, Seite 5689--5698. PMLR, (2018)
vor 3 Jahren von @becker
alle anzeigen
deep
adversarial
data
learning
gain
citedby:scholar:timestamp:2022-5-13
citedby:scholar:count:468
imputation
missing
model
net
nn
generative
deepadversarialdatalearninggaincitedby:scholar:timestamp:2022-5-13citedby:scholar:count:468imputationmissingmodelnetnngenerative
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8An overview of data warehousing and OLAP technology
S. Chaudhuri, und U. Dayal. ACM SIGMOD Record, 26 (1): 65--74 (März 1997)
vor 3 Jahren von @hotho
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overview
data
warehouse
olap
overviewdatawarehouseolap
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4Machine Learning in Python: Main developments and technology trends in data science, machine learning, and artificial intelligence
S. Raschka, J. Patterson, und C. Nolet. Information, 11 (4): 193 (2020)
vor 3 Jahren von @becker
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python
rapids
artifical
data
ai
py
learning
gpu
intelligence
paper:fastcor
science
library
machine
pythonrapidsartificaldataaipylearninggpuintelligencepaper:fastcorsciencelibrarymachine
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1RAPIDS: Collection of Libraries for End to End GPU Data Science
R. Team. (2018)
vor 3 Jahren von @becker
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science
library
python
rapids
data
py
gpu
paper:fastcor
sciencelibrarypythonrapidsdatapygpupaper:fastcor
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2MIRACLE: Causally-Aware Imputation via Learning Missing Data Mechanisms
T. Kyono, Y. Zhang, A. Bellot, und M. van der Schaar. Advances in Neural Information Processing Systems, (2021)
vor 3 Jahren von @becker
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toread
citedby:scholar:count:1
data
imputation
machine
impute
learning
citedby:scholar:timestamp:2022-3-21
missing
causal
value
toreadcitedby:scholar:count:1dataimputationmachineimputelearningcitedby:scholar:timestamp:2022-3-21missingcausalvalue
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1A knowledge graph to interpret clinical proteomics data
A. Santos, A. Colaco, A. Nielsen, L. Niu, M. Strauss, P. Geyer, F. Coscia, N. Albrechtsen, F. Mundt, L. Jensen und 1 andere Autor(en). Nature Biotechnology, (2022)
vor 3 Jahren von @becker
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domain
clinical
proteomics
background
data
medicine
knowledge
network
graph
domainclinicalproteomicsbackgrounddatamedicineknowledgenetworkgraph
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1Wilds: A benchmark of in-the-wild distribution shifts
P. Koh, S. Sagawa, H. Marklund, S. Xie, M. Zhang, A. Balsubramani, W. Hu, M. Yasunaga, R. Phillips, I. Gao und 1 andere Autor(en). International Conference on Machine Learning, Seite 5637--5664. PMLR, (2021)
vor 3 Jahren von @becker
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shift
m:id:undefined:coordinate:x:-251.9265022277832
data
citedby:scholar:timestamp:2022-1-21
datasets
distribution
m:
m:id:undefined:node
citedby:scholar:count:135
benchmark
m:id:undefined:coordinate:y:-169.61904335021973
shiftm:id:undefined:coordinate:x:-251.9265022277832datacitedby:scholar:timestamp:2022-1-21datasetsdistributionm:m:id:undefined:nodecitedby:scholar:count:135benchmarkm:id:undefined:coordinate:y:-169.61904335021973
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3Imaxes: Immersive axes as embodied affordances for interactive multivariate data visualisation
M. Cordeil, A. Cunningham, T. Dwyer, B. Thomas, und K. Marriott. Proceedings of the 30th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology, Seite 71--83. (2017)
vor 3 Jahren von @becker
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virtual
citedby:scholar:count:140
reality
data
analysis
immermind
m:
plots
citedby:scholar:timestamp:2022-1-11
m:id:immermind:coordinate:y:134.9595603942871
m:id:immermind:node
vr
m:id:immermind:coordinate:x:-378.8338394165039
virtualcitedby:scholar:count:140realitydataanalysisimmermindm:plotscitedby:scholar:timestamp:2022-1-11m:id:immermind:coordinate:y:134.9595603942871m:id:immermind:nodevrm:id:immermind:coordinate:x:-378.8338394165039
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1A survey on image data augmentation for deep learning
C. Shorten, und T. Khoshgoftaar. Journal of Big Data, 6 (1): 1--48 (2019)
vor 3 Jahren von @becker
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image
citedby:scholar:timestamp:2021-11-23
deep
citedby:scholar:count:2261
data
learning
survey
augmentation
imagecitedby:scholar:timestamp:2021-11-23deepcitedby:scholar:count:2261datalearningsurveyaugmentation
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2BayReL: Bayesian Relational Learning for Multi-omics Data Integration
E. Hajiramezanali, A. Hasanzadeh, N. Duffield, K. Narayanan, und X. Qian. Advances in Neural Information Processing Systems, (2020)
vor 3 Jahren von @becker
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bayesian
modeling
omics
bayes
data
multiomics
learning
relational
multi
integration
bayesianmodelingomicsbayesdatamultiomicslearningrelationalmultiintegration
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7Density-based weighting for imbalanced regression
M. Steininger, K. Kobs, P. Davidson, A. Krause, und A. Hotho. Machine Learning, (2021)
vor 3 Jahren von @hotho
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myown
imbalanced
data
regression
density
2021
cv1
selected
myownimbalanceddataregressiondensity2021cv1selected
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2Training generative adversarial networks with limited data
T. Karras, M. Aittala, J. Hellsten, S. Laine, J. Lehtinen, und T. Aila. arXiv preprint arXiv:2006.06676, (2020)
vor 3 Jahren von @becker
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set
small
deep
neural
limited
adversarial
data
training
learning
datasets
network
networks
gan
citedby:scholar:count:128
citedby:scholar:timestamp:2021-7-20
model
generative
setsmalldeepneurallimitedadversarialdatatraininglearningdatasetsnetworknetworksgancitedby:scholar:count:128citedby:scholar:timestamp:2021-7-20modelgenerative
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1Data-Driven Modeling of Pregnancy-Related Complications
C. Espinosa, M. Becker, I. Maric, R. Wong, G. Shaw, B. Gaudilliere, N. Aghaeepour, D. Stevenson, I. Stelzer, L. Peterson und 7 andere Autor(en). Trends in Molecular Medicine, (2021)
vor 3 Jahren von @becker
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project:bmbf
myown
biology
modeling
cofirst
approach
complications
pregnancy
data
holistic
medicine
p21
systems
driven
project:bmbfmyownbiologymodelingcofirstapproachcomplicationspregnancydataholisticmedicinep21systemsdriven
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1Integrated trajectories of the maternal metabolome, proteome, and immunome predict labor onset
I. Stelzer, M. Ghaemi, X. Han, K. Ando, J. Hedou, D. Feyaerts, L. Peterson, K. Rumer, E. Tsai, E. Ganio und 28 andere Autor(en). Science Translational Medicine, (2021)
vor 3 Jahren von @becker
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labor
project:bmbf
myown
mining
of
pregnancy
data
paper:cordis
machine
multiomics
learning
onset
laborproject:bmbfmyownminingofpregnancydatapaper:cordismachinemultiomicslearningonset
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1Multitask learning and benchmarking with clinical time series data
H. Harutyunyan, H. Khachatrian, D. Kale, G. Ver Steeg, und A. Galstyan. Scientific data, 6 (1): 1--18 (2019)
vor 4 Jahren von @becker
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multitask
task
serial
clinical
paper:milkreview:selected
data
learning
time
multi
citedby:scholar:count:322
citedby:scholar:timestamp:2021-5-29
multitasktaskserialclinicalpaper:milkreview:selecteddatalearningtimemulticitedby:scholar:count:322citedby:scholar:timestamp:2021-5-29
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