Machinelearning

18 августа 2023 13:01

✔️ DeDoDe: Detect, Don't Describe -- Describe, Don't Detect for Local Feature Matching

Новая мощная система распознавания, описание и сопоставления изображений.
3d объектов .

🖥 Github: https://github.com/parskatt/dedode

☑️ TensorRT: https://github.com/fabio-sim/DeDoDe-ONNX-TensorRT

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2308.08479

⭐️ Demos: https://github.com/Parskatt/DeDoDe/blob/main/demo

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

17 августа 2023 16:27

🧑‍💻DeciCoder: A new open-source LLM, specialized for generating code in Python, Java, and Javascript.

🚀Новый LLM с открытым исходным кодом, специализированный для генерации кода на языках Python, Java и Javascript.

Авторегрессивная языковая модель, отличающаяся исключительной производительностью и эффективным использованием памяти.

- parameters: 1 B
- dataset: 'The Stack' dataset
- supports: Python, Javascript, Java
- context: 2048 tokens

▪Model
▪Colab
▪Dataset

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

16 августа 2023 12:02

✍ EasyEdit: An Easy-to-use Knowledge Editing Framework for Large Language Models

EasyEdit, demonstrating that knowledge editing surpasses traditional fine-tuning in terms of reliability and generalization.

Новый фреймворк для настройки и редактирования ответов больших языковых моделей. EasyEdit работает с LlaMA-2, GPT-J, Llama, GPT-NEO, GPT2, T5 и другими популярными моделями(поддерживаются модели от 1B до 65B).

🖥 Github: https://github.com/zjunlp/easyedit

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2308.07269v1

⭐️ Demo: http://knowlm.zjukg.cn/demo_edit

🎓Online Tutorial: https://colab.research.google.com/drive/1zcj8YgeqttwkpfoHXz9O9_rWxFFufXSO?usp=sharing

☑️ Docs: https://zjunlp.gitbook.io/easyedit

🤓 Dataset: https://drive.google.com/file/d/1IVcf5ikpfKuuuYeedUGomH01i1zaWuI6/view?usp=sharing

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

15 августа 2023 10:01

🏅 Партнер Сбера BI.ZONE провел отборочные соревнования по этичному хакингу CTFZone

В квалификационном этапе приняли участие 1326 команд из 117 стран мира — 10 победителей из России, Индонезии, Китая, Южной Кореи, Чехии и Франции посоревнуются в финале в ноябре. Первые три места получат 10 тыс., 5 тыс. и 3 тыс. долларов соответственно. Всего в отборочных необходимо было решить 26 заданий в 7 категориях: спортивное программирование, эксплуатация уязвимостей, расследование кибератак, криптография и другие направления в сфере кибербезопасности.

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

14 августа 2023 11:04

В июле прошли ИТ-соревнования IT’s Tinkoff Capture the Flag. На нашей памяти это одни из самых необычных соревнований

Почему это было круто?

✅ Креативные задания, основанные на трендах массовой культуры и мемах (да, вам не показалось)
✅ 6863 команды из 13 городов России и Беларуси
✅ Офлайн и онлайн формат
✅ Первые соревнования по спортивному хакингу для всех ИТ-спецов

Таких заданий еще никто раньше не делал. Вот например:

«Галя, у нас отмена», — отчаянно кричит продавщица. Очередь из покупателей уходит за горизонт. «Молодой человек, второй год зову Галю, а ее все нет и нет — вон какая очередь. Может, просто взломаем программу, а?».‎ Разберитесь в магазинном софте и сделайте отмену.‎»‎

Machinelearning

12 августа 2023 11:29

👨‍🎓Harvard CS50’s Artificial Intelligence with Python – Full University Course

В этом бесплатном курсе Гарвардского университета рассматриваются концепции и алгоритмы, лежащие в основе современного искусственного интеллекта.

🎞 Video
📌 Course resources

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

10 августа 2023 15:34

🪄Optimizing a Text-To-Speech model using 🤗 Transformers

В этом руководстве показано как можно оптимизировать Bark, модель Text-To-Speech (TTS), на основе трех библиотек из экосистемы Hugging face: Transformers, Optimum и Accelerate.

🤗 Post: https://huggingface.co/blog/optimizing-bark

🖥 Colab: https://colab.research.google.com/github/ylacombe/notebooks/blob/main/Benchmark_Bark_HuggingFace.ipynb

⭐️ Bark: https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/bark#overview

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

09 августа 2023 12:43

🚀 AgentBench: Evaluating LLMs as Agents.

AgentBench, a multi-dimensional evolving benchmark that currently consists of 8 distinct environments to assess LLM-as-Agent's reasoning and decision-making abilities in a multi-turn open-ended generation setting.

Комплексный бенчмарк для оценки работы LLM агентов.

🖥 Github: https://github.com/thudm/agentbench

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2308.03688v1

☑️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/alfworld

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

08 августа 2023 18:08

👁‍🗨 PyTorch Toolbox for Image Quality Assessment

An IQA toolbox with pure python and pytorch.

Набор инструментов и датасетов PyTorch для оценки качества изображений, включая LPIPS, FID, NIQE, NRQM(Ma), MUSIQ, NIMA, DBCNN, WaD

🖥 Github: https://github.com/chaofengc/iqa-pytorch

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2308.03060v1

🖥 Colab: https://colab.research.google.com/drive/14J3KoyrjJ6R531DsdOy5Bza5xfeMODi6?usp=sharing

☑️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/koniq-10k

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

08 августа 2023 11:03

🎲 Anti-Exploration by Random Network Distillation, Tinkoff Research, ICML 2023

We propose a new ensemble-free offline RL algorithm called SAC-RND. We evaluate our method on the D4RL (Fu et al., 2020) benchmark, and show that SAC-RND achieves performance comparable to ensemble-based methods while outperforming ensemble-free approaches.

Ученые из Tinkoff Research открыли новый Offline-RL алгоритм, который показывает SOTA-результаты, сравнимые с ансамблевыми моделями (в некоторых случаях даже лучше), и при этом требует до 20 раз меньше времени на обучение.


🖥 Github: https://github.com/tinkoff-ai/sac-rnd

🤓 Paper: https://proceedings.mlr.press/v202/nikulin23a.html

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

06 августа 2023 10:55

🧍‍♂ Reconstructing Three-Dimensional Models of Interacting Humans

Tools to process and visualize the IMAR Vision Datasets: CHI3D, FlickrCI3D, HumanSC3D, FlickrSC3D and Fit3D.

Наборы инструментов и датасетов для задач 3d реконструкций, сегментации и обнаружения людей.

🖥 Github: https://github.com/sminchisescu-research/imar_vision_datasets_tools

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2308.01854v1

⭐️ Project: https://ci3d.imar.ro/

☑️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/chi3d

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

04 августа 2023 18:02

Яндекс Практикум ищет авторов на курсы по машинному обучению и  «Математика для анализа данных» 
Частичная занятость (2-3 часа в день)

Яндекс Практикум — это сервис онлайн-образования, где каждый может освоить современные цифровые профессии. 

Задача автора — создавать и улучшать образовательный контент, чтобы обучение было актуальным.

Что предстоит делать?
Помимо теории нужно будет придумывать квизы, тесты, практические задания, дополняя это примерами из вашей профессиональной  жизни.

Почему вам стоит стать автором курса?
● Помощь тысячам людей получить востребованную IT-профессию.
● Прокачка себя и подтверждение своей экспертности.
● Дополнительных доход на удалёнке.

Оставьте отклик на сайте, пройдите отбор и станьте проводником в мир IT-профессий 👇
Автор курса  «Математика для анализа данных»
Автор курсов по машинному обучению

Machinelearning

04 августа 2023 10:01

Приглашаем на новую конференцию от Яндекса по прикладному ML — Practical ML Conf 2023. Регистрация уже открыта!

7 сентября мы проведём большую конференцию по прикладному Machine Learning, где обсудим все новости, которые происходят в ML-отрасли. Это будет хардовая конференция для экспертов: с глубокими техническими докладами и главными ML-инженерами отрасли.

Поговорим о ключевых вопросах индустрии: генеративных моделях, Research, NLP, Hardware, CV, RecSys, MLOps и Ecomm. Обсудим реальное применение ML в бизнесе, поделимся кейсами и их решениями. Вот лишь несколько докладов из нашей программы:

🔸Алексей Морозов, руководитель группы модернизации нейронных сетей, Яндекс Поиск. Расскажет про zero-cost fault tolerance в распределённом глубоком обучении.

🔸Валерий Ильин, руководитель группы разработки компьютерного зрения и бизнес-процессов на роботе, Яндекс Маркет. Объяснит, как устроено компьютерное зрение роботов на складах Маркета.

🔸Андрей Зимовнов, ML-директор, Дзен. Расскажет, как в Дзене переосмыслили item2item-рекомендации.

🔸Александр Ледовский, руководитель команды DS и аналитики в монетизации, Авито. Объяснит, как работают рекламные аукционы и автобиддинг в продуктах продвижения Авито.

Зарегистрироваться на участие в конференции и узнать все подробности про доклады и спикеров можно здесь.

И подписывайтесь на @Yandex4Developers, там мы скоро начнём рассказывать о программе Practical ML Conf 2023

Machinelearning

03 августа 2023 16:02

Как маленькая нейроязыковая модель победила большую облачную

Разработчики Яндекс Клавиатуры рассказали, как отказались от n-граммной модели и выбрали нейроязыковую, поделились итоговой архитектурой модели и показали, насколько получился прирост по метрике saved keys в разных группах приложениях.

🔗 Хабр: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/751598/

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

03 августа 2023 11:02

📣 Центр непрерывного образования ФКН приглашает на Летнюю школу по аналитике и Data Science!

Вас ждут лекции и мастер-классы от спикеров из Яндекса, МТС, Тинькофф, Альфа-Банка, Х5 Group, Дзен, Genotek, Мегафона и не только.

Приглашаем всех, кто хочет разобраться:

🔷 Зачем осваивать анализ данных? Как справиться с огромным потоком данных в компании и использовать их на пользу бизнеса?
🔷 Какие сегодня есть тренды в ИИ и как устроены современные технологии?
🔷 Как Data Science применяется в разных индустриях: ритейле, телекоме и медицине? Какие знания в области нужны для работы аналитика в банке?
🔷 Что нужно изучить, чтобы стать аналитиком данных или специалистом по Data Science? Чем аналитик данных отличается от специалиста по data science?
Школа подойдет как тем, кто только решил освоить новую профессию, так и начинающим специалистам.

🗓 Когда: 19-20 августа 2023
📌 Где: здание Вышки в Москве на Покровском бульваре, 11

Участие бесплатное для всех желающих, нужно зарегистрироваться до 14 августа.

Machinelearning

18 августа 2023 11:01

Курс «Английский для аналитиков» Яндекс Практикума

Для специалистов, которые хотят изменить свою профессиональную жизнь и работать в международной команде.
Обучение построено вокруг рабочих ситуаций и полезных для карьеры навыков:

🗣 Самопрезентация. Рассказ о своей роли, задачах, сфере ответственности на поведенческом интервью и в неформальной беседе.
🙌 Работа в команде. Стендапы, планирование спринтов, демонстрация навыков командной работы на собеседовании.
👨‍💻 Общение с заказчиками и исполнителями. Сбор требований у стейкхолдеров и постановка задач для разработчиков.
📈 Презентация результатов работы. Выступление на митапах, неформальное общение с коллегами из отрасли.
📝 Обсуждение решений по проекту. Генерация и аргументация идей, участие в мозговых штурмах.
🚀 Рефлексия и самоанализ. Ретроспектива, ревью, ответы на сложные вопросы.


Запишитесь на бесплатную консультацию. Кураторы определят ваш уровень языка и расскажут подробнее про обучение.

Machinelearning

17 августа 2023 14:27

⚡️🧑‍💻 Сберовский ИИ GigaChat вышел в мир

Нейросеть интегрировали с голосовым ассистентом Салют — теперь он доступен в умных колонках SberBoom и запускается голосовой командой «Салют, включи GigaChat».

Тем, у кого пока нет колонок, воспользоваться Гигачатом можно по ссылке.

Machinelearning

15 августа 2023 12:00

🔥Platypus: Quick, Cheap, and Powerful Refinement of LLMs

Family of fine-tuned and merged LLMs that achieves the strongest performance and currently stands at first place in HuggingFace's

Cемейство точно настроенных больших языковых моделей (LLM), которое достигло самой высокой производительности и в настоящее время занимает первое место в открытой таблице лидеров LLM HuggingFace на момент выхода этой статьи

Модель 13B Platypus может быть обучена на одном GPU A100 на 25 тыс. вопросов за 5 часов!

git clone https://github.com/lm-sys/FastChat.git
cd FastChat

🖥 Github: https://github.com/arielnlee/Platypus

💻 Project: https://platypus-llm.github.io/

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2308.07317v1

⭐️ Dataset: https://huggingface.co/datasets/garage-bAInd/Open-Platypus

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

14 августа 2023 13:05

⚡️🧑‍💻 Awesome AI-Powered Developer Tools

Это список инструментов для разработчиков, основанных на искусственном интеллекте. Эти инструменты используют ИИ для помощи разработчикам в решении таких задач, как написание кода, рефакторинг, отладка, создание документации и т. д.

▪Githib

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

13 августа 2023 15:00

⚡Top 100+ Machine Learning Projects for 2023 [with Source Code]

В этой статье вы найдете 100+ лучших проектов и идей в области машинного обучения, которые будут полезны как начинающим, так и опытным специалистам.

📌 Projects

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

11 августа 2023 10:43

✅ SSLRec: A Self-Supervised Learning Library for Recommendation

SSLRec, a novel benchmark platform that provides a standardized, flexible, and comprehensive framework for evaluating various SSL-enhanced recommenders.

SSLRec - это фреймворк основанный на PyTorch с открытым исходным кодом для рекомендательных систем, усовершенствованных с помощью self-supervised learning.

Он удобен в использовании и содержит датасеты код для обработки данных, обучения, тестирования, оценки, а также современные исследовательские модели.

SSLRec предлагает широкий набор полезных функций и простой в использовании интерфейс, упрощающий разработку и оценку рекомендательных моделей.

🖥 Github: https://github.com/hkuds/sslrec

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2308.05697v1

⛓ Models: https://github.com/HKUDS/SSLRec/blob/main/docs/Models.md

☑️ Datasets: https://github.com/HKUDS/SSLRec/blob/main/docs/Models.md

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

10 августа 2023 13:34

Присоединяйтесь к TechTrain 2023 Autumn — онлайн-фестивалю, посвященному машинному обучению и искусственному интеллекту.

В программе — классическое ML, Computer Vision, NLP, ASR, RecSys, LLMs и MLOps. Обязательно будут обсуждения прикладного использования ML на примере конкретных проектов. Обзор таких тем, как графовые модели, генеративные нейросети, AI в разработке и другое.

Участников ждут как актуальные практики применения ML&AI, так и дискуссии со спикерами и экспертами. 

Проводит фестиваль JUG Ru Group — организатор крупных технических IT-конференций и митапов для разработчиков. Дата проведения: 30 августа.

Читайте подробности и регистрируйтесь бесплатно — на сайте.

Machinelearning

09 августа 2023 10:43

❗️Один из важнейших инструментов MLOps — это MLFlow.

▶️ 10 августа в 20:00 мск в рамках онлайн-курса MLOps от OTUS пройдёт открытый урок «MLflow версии 2. Рецепты и пайплайны в машинном обучении».

✅ На открытом уроке вы узнаете:

🔹 О развитии MLFlow и о том, какие усовершенствования вошли в новые релизы (2.x)
🔹 О роли пайплайнов в организации процессов машинного обучения
🔹 Что такое MLFlow recipes и как их использовать для повышения эффективности работы DS

🧑‍💻 Спикером выступит преподаватель OTUS Данила Слепов. Он проектирует AI-системы, разрабатывает архитектуру MLOps платформ.

👉 РЕГИСТРАЦИЯ
https://otus.pw/UrGTq/

Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

Machinelearning

08 августа 2023 16:08

Хотите работать с большими данными, строить модели для бизнеса и создавать свои сервисы?

На курсе Start ML за 7 месяцев вы получите все знания и навыки, необходимые сильному ML-специалисту.

Вы научитесь разрабатывать приложения на Python, обучать модели и нейронные сети, а также оценивать их влияние на бизнес с помощью статистики и A/B-тестов — всё под руководством практиков из Яндекс и Raiffeisen.

К концу обучения у вас будет готовый сервис по ранжированию и выдаче релевантных постов в социальной сети, о котором вы сможете рассказать будущему работодателю. А ещё наш HR обязательно поможет вам с трудоустройством — в течение трёх месяцев работу находят 84% наших выпускников.

Новый поток стартует 10 августа. Также на сайте есть бесплатная демоверсия.

[Записаться]

Machinelearning

07 августа 2023 12:57

🌉Enhancing Visibility in Nighttime Haze Images Using Guided APSF and Gradient Adaptive Convolution

Experiments demonstrate that our method achieves a PSNR of 30.72dB, outperforming state-of-the-art methods by 14
on GTA5 nighttime haze dataset.

Модель улучшение видимости ночных изображений, путем подавления свечения и усиления слабоосвещенных областей с помощью функции APSF (Angular Point Spread Function).

🖥 Github: https://github.com/jinyeying/nighttime_dehaze/tree/main

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2308.01738v1

☑️ Dataset: https://www.dropbox.com/sh/7qzmb3y9akejape/AABYf2ZAqn_5vmPsOPg7KqoMa?dl=0

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

04 августа 2023 20:01

✅ LISA: Reasoning Segmentation via Large Language Model

New segmentation task -- reasoning segmentation. The task is designed to output a segmentation mask given a complex and implicit query text.

LISA раскрывает новые возможности сегментации мультимодальных LLM и позволяет решать сложные задачи рассуждения на знание реального мира.

🖥 Github: https://github.com/dvlab-research/lisa

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2308.00692v2

☑️ Dataset: https://github.com/dvlab-research/lisa#dataset

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

04 августа 2023 12:01

🦩 OpenFlamingo: An Open-Source Framework for Training Large Autoregressive Vision-Language Models

An open-source framework for training large multimodal models.

OpenFlamingo - семейство авторегрессионных моделей для обучения LMM в стиле Flamingo с параметрами от 3B до 9B.

OpenFlamingo можно использовать для создания подписи к изображению или для создания тейзисов на основе изображения. Преимуществом такого подхода является возможность быстрой адаптации к новым задачам с помощью внутриконтекстного обучения.

pip install open-flamingo

🖥 Github: https://github.com/mlfoundations/open_flamingo

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2308.01390

⭐️ Demo: https://huggingface.co/spaces/openflamingo/OpenFlamingo

☑️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/flickr30k

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

03 августа 2023 18:09

💼 Introducing Qwen-7B: Open foundation and human-aligned models (of the state-of-the-arts)

Qwen-7B outperforms the baseline models of a similar model size, and even outperforms larger models of around 13B parameters, on a series of benchmark datasets.

Большая языковая модель на основе трансформеров, которая предварительно обучена на большом объеме данных, включая веб-тексты, книги, кодексы и т.д.

По сравнению с моделями аналогичного размера, значительно превосходит конкурентов на ряде эталонных датасетов.

Токенизатор модели, включает более 150 к. токенов.

🖥 Github: https://github.com/QwenLM/Qwen-7B

📕 Paper: https://github.com/QwenLM/Qwen-7B/blob/main/tech_memo.md

☑️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mmlu

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

03 августа 2023 14:02

⚡️ Improving Pixel-based MIM by Reducing Wasted Modeling Capability

A new method that explicitly utilizes low-level features from shallow layers to aid pixel reconstruction.

MMPreTrain - это набор инструментов для предварительного обучения с открытым исходным кодом, основанный на PyTorch. Он является частью проекта OpenMMLab.

🖥 Github: https://github.com/open-mmlab/mmpretrain

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2308.00261v1

⭐️Project: mmpretrain.readthedocs.io/en/latest/

☑️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/coco

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

02 августа 2023 20:45

🚀 Unified Model for Image, Video, Audio and Language Tasks

UnIVAL is a 0.25B-parameter unified model that is multitask pretrained on image and video-text data and target image, video and audio-text downstream tasks.

Унифицированная модель с для задач обработки изображений, видео, аудио и языка.

🖥 Github: https://github.com/mshukor/unival

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.16184

⭐️Project: https://unival-model.github.io/

☑️ Demo: https://huggingface.co/spaces/mshukor/UnIVAL

ai_machinelearning_big_data