ai_machinelearning_big_data | Технологии

Telegram-канал ai_machinelearning_big_data - Machinelearning

27348

Самая актуальная информация из мира ML, Нейронных сетей,DI По всем вопросам- @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @pythonl - 🐍 @machinee_learning -chat @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot - ml 📚 @machinelearning_ru ml

Подписаться на канал

Machinelearning

DiffMimic: Efficient Motion Mimicking with Differentiable Physics

Utilizing differentiable physics simulators (DPS), DiffMimic simplifies policy learning into a state matching problem, providing faster and more stable convergence than reinforcement learning-based techniques.

В данном фреймворке используются дифференцируемые физические симуляторы (DPS) и предлагается эффективный метод имитации движения, получивший название DiffMim.


🖥 Github: https://github.com/jiawei-ren/diffmimic

Paper: https://arxiv.org/abs/2304.03274v1

Project: https://diffmimic.github.io/

⭐️ Demo: https://diffmimic-demo-main-g7h0i8.streamlit.app/

⭐️ Video: https://youtu.be/B0unbsvGsLc

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

Хотите быстро и эффективно погрузиться в мир искусственного интеллекта? Опыт программирования не важен!🤖

Всего за 3 вечера, под руководством наших экспертов в области ИИ, вы напишите 9 нейросетей и поймете как применить их на практике!👨‍💻

Какие нейронные сети вы создадите?

▫️Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса
▫️Обнаружение возгораний
▫️Оценка стоимости квартир
▫️Оценка резюме соискателей
▫️Прогнозирование стоимости полиметаллов
▫️Сегментация изображений самолетов
▫️Распознавание команд умного дома

Наш интенсив идеально подходит для начинающих в области ИИ, а также для тех, кто хочет обновить свои знания и узнать о последних тенденциях.

Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪
Регистрация по ссылке

Читать полностью…

Machinelearning

🔥 Что такое согласованность данных и почему с ней все так сложно

Понятие согласованности данных сложное, неоднозначное и включает в себя широкий спектр определений, лишь частично совпадающих друг с другом. Команда VK Cloud перевела статью, в которой автор определяет термин «согласованность» в области распределенных БД и рассуждает на тему этой самой согласованности.

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

Компьютерное зрение — технология, которая превращает настоящее в будущее. Уже сейчас ИИ с нами каждый день — направляет роботов-пылесосов и снимает блокировку телефона по FaceID. А в ближайшие 20 лет, по прогнозам экспертов, мы сможем легко купить себе беспилотный автомобиль, прокатиться на поезде без машиниста или получить диагноз от ИИ в районной больнице.

Если у вас есть опыт в Data Science — научитесь обучать CV-модели и работайте с передовыми технологиями. Для этого Яндекс Практикум запускает курс «Компьютерное зрение на базе нейронных сетей».

В программе — «три кита» компьютерного зрения: классификация, детекция и сегментация. За 3 месяца вы обучите модели, которые умеют:
— определять границы и сетку для пазла Судоку,
— узнавать настроение человека по фотографии;
— выявлять элементы дорожного движения для беспилотного автомобиля.
— сегментировать спутниковые снимки, чтобы определять местоположение объекта.

Вы освоите полный цикл работы с CV-моделями с нуля до релиза. А ещё — будете учиться у наставников — экспертов в области компьютерного зрения.

Записывайтесь в первый поток и работайте над технологиями, о которых писали фантасты.

Читать полностью…

Machinelearning

WeakTr: Exploring Plain Vision Transformer for Weakly-supervised Semantic Segmentation

🖥 Github: https://github.com/hustvl/weaktr

Paper: https://arxiv.org/abs/2304.01184v1

💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

⭐️ HuggingGPT: Solving AI Tasks with ChatGPT and its Friends in HuggingFace

Language serves as an interface for LLMs to connect numerous AI models for solving complicated AI tasks!

Система, использующая LLM (например, ChatGPT) для подключения различных моделей ИИ в сообществах машинного обучения (например, HuggingFace) для решения задач ИИ.

🖥 Github: https://github.com/microsoft/JARVIS

Paper: https://arxiv.org/abs/2303.17604v1

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

Пока вы тренируете ИИ, чтобы совершенствовать навыки, развивать науку, создать стартапы, другие тренируют его, чтобы украсть ваши идеи, код, криптоактивы, деньги со счетов - выкрасть все, что имеет хоть какую-либо ценность.

Или вы думаете, что ребята из Северной Кореи тренируют ИИ, чтобы он про Ким Чен Ыну оды писал? На даркнет площадках уже вовсю идет работа по использованию ИИ в сложных атаках на простых пользователей.

Ваша задача не только заработать, но и не потерять. Удивительно, но ИИ, который используется злоумышленниками, можно использовать и для защиты данных. Мы будем говорить обо всем этом на CyberWeekend, с 5 по 15 апреля. И мы ждем тебя, мероприятие бесплатное, подписывайся на канал и будь в курсе событий.

Читать полностью…

Machinelearning

Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖

Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨‍💻

Какие нейронные сети вы создадите?

▫️Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса
▫️Обнаружение возгораний
▫️Оценка стоимости квартир
▫️Оценка резюме соискателей
▫️Прогнозирование стоимости полиметаллов
▫️Сегментация изображений самолетов
▫️Распознавание команд умного дома⠀

Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀

Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪

Регистрация по ссылке

Читать полностью…

Machinelearning

⚠️Пройдите тест на углубленные знания в сфере Machine Learning

🔓 Вырвитесь из однотипных задач. Освойте продвинутые подходы.
Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на углубленном курсе - «Machine Learning. Advanced» от OTUS и его партнера — Сбера.

⏰ Время прохождения теста ограничено 30 минут

📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА:
Вы освоите продвинутые приемы машинного обучения, которые позволят вам уверенно себя чувствовать на ведущих Middle/ Senior позициях и справляться даже с нестандартными задачами.

Протестируйте обучение на открытом уроке:
✅ Байесовское А/B-тестирование — https://otus.pw/peDS/

🖌ПРОЙТИ ТЕСТ:
https://otus.pw/dXVx/

Читать полностью…

Machinelearning

Системная и бизнес-аналитика: чем занимаются специалисты этого направления в банке? Узнаешь на лекции Digital Лектория Газпромбанк.Тех.

Александр Чунаев, Head профессии по системному анализу в розничном блоке, расскажет:

— чем уникальна работа системного и бизнес-аналитика в крупной компании

— какие компетенции и навыки необходимы востребованным специалистам

— что из терминологии и инструментов аналитики является основным стеком бизнес-аналитиков

— как выглядит карьерный путь в сфере аналитики.

Когда: 7 апреля, 16:00 (по МСК)

Регистрируйся на вебинар — s.gpb.ru/m/xt9YoS5DI
И готовь вопросы спикеру: авторы трех самых интересных получат памятный приз от Газпромбанк.Тех!

Читать полностью…

Machinelearning

🔉 Три темы, которые затронут на апрельском Дзен-митапе про рекомендательные системы:

1. Факторизация: как обучить её в реальном времени и перенести с ALS на SGD;

2. Как сэкономить вычислительные ресурсы во время обучения рекомендательных систем;

3. Как улучшить рекомендации и способы отбора кандидатов для пользователя.

После докладов участников ждут ML-квиз и афтепати, на котором можно будет познакомиться с единомышленниками. Митап начнется 13 апреля в 19:00 в московском офисе Дзена.

Переходите по ссылке и регистрируйтесь

Читать полностью…

Machinelearning

Intern Meetup Week в Яндексе 🎉

С 17 по 20 апреля в Яндексе пройдёт неделя митапов для начинающих разработчиков. Будет доступен офлайн и онлайн формат.

19 апреля состоится митап для направлений ML и аналитика.
Регистрация по ссылке: https://clck.ru/33qW5b

В программе лекции экспертов о технологиях, общение с руководителями команд и рекрутерами, нетворкинг и подарки.

При отборе на митапы у вас есть шанс получить приглашение на пробное собеседование на стажировку в Яндекс 🔥

📆Когда: 19 апреля 18:00 - 21:30, сбор гостей с 17:30
🌐Где: офис Яндекса, ул. Льва Толстого, 16, м.Парк Культуры и трансляция онлайн

Все подробности и регистрация по ссылке: https://clck.ru/33qW5b

А чтобы быть в курсе всех новостей Young&&Yandex, подписывайтесь на чат-бот.

Читать полностью…

Machinelearning

Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖

Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨‍💻

Какие нейронные сети вы создадите?

▫️Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса
▫️Обнаружение возгораний
▫️Оценка стоимости квартир
▫️Оценка резюме соискателей
▫️Прогнозирование стоимости полиметаллов
▫️Сегментация изображений самолетов
▫️Распознавание команд умного дома⠀

Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀

Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪

Регистрация по ссылке

Читать полностью…

Machinelearning

🔥Какие знания точно нужны программисту? Ответ — все ключевые понятия в Computer Science.

Начните изучать эту область 30 марта в 20:00 на вебинаре, приуроченном к старту онлайн-курса «Computer Science» в OTUS. Тема открытого урока: «Ввод-вывод в компьютерных системах».

📚Что интересного будет на занятии?
— Рассмотрим основы архитектуры ввода-вывода (I/O) в компьютерных системах.
— Изучим роль I/O систем в компьютерной архитектуре, рассмотрим различные типы устройств и их использование в компьютерных системах.
— Обсудим необходимые аппаратные компоненты, такие как память
— Научимся использовать программно устройства ввода-вывода.

Результат занятия 👉 вы разберетесь в роли, типах I/O систем в компьютерной архитектуре и способов взаимодействия с ними.

🎁 Продолжить изучение Computer Science вы сможете на курсе, доступном в рассрочку.

Для участия зарегистрируйтесь: https://otus.pw/ebgF/

Читать полностью…

Machinelearning

Альфа-Банк открывает набор на второй поток магистратуры по Data science в МФТИ🔥

Если у вас есть диплом бакалавра или специалиста, вы умеете программировать, знаете основы для подготовки данных для машинного обучения и хотите научиться:

📌 Управлять циклом создания модели: от сбора данных до оценки эффективности

📌 Работать с большими объёмами данных, используя современный стек технологий

📌 Анализировать и моделировать данные с помощью алгоритмов Python

📌 Решать прикладные задачи Machine Learning и Deep Learning

📌 Защищать идеи, эффективно работать в команде

Обучение проходит очно, всем студентам во время обучения выплачивается стипендия и по окончании магистратуры выпускники получат диплом государственного образца от МФТИ, а лучшие - оффер в Альфа-Банк🅰️

Как поступить?

Подайте онлайн-заявку до 31 марта, решите одну из двух задач
по машинному обучению и пройдите интервью.

Больше информации — на сайте магистратуры и в ТG @alfabankmipt

Читать полностью…

Machinelearning

Instruction Tuning with GPT-4

First attempt to use GPT-4 to generate instruction-following data for LLM finetuning.

Это репозиторий для GPT-4-LLM, целью которого является обмен данными, сгенерированными GPT-4 для построения LLM, с помощью контролируемого обучения и обучения с подкреплением.

🖥 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/

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

Painter → SegGPT: Vision Foundation Models from BAAI

SegGPT, a generalist model for segmenting everything in context.

Фреймворк, которые объединяет различные задачи сегментации в универсальную контекстную систему обучения, которая подходит для различных типов сегментации.

🖥 Github: https://github.com/baaivision/painter

Paper: https://arxiv.org/abs/2304.03284v1

Demo: https://huggingface.co/spaces/BAAI/SegGPT

💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/youtube-vos

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

StackLLaMA: A hands-on guide to train LLaMA with RLHF

In this post, we went through the entire training cycle for RLHF, starting with preparing a dataset with human annotations.

В этой статье блога мы покажем все этапы обучения модели LlaMa для ответов на вопросы на Stack Exchange с RLHF.

🤗 Hugging face: https://huggingface.co/blog/stackllama

Demo: https://huggingface.co/spaces/philschmid/igel-playground

💨 Dataset: https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceH4/stack-exchange-preferences

📌 Paper: https://arxiv.org/abs/2302.13971

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

Segment Anything

The Segment Anything Model (SAM) produces high quality object masks from input prompts such as points or boxes, and it can be used to generate masks for all objects in an image.

Новая модель от Meta - Segment Anything, нейросеть, которая в один клик может вырезать любой объект из фото или видео.

🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/segment-anything

⭐️ Project: https://segment-anything.com/

Paper: https://arxiv.org/abs/2304.02643v1

💨 Dataset: https://segment-anything.com/dataset/index.html

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

Ищем учеников на бесплатное обучение по созданию искусственного интеллекта с нуля. Опыт программирования не важен!🤖

Всего за 3 вечера под руководством Дмитрия Романова - основателя Университета Искусственного Интеллекта, лидера обучения AI-разработке в РФ, вы с легкостью напишете свой первый искусственный интеллект👨‍💻

Какие нейронные сети вы создадите?

▫️Классификация людей на входящих и выходящих из автобуса
▫️Обнаружение возгораний
▫️Оценка стоимости квартир
▫️Оценка резюме соискателей
▫️Прогнозирование стоимости полиметаллов
▫️Сегментация изображений самолетов
▫️Распознавание команд умного дома⠀

Лучше освоить навыки создания нейронных сетей вам помогут домашние задания с проверкой от кураторов.⠀

Приходите на бесплатное обучение и напишите искусственный интеллект за 3 вечера💪

Регистрация по ссылке

Читать полностью…

Machinelearning

⚡️Token Merging for Stable Diffusion

Token Merging (ToMe) speeds up transformers by merging redundant tokens, which means the transformer has to do less work.

Используя только чистый python и pytorch, Token Merging для SD ускоряет генерацию изображений в 2 раза, за счет объединения лишних токенов.

pip install tomesd

🖥 Github: https://github.com/dbolya/tomesd

Paper: https://arxiv.org/abs/2303.17604v1

💨 Blog: https://research.facebook.com/blog/2023/2/token-merging-your-vit-but-faster/

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

vid2vid-zero for Zero-Shot Video Editing

We propose vid2vid-zero, a simple yet effective method for zero-shot video editing.

Мы предлагаем vid2vid-zero, простой, но эффективный метод редактирования видео.

🖥 Github: https://github.com/baaivision/vid2vid-zero

Paper: https://arxiv.org/abs/2303.17599v1

💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/sounddescs

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

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.

Конвейер обработки для фильтрации зашумленных данных и создания высококачественных титров
.

🖥 Github: https://github.com/xinhaomei/wavcaps

Paper: https://arxiv.org/abs/2303.17395v1

💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/sounddescs

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

3D Line Mapping Revisited

LIMAP is a toolbox for mapping and localization with line features.

Интерфейсы для различных геометрических операций над 2D/3D линиями.

🖥 Github: https://github.com/cvg/limap

Paper: https://arxiv.org/abs/2303.17504v1

💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/hypersim

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

DPF: Learning Dense Prediction Fields with Weak Supervision

🖥 Github: https://github.com/cxx226/dpf

Paper: https://arxiv.org/abs/2303.16890v1

💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/pascal-context

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

AutoAD: Movie Description in Context

MAD: A Scalable Dataset for Language Grounding in Videos from Movie Audio Descriptions.

MAD - это масштабный набор данных, собранный из аудиоописаний фильмов
.

🖥 Github: https://github.com/Soldelli/MAD

Paper: https://arxiv.org/abs/2303.16899v1

💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/lsmdc

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

One-Stage 3D Whole-Body Mesh Recovery with Component Aware Transformer

🖥 Github: https://github.com/IDEA-Research/OSX

Paper: http://arxiv.org/abs/2303.16160

⭐️ Project: https://osx-ubody.github.io/

💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/expose

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

Federated Learning using Hugging Face and Flower

В этом уроке рассматривается, как использовать Hugging Face для Federated Learning (так называется совокупность методов обучения ML моделей на распределённых данных) языковых моделей на нескольких клиентах с помощью фреймворка Flower

This tutorial will show how to leverage Hugging Face to federate the training of language models over multiple clients.

pip install datasets evaluate flwr torch transformers

🤗 Hugging face: https://huggingface.co/blog/fl-with-flower

🌷 Flower: https://flower.dev/

🖥 Colab: https://colab.research.google.com/github/huggingface/blog/blob/main/notebooks/fl-with-flower.ipynb

🖥 Github: https://github.com/adap/flower/tree/main/examples/quickstart_huggingface

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

Conditional Image-to-Video Generation with Latent Flow Diffusion Models

New approach for cI2V using novel latent flow diffusion models (LFDM) that synthesize an optical flow sequence in the latent space based on the given condition to warp the given image.

Генерация видео из изображений с использованием моделей диффузии.


🖥 Github: https://github.com/nihaomiao/cvpr23_lfdm

Paper: https://arxiv.org/abs/2303.13744v1

💨 Dataset: https://drive.google.com/file/d/1dRn1wl5TUaZJiiDpIQADt1JJ0_q36MVG/view?usp=share_link

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Machinelearning

🔥 Fix the Noise: Disentangling Source Feature for Controllable Domain Translation

A new approach for high-quality domain translation with better controllability.

Новый подход, который позволяет плавно контролировать степень сохранения исходных характеристик при генерации изображений.

🖥 Github: https://github.com/LeeDongYeun/FixNoise

Paper: https://arxiv.org/abs/2303.11545v1

💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/metfaces

ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…
Подписаться на канал