Machinelearning

02 ноября 2023 12:02

🚀 Важное событие в области искусственного интеллекта! Восьмая глобальная онлайн-конференция AI Journey 2023 в сфере ИИ.

С 22 по 24 ноября главные эксперты по ИИ из России и других стран поделятся информацией о новых трендах в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Конференцию также можно посмотреть онлайн.

Кроме того, AI Journey 2023 объявит официальных финалистов AI Journey Science и вручит награды победителям международных онлайн-соревнований AI Challenge и AIJ Contest.

Смотрим тут.

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

01 ноября 2023 11:09

🔥 Learning From Mistakes Makes LLM Better Reasoner

LEMA fine-tunes LLMs on mistakecorrection data pairs generated by GPT-4.

Большие языковые модели недавно продемонстрировали замечательные способности к рассуждениям при решении математических задач. Для дальнейшего улучшения этих возможностей в данной работе предлагается метод обучения на ошибках (LeMa), аналогичный процессам обучения человека.

Если взять студента, который не смог решить математическую задачу, для достижения успеха, студент узнает, какую ошибку он допустил и как ее исправить. Имитируя этот процесс обучения, основанный на ошибках, LeMa производит тонкую настройку LLM на парах данных "ошибка-исправление", генерируемых GPT-4.

В частности, сначала собираются неточные пути рассуждений от различных ЛЛМ, а затем используется GPT-4 в качестве "корректора", чтобы (1) определить ошибочный шаг, (2) объяснить причину ошибки, (3) исправить ошибку и сформировать окончательный ответ.

LeMa стабильно улучшает производительность моделей по сравнению с тонкой настройкой и превосходит показатели SOTA, достигнутые другими моделями с открытым исходным кодом на различных сложных задачах.

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

📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2310.20689v1.pdf

⏩ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/math

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

31 октября 2023 12:44

🪄IC|TC: Image Clustering Conditioned on Text Criteria

New methodology for performing image clustering based on user-specified criteria in the form of text by leveraging modern Vision-Language Models and Large Language Models

В данной работе представлена новая методика кластеризации изображений на основе заданных пользователем текстовых описаний с использованием современных моделей "зрение-язык" и больших языковых моделей.

Метод Image Clustering Conditioned on Text Criteria (IC TC), представляет собой новую парадигму кластеризации изображений и требует минимального вмешательства человека и предоставляет пользователю полный контроль над результатами кластеризации. Эксперименты показали, что IC TC может эффективно кластеризовать изображения с различными критериями, такими как действия человека, его физическое местоположение или настроение, значительно превосходя при этом другие решения.

🖥 Github: https://github.com/sehyunkwon/ictc

📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2310.18297v2.pdf

⏩Tasks: https://paperswithcode.com/task/clustering

/channel/ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

31 октября 2023 09:05

Работаешь на пределе → Выгораешь → Прокрастинируешь → Опять надо работать на пределе

Этот порочный круг можно разорвать с тем самым Neiry Mind Tracker

Наш софт обрабатывает электрическую активность твоего мозга и дает персональные рекомендации: когда мозг готов к работе, а когда пора отдохнуть...
😖 Иначе ты снова поймаешь ту самую прокрастинацию

Это функцию мы называем «Нейропомодоро», потому что это похоже на тот самый таймер: ты работаешь 20-30 минут и потом софт говорит, что пора сделать паузу...
❗️ Только в нашем случае — это персональный таймер, основанный на твоей РЕАЛЬНОЙ усталости

Под капотом — настоящая наука и длительные исследования нейрофизиологов

Узнай подробнее о майнд-трекере Neiry: https://neiry.ru/mindtracker?utm_source=tg_in&utm_medium=3110mac&utm_term=adP3

Реклама. ООО "НЕЙРИ". ИНН 9701140612. erid: LjN8KXJnS

Machinelearning

30 октября 2023 17:02

Запусти стартап и получи грант на его развитие

Заполняй заявку в акселератор Сбера для студентов, аспирантов и научных сотрудников вузов. Регистрация открыта!

За 6 месяцев ты:
— узнаешь, какие этапы нужно пройти, чтобы создать стартап
— соберешь команду или присоединишься к существующей
— создашь бизнес-проект под руководством наставника
— достигнешь первых бизнес-результатов: предзаказы, договоренности о пилотировании или MVP устройства

Какие есть преимущества?
— лучшие команды представят проекты на Демо-дне, где их оценят топ-менеджеры Сбера и других корпораций, бизнес-ангелы
— победители получат призы от Сбера, смогут рассчитывать на гранты от Moscow Seed Fund и на специальный грант Президента РФ для магистров

Выпускники программы создали более 1500 технологических стартап-проектов и привлекли больше 420 млн рублей на их развитие.
Хочешь так же? Регистрируйся!

Machinelearning

30 октября 2023 09:19

❗️Как легко получить Spark кластер на 10 узлов?
Современные облачные инфраструктуры позволяют сделать это всего за несколько шагов.

▶️ 9 ноября в 20:00 мск в рамках онлайн-курса MLOps от OTUS пройдёт открытый урок «Big Data в облаках».

На открытом уроке:
🔹Рассмотрим как создать в Yandex Cloud Spark кластер.
🔹 Что лучше использовать в качестве хранилища: HDFS или S3.
🔹 Как можно экономить за счет динамического выделения ресурсов.

✅ Владение инструментами MLOps открывает новые карьерные горизонты специалистам ML, Data Scientist’ам и Software инженерам.

👉 РЕГИСТРАЦИЯ

https://otus.ru/lessons/ml-bigdata/?utm_source=telegram&utm_medium=cpm&utm_campaign=ml-bigdata&utm_content=lesson-09-11-2023&utm_term=ai_machinelearning_big_data#event-3489

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8KLt6S

Machinelearning

26 октября 2023 19:02

CS25: Transformers United V3

Новые лекции на курсе по Трансформерам от Стенфорда! На Stanford CS 25 "Transformers United" выступали такие звездные гости, как Андрей Карпаты, Ноам Браун, Лукас Бейер и сам Джефф Хинтон!

Вышел новый доклад, посвящённый созданию и рецептам создания универсальных ИИ-агентов в открытых мирах:

- MineDojo: открытый фреймворк и мультимодальная база данных для обучения агентов Minecraft.
- Voyager: агент для пожизненного обучения в Minecraft на базе LLM.
- Eureka: GPT-4 развивает функции вознаграждения, чтобы научить руку робота крутить ручку.
- VIMA: один из самых ранних мультимодальных LLM с.
- Взгляд в будущее: перспективные направления исследований.

☑️ Slides: https://drive.google.com/file/d/1lWIhijUaTZkkWOC_YwZHMoI0h7EAWVPL/view

📑 Lectures: https://web.stanford.edu/class/cs25

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

26 октября 2023 13:03

🕵️ Detecting Pretraining Data from Large Language Models


Min-K% Prob, простой и эффективный метод, который позволяет определить, была ли LLM предварительно обучена на заданном тексте, а также для обнаружения защищенного авторским правом текста.

Датасет WikiMIA служит бенчмарком, предназначенным для обнаружения данных предварительного обучения.

🖥 Github: https://github.com/swj0419/detect-pretrain-code

📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2310.16789.pdf

📘 WikiMIA Benchmark:

⏩ Project: https://swj0419.github.io/detect-pretrain.github.io/

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

25 октября 2023 19:02

🔇 Efficient Large-Scale Audio Tagging

AudioSet pre-trained models ready for downstream training and extraction of audio embeddings.

Трансформеры доминируют в области по работе с адуио и заменили CNN в качестве современной нейросетевой архитектуры.

Трансформеры отлично справляются с огромными аудио датасетами и подходят для создания мощных предварительно обученных моделей.

Однако трансформеры являются сложными моделями и масштабируются квадратично по отношению к длине данных, что делает их медленными.

В данной модели используются динамические CNN, которые достигают лучшей производительности на задачах разметки аудио данных и хорошо масштабируются, достигая производительности трансформеров и даже превосходя их.

🖥 Github: https://github.com/fschmid56/efficientat

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2310.15648v1

⏩ Demo: https://21527a47f03813481c.gradio.live/

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

25 октября 2023 14:06

🦩 Woodpecker: Hallucination Correction for Multimodal Large Language Models

Hallucination Correction for MLLMs. The first work to correct hallucination in multimodal large language models.

Большие языковые модели могут вызывать галлюцинации и генерировать ложную информацию, что приводит к потенциальной дезинформации и путанице.

Для борьбы с галлюцинациями в современных исследованиях в основном используется метод настройки по инструкции, требующий переобучения моделей на конкретных данных.

В данной работе предлагается иной подход, представляя метод не требующий переобучения модели, который называется Woodpecker.

Woodpecker работает в 5 этапов: извлечение ключевых понятий, формулировка вопроса, визуальная проверка знаний, формирование визуального утверждения и коррекция галлюцинаций. Реализованный по принципу постредактирования, Woodpecker может легко работать с различными МЛЛМ, оставаясь при этом эффективным за счет доступа к промежуточным результатам работы модели.

🖥 Github: https://github.com/bradyfu/woodpecker

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2310.15110v1

⏩ Demo: https://21527a47f03813481c.gradio.live/

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

24 октября 2023 13:02

✅ Zero123++: a Single Image to Consistent Multi-view Diffusion Base Model

Новая модель диффузии для генерации многоракурсных 3D изображений из одного изображения. Фреймворк позволяет получать высококачественные изображения, решая такие распространенные проблемы, как деградация текстуры и геометрическое несоответствие генерации.

🖥 Github: https://github.com/sudo-ai-3d/zero123plus

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2310.15110v1

⭐️ Demo: https://huggingface.co/spaces/sudo-ai/zero123plus-demo-space

🚀Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/shapenet

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

23 октября 2023 14:58

🖥 AutoGen

AutoGen provides multi-agent conversation framework as a high-level abstraction.

AutoGen - это фреймворк от Майкрософт, позволяющий разрабатывать LLM-приложения с использованием нескольких агентов, способных взаимодействовать друг с другом для решения задач. Агенты AutoGen настраиваются, общаются и легко допускают участие человека.

Агенту можно поручить действовать в качестве кодера, пишущего код на основе промыта. Второму агенту можно назначить роль ревьюера кода, который указывает на ошибки в коде. После обмена сообщениями агенты отдают пользователю финальный код с пояснениями.
Такой подход приводит к значительному повышению эффективности работы генеративных моделей – по данным Microsoft, AutoGen может ускорить написание кода в несколько раз.

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

📕 Project: https://microsoft.github.io/autogen/

🤗 FLAML.: https://github.com/microsoft/FLAML

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

21 октября 2023 16:13

🐾 Putting the Object Back into Video Object Segmentation (Cutie)

Cutie - это фреймворк для сегментации видеообъектов, обладающий большей высокой производительностью, устойчивостью и скоростью.

Cutie четко отделяет семантику объекта переднего плана от фона. На сложном наборе данных MOSE Cutie превосходит все предыдущие методы сегментации.

git clone https://github.com/hkchengrex/Cutie.git

🖥 Github: https://github.com/hkchengrex/Cutie

🖥 Colab: https://colab.research.google.com/drive/1yo43XTbjxuWA7XgCUO9qxAi7wBI6HzvP?usp=sharing

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2310.12982v1

🚀Project: https://hkchengrex.github.io/Cutie/

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

20 октября 2023 12:30

📑 DocXChain: A Powerful Open-Source Toolchain for Document Parsing and Beyond

DocXChain - мощный инструментарий с открытым исходным кодом для синтаксического анализа документов, предназначенный для автоматического преобразования разнородной информации, содержащейся в неструктурированных документах, таких как текст, таблицы и диаграммы, схемы в структурированные представления, доступные для машинного чтения и манипулирования.

🖥 Github: https://github.com/alibabaresearch/advancedliteratemachinery

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2310.12430v1

🚀Damo: https://damo.alibaba.com/labs/language-technology

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

19 октября 2023 19:03

📒 GigaChat нового поколения.

Разработчики @gigachat_bot изменили подход к обучению модели, а потому практически все умения модели были улучшены. В частности, речь идет о сокращении текстов, ответов на вопросы и генерации идей.

Появился и бот GigaChat в социальной сети «ВКонтакте» — после активации, его можно использовать для самых разных целей: от создания текстов до генерации изображений (за счет интеграции с Kandinsky).

Число уникальных пользователей GigaChat достигло 1 млн.

• Попробовать

@data_analysis_ml

Machinelearning

02 ноября 2023 09:46

🔥 Learn from Andrew Ng! Generative AI for Everyone

Instructed by AI pioneer Andrew Ng, Generative AI for Everyone offers his unique perspective on empowering you and your work with generative AI.

Узнайте, как работает генеративный искусственный интеллект в новом бесплатном курсе от легендарного Эндрю Ына. Как использовать ИИ в профессиональной или личной жизни и как он повлияет на работу, бизнес и общество.

Вы познакомитесь с реальными примерами работы ии, изучите типичные кейсы использования, получите возможность практической работы с инструментами генеративного ИИ, чтобы применить полученные знания на практике и получить представление о влиянии ИИ на бизнес и общество.

Этот курс доступен для всех и не предполагает наличия опыта кодинга или работы с искусственным интеллектом.

https://www.deeplearning.ai/courses/generative-ai-for-everyone/

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

01 ноября 2023 08:53

Три совета джунам от технических директоров и героев нового выпуска шоу «1х1» 🤓 Это Станислав Макеев и Никита Илясов, которые руководят разработкой в Лавке и Еде.

⬇️ «Образование нужно»
Да, знание уравнений в частных производных вряд ли пригодится на практике, но научит разбираться в сложных темах и строить конструкции в голове.

⬇️ «Слушайте фидбэк»
Для этого рядом нужны более опытные коллеги. В сообществе сильных специалистов вы будете расти быстрее.

⬇️ «Создайте систему знаний»
Она позволит легко вернуться к вещам, которые вам когда-то понравились, и не потерять полезную информацию.

Подписывайтесь 👉 @yandex

Machinelearning

31 октября 2023 10:01

Руководитель ML-направления в Яндекс Учебник
Москва / гибрид
Team Lead

Яндекс Учебник — это платформа, которая помогает проще и эффективнее осваивать школьную программу. Мы хотим изменить парадигмы образования, чтобы ускорить изучение тем и повысить качество их закрепления. Для этого мы разрабатываем GPT в Учебнике — инструмент, который упростит процесс обучения как для ребёнка, так и для учителя. Мы стремимся, чтобы машинное обучение и GPT в частности помогали выстраивать оптимальный образовательный маршрут, выполнять задания и прорабатывать ошибки.

Какие задачи вас ждут
- руководить процессом разработки нейросети, которая будет учить школьников информатике: анализировать успехи, составлять учебные планы, давать советы и искать проблемные области, и всё это — с индивидуальным подходом;
- налаживать взаимодействие между продуктом и командой ML, которая обучает первые версии моделей, основанных на YaGPT;
- совместно с командой ML разрабатывать методические инструменты, которые будут на основе больших данных о поведении пользователя оценивать, какие его навыки нуждаются в проработке, и помогать совершенствовать их.

Мы ждем, что вы
- знаете Python и SQL, работали с SciPy, Pandas, Torch, TensorFlow;
- хорошо понимаете принципы ML и применяли их на практике;
- можете с нуля построить пайплайн обучения модели: формулирование требований, выбор метрик, выбор алгоритма машинного обучения, сбор данных, обучение алгоритма, оценка качества, развёртка в продакшн;
- понимаете, как модель будет работать в продакшне, с учётом ограничений;
- руководили командой.

Будет плюсом, если вы
- проектировали и разрабатывали высоконагруженные ML-сервисы.

Откликнуться
Контакт в тг: @bachinina_ek

Machinelearning

30 октября 2023 19:17

☑ PERF: Panoramic Neural Radiance Field from a Single Panorama

PERF - новая систему синтеза 360-градусного обзора, которая генерирует Nerf я на основе одной панорамы.

PERF позволяет осуществлять трехмерное перемещение по сложным сценам без затратного и утомительного сбора изображений.

Многочисленные эксперименты на Replica и новом датасете PERF-in-the-wild демонстрируют превосходство PERF над другими современными методами. Модель подходит для задач преобразование панорамы в 3D, текста в 3D и стилизации 3D-сцен.

🖥 Github: https://github.com/perf-project/PeRF

⚡️Project: https://perf-project.github.io/

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2310.16831v1

⏩ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/replica

/channel/ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

30 октября 2023 10:21

🔅 FreeNoise: Tuning-Free Longer Video Diffusion via Noise Rescheduling

✅ totally no tuning ✅less than 20% extra time ✅ support 512 frames

LongerCrafter (FreeNoise) - это новый метод генерации длинных видео, не требующих настроек, на основе предварительно обученных моделей диффузии.

Обширные эксперименты показывают превосходство данного метода по сравнению с предыдущими для расширения генеративных возможностей диффузионных моделей видео.

Промт, который был использован для генерации видео: "Чихуахуа в костюме космонавта, парящая в космосе, кинематографическое освещение, эффект свечения";
Разрешение: 1024 x 576; Кадры: 64.

🖥 Github: https://github.com/arthur-qiu/LongerCrafter

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2310.15169

⏩ Project: http://haonanqiu.com/projects/FreeNoise.html

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

27 октября 2023 17:23

Masked Space-Time Hash Encoding for Efficient Dynamic Scene Reconstruction

Masked Space-Time Hash (MSTH) - новый метод эффективного восстановления динамических 3D-сцен из многоракурсного видео.

🖥 Github: https://github.com/masked-spacetime-hashing/msth

🤗 HH: https://huggingface.co/datasets/masked-spacetime-hashing/Campus

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2310.17527v1

⏩ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mip-nerf-360

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

26 октября 2023 18:00

Открыта регистрация на отборочный этап Всероссийского хакатона по биометрии с призовым фондом 1 000 000 рублей!
⠀
Тебе предстоит решить интересные задачи, чтобы победить в отборочном туре и принять участие в финале Всероссийского хакатона по биометрии, который пройдет уже 24-25 ноября в Москве. 

Кейсы:
• Создание дипфейков для тестирования
• Обнаружение дипфейков
• Некооперативный фронтальный алгоритм защиты от атак предъявления
• Решения для использования новых биометрических модальностей на пользовательских устройствах
⠀ ⠀
🗓 Даты отборочного этапа в ОНЛАЙН-ФОРМАТЕ:  3-5 ноября 2023 года   
❗️Даты финала:  24-25 ноября 2023 года  📍 Место: Москва
❗️ Формат: смешанный (отборочный этап в онлайн-формате, а финал на площадке в Москве)
👉 Регистрация на отборочный тур открыта до 29 октября 2023 года: https://tglink.io/4ed0cc6120bd

Реклама. ООО "АКСЕЛЕРАТОР ВОЗМОЖНОСТЕЙ". ИНН 9704005146. erid: LjN8KXChL

Machinelearning

26 октября 2023 11:03

💥Прокачайтесь в машинном обучении на бесплатных Тренировках по ML от Яндекса

ML — новое направление Тренировок от Яндекса, которое посвящено классическому машинному обучению. Курс разработан совместно со Школой анализа данных и подойдёт для выпускников технических вузов и начинающих ML-специалистов.
Тренировки пройдут с 30 октября по 29 ноября.

Тренировки по ML — это отличная возможность прокачаться в теме, закрепить знания и подготовиться к отбору в IT-компанию. Здесь вас ждут лекции от экспертов Яндекса, домашние задания и еженедельные онлайн-разборы.

🏆 Участники, которые проявят себя лучше других, получат фаст-трек в Яндекс, а те, кто пройдёт больше половины курса — сертификат о прохождении, который украсит портфолио.

Как проходят Тренировки по ML

1️⃣ Регистрируетесь: участвовать могут все желающие бесплатно и без конкурсного отбора. Старт Тренировок 30 октября.
2️⃣ Смотрите лекции и самостоятельно решаете задачи, которые определяют ваше место в рейтинге участников
3️⃣ Проверяете себя на еженедельных онлайн-разборах
4️⃣ Получаете награды от Яндекса

Я в деле!

Если вы уже чувствуете себя уверенно в направлении ML, то скорее подавайте заявку на оплачиваемую стажировку.

Machinelearning

25 октября 2023 17:50

⚡В OTUS стартует набор в группу курса Reinforcement Learning. Отправьте заявку, для того чтобы получить доступ к открытым урокам и получите скидку на обучение.

31.10 в 20.00 (мск) приглашаем на welcome-вебинар «Основные алгоритмы в обучении с подкреплением»

📌На занятии вы:

- познакомитесь с основными алгоритмами обучения с подкреплением;

- узнаете, как применять нейросети для обучения агентов, как обучить агента в среде с дискретным и непрерывным набором действий;

- изучите многообразие алгоритмов обучения с подкреплением и выбор наиболее подходящих из них.

👉Регистрация https://otus.pw/SJiV/

После прохождения курса студенты поймут сильные и слабые стороны основных алгоритмов RL и научатся применять их для решения разнообразных задач в реальном мире, включая игровую индустрию, робототехнику, управление энергетическими системами и управление финансовым портфелем.

При оплате курса возможны разные способы оплаты и рассрочка платежа

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8KbLVB

Machinelearning

25 октября 2023 12:01

Приглашаем на «Большую дату» — митап для аналитиков и дата-сайентистов в Москве

Обсудим последние новости мира аналитики данных, поделимся реальными кейсами и их решениями. Будут спикеры из разных команд Яндекса:

🔸 Андрей Молотов, старший аналитик-разработчик. Расскажет, как предсказать отток сотрудников и уменьшить его с помощью ML-моделей и экспериментов.

🔸 Яна Кузнецова, руководитель группы платёжной аналитики. Объяснит, что такое FinOps и какую роль играет аналитика в C2B-платежах Яндекса.

🔸 Владислав Енин, менеджер проектов. Поделится историей о повышении конверсии платежей в Маркете.

🔸 Кирилл Черкашин, старший аналитик-разработчик. Объяснит, с какими сложностями столкнулись ребята при разработке NLP-пайплайна в модерации рекламы и как их решали.

🔸 Александр Самусенко, руководитель группы развития рекламных продуктов и стабильности. Расскажет, что такое аналитика ранжирования и зачем она нужна.

После докладов сыграем в «Сто к одному», отдохнём, поболтаем о жизни и просто хорошо проведём время. Митап пройдёт 28 октября в Москве, для всех желающих мы проведём онлайн-трансляцию.
Зарегистрироваться можно здесь.

Реклама. ООО "Яндекс". erid: 2Vtzqx6YBjb

Machinelearning

24 октября 2023 11:02

🏆 Yandex Cup 2023 — открытый чемпионат для настоящих творцов

Разработчики — художники нового мира. Они создают смыслы, правила и законы, манифестируют идеи, творят миры и целые вселенные. И, если их предшественники делали это, используя слова, краски и звуки, то современные творцы создают новую реальность с помощью программного кода.

Искусство писать код

Тема чемпионата в этом году «Решаем искусство». Участников ждут нестандартные задачи на стыке IT и творчества, а лучшие встретятся лицом к лицу в финале, чтобы оживить арт-инсталляцию и разделить между собой 8 500 000 рублей.

Показать своё мастерство можно в 6 направлениях:

🔸 Фронтенд
🔸 Бэкенд
🔸 Мобильная разработка
🔸 Аналитика
🔸 Алгоритмы
🔸 Машинное обучение

Финал и церемония награждения пройдут офлайн в офисе Яндекса в Казахстане. Яндекс предоставит финалистам проезд и проживание в Алматы.

Регистрация открыта до 29 октября включительно:

👉 Участвую!

#Yandex_Cup23

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

22 октября 2023 14:39

🦙AgentTuning: Enabling Generalized Agent Abilities For LLMs.

AgentTuning - простой и эффективный метод расширения агентских возможностей для решения сложных задачи реального мира при сохранении всех возможностей ЛЛМ.

AgentTuning содержит датасет 1866 высококачественных взаимодействий, предназначенных для улучшения работы ИИ-агентов в 6 различных реальных задачах.

🖥 Github: https://github.com/THUDM/AgentTuning

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2310.12823

🤗 Model: https://huggingface.co/THUDM/agentlm-70b

🚀Dataset: https://huggingface.co/datasets/THUDM/AgentInstruct

⭐️ Project: https://thudm.github.io/AgentTuning/

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

21 октября 2023 13:13

Как начать развиваться в профессии дата-инженера? 

👨‍💻Освойте лучшие практики работы с данными на онлайн-курсе «Data Engineer» от OTUS. 

➡️За 4 месяца вы научитесь собирать данные, разрабатывать архитектуру данных в компании и создавать сервисы для обработки данных больших объемов. Одна из фишек курса — метод кейсов. На занятиях разбираем примеры внедрений, использования инструментов, оптимизации производительности, а также возможные проблемы и ошибки. 

Старт занятий — 27 октября.  

👉 ПРОЙТИ ТЕСТ https://otus.pw/mWaY/

Успейте пройти вступительный тест и занять место в группе по спец.цене.

Приобрести курс возможно в рассрочку.

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8KTHA4

Machinelearning

19 октября 2023 20:03

🛠 Improving Long Document Topic Segmentation Models With Enhanced Coherence Modeling

SpokenNLP: Официальный репозиторий кодовых баз по самым разным исследовательским проектам, разработанным командой SpokenNLP Speech Lab, Alibaba DAMO Academy.

🖥 Github: https://github.com/alibaba-damo-academy/spokennlp

📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2310.11772v1.pdf

🚀Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/wikisection

ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

19 октября 2023 17:03

Как автоматизировать переобучение ML-моделей
Разработчики ML-моделей из Газпромбанка рассказывают, как в условиях банковской регуляторики, требований безопасников и запрета на использование некоторых инструментов (того же Git LFS) сократить срок переобучения модели с месяца до одного дня.

В статье говорится об разделении и параллельном выполнение процесса сканирования и выкатки кода по CI/CD-процессу, благодаря архитектурному разграничению весов модели и самого кода как разных сущностей сборки.

https://habr.com/ru/companies/gazprombank/articles/766736/