Machinelearning

17 марта 2023 08:12

FateZero: Fusing Attentions for Zero-shot Text-based Video Editing

Video Style Editing Using Stable Diffusion.

Новый метод редактирования видео из текстовых промтов без предварительного обучения модели и без использования маски, специфичной для конкретного видео.

🖥 Github: https://github.com/chenyangqiqi/fatezero

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.09535

💨 Project: https://fate-zero-edit.github.io/

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

16 марта 2023 08:11

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

Machinelearning

15 марта 2023 09:14

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

🔓 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 открытом уроке:
✅ Один в поле не воин: методы ансамблирования в машинном обучении — https://otus.pw/ncBh/

👉 ПРОЙТИ ТЕСТ: https://otus.pw/Hvdp/

Machinelearning

14 марта 2023 11:02

Erasing Concepts from Diffusion Models

A fine-tuning method that can erase a visual concept from a pre-trained diffusion model, given only the name of the style and using negative guidance as a teacher.

Метод тонкой настройки, который может убрать имитацию стиля конкретного художника или даже стереть целый класс объектов из вывода модели, сохранив при этом поведение и возможности модели по другим настройкам.

🖥 Github: https://github.com/rohitgandikota/erasing

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.07345v1

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

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

13 марта 2023 19:02

⏩ OpenOccupancy: A Large Scale Benchmark for Surrounding Semantic Occupancy Perception.

OpenOccupancy first surrounding semantic occupancy perception benchmar.

🖥 Github: https://github.com/jeffwang987/openoccupancy

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.03991v1

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

💨 Project: https://www.mmlab-ntu.com/project/styleganex/

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

13 марта 2023 11:01

StyleGANEX - Official PyTorch Implementation

Encoder that provides the first-layer feature of the extended StyleGAN in addition to the latent style code.

🖥 Github: https://github.com/williamyang1991/styleganex

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.06146v1

⭐️ Colab: http://colab.research.google.com/github/williamyang1991/StyleGANEX/blob/master/inference_playground.ipynb

💨 Project: https://www.mmlab-ntu.com/project/styleganex/

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

12 марта 2023 10:19

🖥 PyXAB - Python X-Armed Bandit

A Python Library for X-Armed Bandit and Online Blackbox Optimization Algorithms

PyXAB - это библиотека Python с открытым исходным кодом с реализацией алгоритмов X-Armed Bandit (многорукий бандит).

🖥 Github: https://github.com/williamlwj/pyxab

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.04030v1

⭐️ Docs: https://pyxab.readthedocs.io/

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

11 марта 2023 09:26

Multivariate Probabilistic Time Series Forecasting with Informer

Efficient transformer-based model for LSTF.

Применение модели Informer от Hugging Face для задач многомерного вероятностного прогнозирования.

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

⏩ Paper: https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/model_doc/informer

⭐️ Colab: https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/multivariate_informer.ipynb

💨 Dataset: https://huggingface.co/docs/datasets/v2.7.0/en/package_reference/main_classes#datasets.Dataset.set_transform

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

09 марта 2023 11:10

Openicl

New open-source toolkit for ICL and LLM evaluation.

OpenICL - новый фреймворк для исследования, разработки и созданию прототипов для задач in-context learning.

pip install openicl

🖥 Github: https://github.com/shark-nlp/openicl

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.02913

⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/gsm8k

💨 Docs: https://github.com/shark-nlp/openicl#docs

⏩ Examples: https://github.com/Shark-NLP/OpenICL/tree/main/examples

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

07 марта 2023 10:58

🧩 Building LEGO for 3D Reconstruction on Mobile Devices

A novel data capturing and 3D annotation pipeline in MobileBrick without relying on expensive 3D scanners.

MobileBrick - это первый многоракурсный набор данных RGBD, снятый на мобильное устройство, с точными 3D-аннотациями для детальной реконструкции 3D-объектов.

🖥 Github:https://github.com/ActiveVisionLab/MobileBrick

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.01932

⭐️ Dataset: http://www.robots.ox.ac.uk/~victor/data/MobileBrick/MobileBrick_Mar23.zip

💨 Project: https://code.active.vision/MobileBrick/

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

06 марта 2023 10:32

Ultra fast ControlNet with 🧨 Diffusers

ControlNet provides a minimal interface allowing users to customize the generation process up to a great extent.

Новый пайплайн StableDiffusionControlNetPipeline, в статье показано, как его можно применять для различных задач. Давайте контролировать!

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

🖥 Colab: https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers/controlnet.ipynb

🖥 Github: https://github.com/lllyasviel/ControlNet

⏩ Paprer: https://arxiv.org/abs/2302.05543

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

04 марта 2023 10:52

⭐️ SplineCam: Exact Visualization and Characterization of Deep Network Geometry and Decision Boundaries, CVPR 2023

Exact method for computing partitions of a Deep Neural Network

🖥 Github: http://github.com/AhmedImtiazPrio/SplineCAM

🖥 Colab: https://bit.ly/splinecam-demo

⏩ Paper: http://arxiv.org/pdf/2302.12828.pdf

⭐️ Project: http://imtiazhumayun.github.io/splinecam

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

02 марта 2023 15:38

🖥 pyribs: A Bare-Bones Python Library for Quality Diversity Optimization

A bare-bones Python library for quality diversity optimization.

🖥 Github: https://github.com/wjn1996/hugnlp

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.00191v1

⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/quality-diversity-benchmark-suite

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

02 марта 2023 09:15

😊 HugNLP

HugNLP is a unified and comprehensive NLP library based on HuggingFace Transformer.

HugNLP — это новая универсальная NLP библиотека основанная на Hugging Face, для повышения удобства и эффективности работы c текстами.

🖥 Github: https://github.com/wjn1996/hugnlp

⏩ Paprer: https://arxiv.org/abs/2302.14286v1

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

⏩ HF for complex text classification: https://huggingface.co/blog/classification-use-cases

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

01 марта 2023 08:19

В @Selectel появились новые конфигурации выделенных серверов с GPU для Machine Learning, инференса и других задач, связанных с обработкой больших данных. Вы можете арендовать одну из готовых конфигураций или собрать собственную: например, с NVMe-дисками, большим объемом памяти, несколькими видеокартами или сетевой картой 10 Гбит/с — под любые требования вашего проекта.

На все проекты в аккаунте вы получаете бесплатный безлимитный канал 1 Гбит/c. Серверы по умолчанию соответствуют стандартам 152-ФЗ — российского закона о персональных данных.

Вы можете арендовать сервер даже на день, чтобы протестировать все возможности GPU, но при долгосрочной аренде на 3, 6 и 12 месяцев действуют скидки до 15%. Чтобы заказать сервер, достаточно сделать пару кликов в удобной панели — и никакого установочного платежа.

Регистрируйтесь по ссылке и заказывайте выделенный сервер c GPU: https://slc.tl/vhka6

Реклама ООО Селектел Pb3XmBtzsznTqpXrcbeF5CSCByyCeyTAiAcCx6U

Machinelearning

16 марта 2023 09:11

Tuned Lens 🔎

Simple interface training and evaluating tuned lenses. A tuned lens allows us to peak at the iterative computations a transformer uses to compute the next token.

Инструменты для понимания того, как послойно работают прогнозы трансформаторов.

pip install tuned-lens

🖥 Github: https://github.com/alignmentresearch/tuned-lens

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.08112v1

⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/the-pile

🖥 Colab: https://colab.research.google.com/github/AlignmentResearch/tuned-lens/blob/main/notebooks/interactive.ipynb

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

15 марта 2023 11:08

GraphGym

Platform for designing and evaluating Graph Neural Networks (GNN).

GraphGym - это платформа для проектирования и оценки графовых нейронных сетей .

🖥 Github: https://github.com/snap-stanford/graphgym

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.07666v1

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

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

14 марта 2023 18:07

Gpt4 realise !

https://openai.com/research/gpt-4

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

14 марта 2023 09:02

Alfa Cloud Day Meetup: облачные технологии в финтехе

На митапе вы узнаете, как в Альфа-Банке внедряли новый облачный подход, что важно учесть при общении с бизнесом, как за счёт «облака» ускориться и извлечь выгоду

Когда: 22 марта в 18:30
Где: офлайн в Москве, Андропова пр-т, 18, к. 3, Альфа-Банк, Конгресс-холл или онлайн

Что вас ждет:

🌦 Максим Чернухин, Senior Software Architect, расскажет о положительных и отрицательных сторонах использования облака, а также о нюансах, которые стоит учесть

🌦 Дмитрий Кузнецов, Head of Application Security, расскажет о безопасной миграции в облако

🌦 Дмитрий Гадеев, Site Reliability Engineer, и Максим Малыгин, Head of IT Infrastructure Support Department, поделятся своим опытом внедрения «облачного» подхода в Альфе

🌦 Светлана Вагнер, Cloud Product Owner, расскажет, как бизнесу показать преимущества cloud-технологий, как использовать их для ускорения бизнес-процессов

Все, кому интересен «облачный» подход, ждем вас на митапе, пообщаемся, хорошо проведем время и обсудим доклады спикеров

Зарегистрироваться на Alfa Cloud Day Meetup

Machinelearning

13 марта 2023 17:00

✍️ Переписать нельзя сократить: обновленные AI-сервисы для работы с текстами

AI-сервисы «Рерайтер» и «Cуммаризатор» переписывают и сокращают тексты. Это облегчает работу контент-маркетологов, SEO-специалистов и редакторов, увеличивает скорость обработки текстов и снижает стоимость создания контента. С выходом PRO-версий сервисов появилось еще больше возможностей.

16 марта в 11:00 МСК Алёна Феногенова и Альбина Ахметгареева из команды AGI NLP SberDevices расскажут:

✏️ о новых продвинутых возможностях создания текста;
✏️ как обучены и из каких модулей состоят сервисы;
✏️ о функциях для пользователей API.

🧑‍💻 Вебинар будет полезен не только тем, кто постоянно работает с текстами, но и разработчикам сайтов и приложений.

Зарегистрируйтесь на вебинар, чтобы увидеть AI-сервисы в действии! Только 14 дней после вебинара PRO-версии будут доступны бесплатно.

Machinelearning

13 марта 2023 09:01

👀 Как создать прототип системы для распознавания лиц за 60 минут

⏰ Когда: 28 марта, 17:00 МСК
📍 Регистрация

Эксперт VK Cloud проведет практическое занятие и покажет, как разработать прототип системы Face Recognition c помощью сервиса Vision.

Для выполнения задания вы можете подключить Vision в личном кабинете на платформе VK Cloud. Новые пользователи платформы получат 3 000 бонусных рублей для работы с облачными сервисами.


Что будет на воркшопе:

🔹 Обсудим, как работает Vision для идентификации и распознавания лиц, и разберем кейс компании Russia Running, которая создала сервис MY.PHOTO на базе Vision

🔹 Создадим прототип системы распознавания лиц

🔹 Ответим на вопросы на QA-сессии

Спикер:

🔸 Димитрий Муштаков, Product Manager сервиса Vision, VK Cloud

По итогам вебинара участники получат доступ к репозиторию с прототипом системы, чтобы быстро протестировать функциональность Face Recognition в собственных проектах.

Зарегистрироваться бесплатно

Machinelearning

12 марта 2023 09:32

Data Engineer (lead)

Формат: классный офис в Москве/гибрид/удаленно;
Доход: 300-400К+ руб.;
Форма оформления: по ТК/ИП;

О нас: Мы занимаемся разработкой data-платформы, в рамках которой развиваются различные data-продукты:
• рекомендательные системы;
• сервисы аналитики и визуализации данных;
• ML-модели;
• иные решения для решения бизнес-задач.
Наша команда это 25 инженеров с сильнейшими компетенциями в ML, аналитике и работе с данными, и сейчас мы ищем классных ребят для дальнейшего роста.
У нас нет долгих согласований и бюрократии. Мы стремимся к быстрому внедрению в production, с последующей работой над улучшениями.

Что нужно будет делать:
• Проектировать, разрабатывать и поддерживать пайплайны для сбора и обработки данных;
• Обеспечивать SLA и качество данных;
• Готовить данные для моделей машинного обучения и участвовать в их продукционализации совместно с data science командой; • Работать в команде и развивать отдел DE.

Будет классно, если у тебя:
• Хорошее знание технологий из стека: Python, SQL, Spark, Airflow;
• Опыт работы на проектах с большими данными, понимание принципов распределенной обработки данных;
• Опыт продуктовой разработки в технологических компаниях;
• Опыт постановки задач;
• Опыт наставничества;
• Отличные коммуникативные навыки.

Ты покоришь наши сердца и разум, если у тебя:
• Опыт работы с облаками, особенно, с Яндекс.Облаком;
• Опыт разработки высоконагруженных бэкенд сервисов на Java, Scala или Python;
• Опыт работы с моделями машинного обучения в продакшене;
• Опыт работы с базами данных для аналитики, особенно, с ClickHouse.

Мы предлагаем:
• Работу в аккредитованной IT компании с сильнейшей командой в разных масштабных проектах;
• Гибридный график работы 5/2, с 10:00 - 19:00;
• ДМС со стоматологией;
• В современном офисе в стиле Лофт с капсулой медитации, спортзалом, большой современной библиотекой и кабинетом для записи подкастов и треков;
• Комфортную кухню с холодильником, кофемашиной, тостером, микроволновкой и Magic Bullet;
• Холодильник с напитками (соки, энергетики, вода и т.д.) и едой (сыры, колбасы, сырки и м.ч.);
• Каждую пятницу совместные обеды с разными кухнями мира за счет компании.


За подробностями пиши: tg @naikava

@datascienceml_jobs - вакансии Data Science, Devops

Machinelearning

10 марта 2023 09:33

🖥 MIT Introduction to Deep Learning 2023

Lecture 1 *New 2023 Edition* Foundations of Deep Learning

Премьера новых лекции курса Introduction to Deep Learning от MiT

🎞 Video: https://www.youtube.com/watch?v=N4AcIfaROEQ
📝 Lectures: http://introtodeeplearning.com/

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

09 марта 2023 09:46

Яндекс Практикум ищет ревьюеров на курс «Продуктовый аналитик»

Ревьюеры помогают студентам создавать работы для портфолио продуктового аналитика. Проект можно совмещать с основной работой: он будет занимать от 8 до 12 часов в неделю, удалённо.   

Какие задачи нужно будет решать?
— проверять проекты студентов и оценивать в формате «зачёт/ не зачёт»,
— простыми словами объяснять их ошибки,
— давать корректирующую обратную связь. 

Кого мы ждём?
Действующих продуктовых аналитиков с опытом от года, которые проводили продуктовые исследования и разбираются в метриках. Важно владеть математической статистикой, SQL и Tableau или Apache Superset. 

Что мы предлагаем?
◾️ Удалённое сотрудничество из любой точки мира.
◾️ Ежемесячный доход.
◾️ Сертификат в портфолио.
◾️ Развитие софт-скиллов: тайм-менеджмент, обратная связь, объяснение материала.
◾️ Профессиональное коммьюнити: нетворкинг, возможность писать статьи и участвовать в мероприятиях Яндекса и Яндекс Практикума.

🖇Откликнуться

Machinelearning

07 марта 2023 09:01

Знаешь, что можно сделать с петабайтами данных о товарах, чтобы помочь бизнесу?

Разработай продукт на основе данных из национальной системы цифровой маркировки «Честный знак» на хакатоне Marking Hack 24—26 марта.

Собери команду и и поборись за призовой фонд - 900 тысяч рублей!

Заявки принимают до 14 марта. Подробности о хакатоне — на сайте.

Организатор: «Честный знак» (ЦРПТ)

Machinelearning

06 марта 2023 08:32

🧬 Примите участие в международной конференции Data Fusion 2023 от ВТБ, которая пройдёт 13-14 апреля.

Конференция будет полезна разработчикам и специалистам в области Data Science, CDO, бизнес-заказчикам DS-продуктов и сервисов, представителям государства и науки.

Первый день конференции будет посвящен аспектам управления данными, практикам перехода на доверенные технологии, доступности дата-сетов для ИИ и другим темам, актуальным для CDO и руководителей бизнес-подразделений.

Программа 14 апреля адресована data science специалистам и исследователям. Темы докладов и сессий распределены по трем стримам: «ML+», «AI Classic», «ML Environment».

На конференции представят новейшие технологии и инструменты, а также будут проведены практические сессии и выступления ведущих предприятий. Не пропустите возможность улучшить свои навыки и расширить свои знания в области Data Science.

Участие в конференции бесплатное. Успейте зарегистрироваться по ссылке: https://cnrlink.com/datafusion1

Machinelearning

03 марта 2023 09:07

⭐️ Dropout Reduces Underfitting from Meta

Early dropout helps underfitting models fit the data better and achieve lower training loss. Late dropout helps improve the generalization performance of overfitting models.

Early dropout (ранний отсев) помогает подгонять недообученные модели и достигать меньших потерь при обучении. Late dropout (поздний отсев) помогает улучшить производительность моделей и решает проблему переобучения.

🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/dropout

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.01500v1

⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/oxford-102-flower

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

02 марта 2023 13:38

🔥 Приглашаем на открытый урок углубленного курса «Machine Learning. Professional» в OTUS 9 марта в 18:00 мск — Рекомендательные системы на основе SVD алгоритма

✅ На занятии мы обсудим один из самых мощных алгоритмов классического ML для построения рекомендательных систем, основанный на сингулярном разложении матрицы. А после короткой теоретической части, вы примените его на практике.

Познакомитесь с задачей рекомендательных систем. Изучите подход на основе SVD разложения матрицы для построения рекомендательной системы. Примените его на практике.

🧑‍💻Кому подходит этот урок:
- IT-специалистам которые хотят освоить продвинутые методы ML и перейти в Data Science
- Дата-сайентистам, желающим углубиться в профессию
- Тем кто самостоятельно изучает Data Science и уже изучил основы ML

👉 Пройдите вступительный тест для участия в вебинаре
https://otus.pw/8LTCX/

Machinelearning

01 марта 2023 10:19

👁 Deep Contextual Video Compression

A group-based offset diversity where the cross-group interaction is proposed for better context mining.

Официальная реализация Pytorch для нейронного сжатия видео и изображений.

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

⭐️Paper: https://arxiv.org/abs/2302.14402v1

💻 Dataset : https://paperswithcode.com/dataset/vimeo90k-1

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

28 февраля 2023 08:38

📃OccDepth: A Depth-aware Method for 3D Semantic Occupancy Network

Maybe the first academic open work on stereo 3D SSC method with vision-only input.

Первый метод SSC под названием OccDepth, который использует неявную информацию из стереоизображений для восстановления трехмерных геометрических структур.

🖥 Github: https://github.com/megvii-research/occdepth

⭐️Paper: https://arxiv.org/abs/2302.13540v1

💻 Dataset : https://paperswithcode.com/dataset/nyuv2

ai_machinelearning_big_data