Machinelearning

27 февраля 2023 12:35

💡 The ChatGPT Cheat Sheet

Подробная шпаргалка по работе с ChatGpt.

💨 Cheat Sheet

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

27 февраля 2023 08:34

Какими навыками должен обладать IT-архитектор — специалист, отвечающий за проектирование функциональных частей продукта? Расскажет Владимир Григорьев, Архитектор стрима «Розничный Миддл», на ближайшей лекции Digital Лектория Газпромбанка.

Когда: 2 марта, 18:00 (по МСК)

О чем: об истории и причинах появления специальности ИТ-архитектора, разных видах специалистов и требованиях к ним, рабочих задачах и организации работы, а также роли ИТ-архитекторов в Газпромбанке.

Присоединяйся к лекции, чтобы узнать больше о профессии IT-архитектора. Регистрация открыта: https://www.gpbspace.ru/digital-lectory-hall-form/

Machinelearning

24 февраля 2023 10:21

Video Localized Narratives

Video Localized Narratives, a new form of multimodal video annotations connecting vision and language.

Новая модель от Google позволяет генерировать аннотации к видео, фиксируя даже сложные события.

Авторы уже аннотировали 20 тыс. видео из датасетов OVIS, UVO и Oops, в общей сложности 1,7 млн. слов.

🖥 Github: https://github.com/google/video-localized-narratives

⭐️Paper: https://arxiv.org/abs/2302.11217v1

⏩ Project: https://www.youtube.com/watch?v=0ORZvDDbDjA

💻 Dataset : https://paperswithcode.com/dataset/video-localized-narratives

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

23 февраля 2023 10:30

💨 3D Object Tracking

Multi-modality tracker that fuses information from visual appearance and geometry to estimate object poses.

Список алгоритмов по отслеживанию 3D-объектов.

🖥 Github: https://github.com/dlr-rm/3dobjecttracking

⭐️Paper: https://arxiv.org/abs/2302.11458v1

⏩ Video: https://www.youtube.com/watch?v=0ORZvDDbDjA

💻 Dataset : https://paperswithcode.com/dataset/ycb-video

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

21 февраля 2023 08:00

🔍 A meta-dataset for few-shot image classification

Meta Album is a meta-dataset created for few-shot learning, meta-learning, continual learning and so on.

Meta-datase — это набор метаданных, созданный , состоящий из 40 датасетов разбитых на 10 уникальных категорий. Это постоянно пополняемый набор метаданных.

⭐️ Meta-dataset: https://meta-album.github.io/

🖥 Github: https://github.com/ihsaan-ullah/meta-album

⭐️Paper: https://arxiv.org/abs/2302.08909v1

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

20 февраля 2023 13:33

Работать там, где живешь, а не жить там, где работаешь?

Да, и мы в Тинькофф поддерживаем такой формат работы. Поэтому открыли свои центры разработки не только в Москве, но и еще в 24 городах России, Беларуси, Армении и Казахстана.

Для нашей команды эти распределенные IT-хабы — возможность выбирать комфортный город для работы. Не переезжать в столицу, чтобы делать флагманские продукты, а создавать их там, где удобно. Или не оставаться на одном месте, а свободно перемещаться между офисами — встречаться и работать с коллегами по всей стране!

Посмотреть открытые вакансии в наши центры разработки и оставить резюме можно на этой странице: https://l.tinkoff.ru/tcr-2023-tinkoff

Machinelearning

19 февраля 2023 09:34

🚀 Slapo: A Schedule Language for Large Model Training

Slapo is a schedule language for progressive optimization of large deep learning model training.

Slapo позволяет использовать набор примитивов на PyTorch, запуская их по расписанию, для оптимизации обучения без изменения самой модели.

🚀 Мощная оптимизация.

pip3 install slapo

🖥 Github: https://github.com/awslabs/slapo

⭐️Paper: https://arxiv.org/abs/2302.08005v1

💻 Docs: https://awslabs.github.io/slapo/

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

18 февраля 2023 09:01

Ежегодная серия соревнований по машинному обучению Data Fusion Contest 2023 открыта!

Вас ждут две задачи в уникальном турнирном соревновании от команд ВТБ и ODS.AI:

🗡 В задаче Атака участники будут создавать атаки на нейросеть, обученную на транзакционных данных.

🛡 В задаче Защита — наоборот, учиться защищать свои модели от заранее оговоренного вида атак.

🏆 Призеров определит турнир — лучшие команды обеих задач столкнутся друг с другом за призовой фонд в 2,000,000 рублей!

💪 Участников также ждет много мерча, онлайн митапы с воркшопами, и возможность фундаментально прокачаться в новых DS/ML методах.

Подробности и регистрация — на сайте.

Machinelearning

17 февраля 2023 15:01

Совместная магистерская программа «Науки о данных» Университета науки и технологий МИСИС и СберОбразования позволит освоить востребованную профессию Data Scientist начинающим специалистам, интересующимся Big Data, а также тем, кто уже имеет опыт работы с данными, но хочет углубить свои знания в этой сфере 🧑‍💻

Обучение будет проходить в онлайн-формате, что позволит совмещать учебу и работу. Вы получите все преимущества очной формы обучения – диплом государственного образца, общежитие, проездной и др.Образовательный процесс будет отслеживать команда методистов, преподавателей и тьюторов с опытом организации обучения в Data Science более 3 лет.

Эксперты из крупнейших IT-компаний России поделятся с вами наработанным опытом – вы получите нужные знания и навыки в программировании, математике, машинном и «глубоком» обучении. А в третьем семестре сможете выбрать трек для более узкой специализации – Artificial Intelligence Developer, Big Data Engineer, Machine Learning Developer.

Подробнее о программе 📌

Machinelearning

17 февраля 2023 08:48

🌐 Как организовать работу над ML-экспериментами с помощью MLflow

MLOps — набор практик и инструментов, которые помогают стандартизировать и повысить эффективность процессов работы с машинным обучением. Эксперты VK Cloud и Karpov.Courses выпустили на Хабре полезную статью, где показали последовательность действий по выстраиванию MLOps-подхода в облаке с помощью JupyterHub и MLflow. Подробнее тут.

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

16 февраля 2023 08:02

27 февраля на TeamLead Conf 2023 пройдет "Яндекс-трек: R&D и культура компании". Для тимлидов, руководителей и СТО!

В этом треке мы поговорим о том, как в IT-компаниях с разной корпоративной культурой устроены R&D-департаменты, в которых рождаются, тестируются и запускаются технологические решения. Какова роль инженеров и менеджеров в компаниях с разной культурой? Как построены процессы генерации и приоритизации идей и инноваций?

Приходите послушать!

👉Программа Яндекс-трека: https://teamleadconf.ru/moscow/2023/yatrack?utm_source=tg&utm_medium=track&utm_campaign=ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

15 февраля 2023 08:26

⚠️Пройдите тест на углубленные знания в сфере Machine Learning. Professional — https://otus.pw/lc4B/

🔓 Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на продвинутом курсе «Machine Learning. Professional» от OTUS и его партнера — Сбера

⏰ Время прохождения теста ограничено 30 минут

📌 РЕЗУЛЬТАТ ПРОХОЖДЕНИЯ КУРСА:
Серьезное портфолио с проектами и возможность претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist

Протестируйте обучение на открытых уроках rehcf:
✅ Мы похожи на свое окружение: алгоритм k Nearest Neighbours для задачи классификации — https://otus.pw/szvM/

✅Деревья решений в машинном обучении — https://otus.pw/S2kO/

👉 ПРОЙТИ ТЕСТ:
https://otus.pw/lc4B/

Machinelearning

14 февраля 2023 11:08

Как построить систему геоаналитики с применением ML?

Когда: 20 февраля, 17:00 (мск)

📍 Регистрация

Эксперты расскажут про особенности создания ML-решений на примере построения системы предиктивной аналитики на основе геопространственных данных.
В программе:
🔹 Разбор кейсов и специфики построения ML-моделей и подходов к разработке проектов.
🔹Обсуждение выбора технологического стека для работы с Machine Learning: какие инструменты пригодятся, как их выбрать и применять.
🔹 QA-сессия со экспертами вебинара.
Спикеры:
🔹 Александр Мамаев, руководитель отдела машинного обучения и анализа данных, PREDICT, VK
🔹Артем Агафонов, руководитель группы геоаналитики, PREDICT, VK
🔹Александр Волынский, PM сервиса Cloud ML Platform, VK Cloud

Зарегистрироваться

Machinelearning

13 февраля 2023 16:02

Защита от кибератак - любопытная тема, особенно когда чуть ли не каждый месяц взламывают сервисы и личные данные утекают в общий доступ.

МИФИ совместно со SkillFactory проводят трёхдневный бесплатный онлайн-практикум по кибербезопасности.

Программа такая:

В первый день будут обучать основам Python, работе с Linux и цифровой криминалистике.
На второй день познакомят с шифрами и криптоанализом RSA.
А на третий день объяснят как взломать систему лицензирования и дадут попробовать самому это сделать.

Кроме того, на практикуме будет соревнование по кибербезопасности. Участвовать смогут как новички, так и люди с опытом. Это полезно, чтобы испробовать и получше усвоить изученное. А победитель получает курс по SQL!

Так что если всегда привлекала сфера кибербезопасности, получить реальный опыт и познакомиться с профессией можно онлайн 15, 16 и 17 февраля в 19:00 по МСК. Регистрируйтесь по ссылке: https://go.skillfactory.ru/ifrk_w

Machinelearning

13 февраля 2023 11:00

📌 Artificial intelligence? Problem solution fit? Product market fit?

Приглашаем в акселератор по развитию ИИ-стартапов! 

Мы: Акселератор INNOACCELAI ОЭЗ «Иннополис», аккредитованный в Фонде содействия инновациям!

Что: ОЭЗ «Иннополис» запустила ARTIFICIAL INTELLIGENCE АКСЕЛЕРАТОР и приглашает Вас принять участие в акселерационной программе INNOACCELAI БЕСПЛАТНО!
Фонд содействия инноваций выделяет грант 780 000 рублей на участие в программе.

Когда: Прием заявок открыт до 3 марта 2023 года.
Продолжительность программы 16 недель.

Технологический фокус:
⚡️рекомендательные системы и интеллектуальные системы поддержки принятия решений
⚡️компьютерное зрение
⚡️обработка естественного языка
⚡️перспективные методы и технологии в AI
⚡️распознавание и синтез речи

Что получим?
⚡️лучших трекеров для быстрого роста
⚡️обучение у ведущих экспертов рынка
⚡️индивидуальный подход к разработке траектории развития
⚡️нетворкинг
⚡️привлечение мер гос.поддержки и инвестиции
⚡️пилоты с партнерами
⚡️возможность стать резидентом ОЭЗ «Иннополис»

Подать заявку на участие может любой ИИ-стартап и мы расскажем,  Вам как получить грант на участие в акселераторе от Фонда содействия инноваций! 
Оставь заявку на сайте

С уважением, 
команда акселератора ОЭЗ «Иннополис»
+7 (985) 848-25-60
info@innoaccelai.ru

Machinelearning

27 февраля 2023 10:35

🌐 Как наладить технологии автоматического перевода в своём проекте?

В статье на Хабре Андрей Соколов из команды прикладных исследований ВКонтакте подробно и доступным языком рассказал о том, как они сделали свой переводчик для постов и сообщений в мессенджере. Материал будет полезен для тех, кто тоже хочет попробовать использовать и развернуть переводы у себя в проекте.

Для чтения статьи не потребуется специальный уровень знаний: в ней нет излишних технических подробностей. При этом в ней вы найдёте ссылки на полезные ресурсы и выдержки из интересных источников.

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

25 февраля 2023 08:12

📡 Learning Visual Representations via Language-Guided Sampling

New approach deviates from image-text contrastive learning by relying on pre-trained language models to guide the learning rather than minimize a cross-modal similarity.

Новый альтернативный подход к визуальному обучению: с использованием языкового сходства для выборки семантически схожих пар изображений.

🖥 Github: https://github.com/mbanani/lgssl

⭐️Paper: https://arxiv.org/abs/2302.12248v1

⏩Pre-trained Checkpoints: https://www.dropbox.com/sh/me6nyiewlux1yh8/AAAPrD2G0_q_ZwExsVOS_jHQa?dl=0

💻 Dataset : https://paperswithcode.com/dataset/redcaps

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

24 февраля 2023 08:01

🔥 Загляните вглубь алгоритма k Nearest Neighbours и попробуйте его на практике! 1 марта в 18:00 мск пройдет вебинар в рамках онлайн-курса «Machine Learning. Professional» в OTUS.

Тема урока: «Мы похожи на свое окружение: алгоритм k Nearest Neighbours для задачи классификации» — https://otus.pw/wyLh/

✅ На занятии мы поговорим о задаче классификации, крайне востребованном классе задач в области ML сегодня. Мы изучим алгоритм kNN для ее решения, а затем применим его на практике.

В результате урока мы:
- Познакомимся с популярным алгоритмом машинного обучения kNN
- Узнаем, как устроен алгоритм kNN
- Освоим принципы решения задачи классификации с помощью kNN

⚠️ Урок будет полезен IT-специалистам, которые хотят освоить продвинутые методы ML и перейти в Data Science. Продолжить обучение на курсе возможно в рассрочку.

👉 Пройдите вступительный тест для участия в вебинаре
https://otus.pw/wyLh/

Machinelearning

23 февраля 2023 09:01

27 марта NewProLab запускает 12-й обновленный поток интенсивной онлайн-программы Data Engineer для быстрого старта в дата-инжиниринге и погружения в новые практики и инструменты

📌Кому подойдет программа:
дата-инженеры, аналитики данных, бэкенд-разработчики, техлиды и менеджеры

📌Длительность 8 недель (27 марта – 26 мая):
- 20 занятий с преподавателями в зуме
- 6 лабораторных работ - задач с реальными данными
- общий чат с участниками и поддержка координатора

📌Что дает программа:
1) научитесь решать типичные задачи DE и сможете работать дата-инженером
2) структурируете ваши знания и познакомитесь с новыми инструментами
3) поработаете с облачным кластером для решения лаб с реальными данными
4) видеозаписи и другие материалы программы останутся у вас навсегда

📌Лабы, которые предстоит выполнить:
1) Подготовка инфраструктуры
2) Batch-обработка
3) Потоковая обработка данных
4) Data-сервис
5) Сервис персонализации
6) Хранилище для BI-дашборда

📌Преподаватели – практики из ведущих компаний России и мира, рассказывают о сложном простым языком и ответят на все ваши вопросы

Оставляйте заявки по ссылке: https://clck.ru/33cDTa

📌По промокоду birthday23 вы получите скидку 23% при покупке программы

Machinelearning

20 февраля 2023 15:33

🔍 Planar Object Tracking via Weighted Optical Flow

Method for planar object 8 degrees-of-freedom pose.

WOFT - новый невероятно точный метод отслеживания объектов.

⭐️ Project: https://cmp.felk.cvut.cz/~serycjon/WOFT/

🖥 Github: https://github.com/serycjon/WOFT

⭐️Paper: arxiv.org/pdf/2301.10057.pdf

💻 Dataset : https://www3.cs.stonybrook.edu/~hling/data/POT-210/planar_benchmark.html

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

20 февраля 2023 09:07

💠 MultiDiffusion: Fusing Diffusion Paths for Controlled Image Generation

MultiDiffusion - модель, позволяющая создавать любые изображения, используя предварительно обученную модель диффузии текста в изображение, без дополнительного обучения и настройки.

⭐️ Project: https://multidiffusion.github.io/

🖥 Github: https://github.com/omerbt/MultiDiffusion

⭐️Paper: https://arxiv.org/abs/2302.08113v1

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

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

18 февраля 2023 11:01

👁 EdgeYOLO: An Edge-Real-Time Object Detector

EdgeYOLO reaches 34FPS with 50.6% AP in COCO2017 dataset and 25.9% AP in VisDrone2019 (image input size is 640x640, batch=16, post-process included).

Новый детектор обнаружения небольших объектов с высокой точностью, не требующий больших вычислительных мощностей.

🖥 Github: https://github.com/lsh9832/edgeyolo

⭐️Paper: https://arxiv.org/abs/2302.07483v1

⭐️ Weights: https://github.com/LSH9832/edgeyolo/releases/tag/v0.0.0

💻 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/visdrone

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

17 февраля 2023 17:02

3D-aware Conditional Image Synthesis (pix2pix3D)

Model synthesizes a 3d photo from different viewpoints.

3D генеративная модель для управляемого синтеза фотореалистичных изображений.

🖥 Github: https://github.com/dunbar12138/pix2pix3D

⭐️ Project: https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter

⭐️Paper: https://arxiv.org/abs/2302.08509

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

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

17 февраля 2023 10:48

T2I-Adapter

Network that can provide extra guidance to pre-trained text-to-image models while freezing the original large text-to-image models.

T2I-Adapter набор aдаптеров для диффузионных моделей(~ 70 млн параметров ).Подходит для широкого спектра задач text-to-image, генерация скетчей, редактирование изображений по тексту, объединение нескольких адаптеров вместе и многое другое.


🖥 Github: https://github.com/TencentARC/T2I-Adapter

🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter

⭐️Paper: https://arxiv.org/abs/2302.08453v1

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

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

16 февраля 2023 09:01

↪️ Zero-shot image-to-text generation with BLIP-2

The model bridges the gap between vision and natural language modalities by adding a transformer between pre-trained models.

BLIP-2 — это новая модель визуального языка, которую можно использовать для нескольких задач преобразования изображения в текст. Это эффективный подход, который можно применять для получения качественных промптов.

💨 Hugging Face: https://huggingface.co/blog/blip-2

💻 Demo: https://huggingface.co/spaces/Salesforce/BLIP2

🖥 Github: https://github.com/salesforce/LAVIS

⭐️Paper: https://arxiv.org/abs/2301.12597

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

15 февраля 2023 10:26

🚀 Universal Guidance for Diffusion Models

Algorithm successfully generates quality images with guidance functions including segmentation, face recognition, object detection, and classifier signals.

Универсальный алгоритм, который позволяет управлять диффузионными моделями без необходимости повторного обучения каких-либо компонентов.

🖥 Github: https://github.com/arpitbansal297/universal-guided-diffusion

💨 Paper: https://arxiv.org/abs/2302.07121v1

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

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

14 февраля 2023 13:13

🧩 LEGO-Net: Learning Regular Rearrangements of Objects in Rooms

Model takes an input messy scene and attempts to clean the scene via iterative denoising.

LEGO-Net итеративный метод обучения регулярной перестановке объектов в захламленных комнатах.

💨 Project: https://ivl.cs.brown.edu/#/projects/lego-net

✅️ Paper: https://arxiv.org/pdf/2301.09629.pdf

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

13 февраля 2023 18:07

💭 Speech Synthesis, Recognition, and More With SpeechT5

Новая модель для синтеза и распозновании речи SpeechT5 от huggingface.

▪преобразование речи в текст для автоматического распознавания речи и идентификации говорящего
▪преобразование текста в речь для синтеза звука
▪речь в речь для преобразования речи в разные голоса или улучшения речи.

🖥 Github: https://huggingface.co/blog/speecht5

💨 Demo: https://huggingface.co/spaces/Matthijs/speecht5-asr-demo

🗣 Voice Conversion: https://huggingface.co/spaces/Matthijs/speecht5-vc-demo

🗳Automatic Speech Recognition: https://huggingface.co/spaces/Matthijs/speecht5-asr-demo

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

13 февраля 2023 12:01

🤗 PEFT: Parameter-Efficient Fine-Tuning of Billion-Scale Models on Low-Resource Hardware

Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) methods enable efficient adaptation of pre-trained language models (PLMs) to various downstream applications without fine-tuning all the model's paramete

PEFT позволяют добиться высокой производительности моделей на слабом железе, с небольшым количество обучаемых данных, .

🖥 Github: https://github.com/huggingface/peft

💨 Hugging Face: https://huggingface.co/blog/peft

🖥 Colab: https://colab.research.google.com/drive/1jCkpikz0J2o20FBQmYmAGdiKmJGOMo-o

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

12 февраля 2023 08:56

UniPC: A Unified Predictor-Corrector Framework for Fast Sampling of Diffusion Models

Унифицированный корректор (UniC) для диффузионных моделей для улучшения качества генераций, который работает значительно лучше, по сравнению с предыдущими методами.

🖥 Github: https://github.com/wl-zhao/unipc

💨 Project: https://unipc.ivg-research.xyz/

✅️ Paper: https://arxiv.org/abs/2302.04867v1

⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/lsun

ai_machinelearning_big_data