Machinelearning

2023-06-05 20:59:16 GRES: Generalized Referring Expression Segmentation

New benchmark (GRES), which extends the classic RES to allow expressions to refer to an arbitrary number of target objects.

Новый метод и датасет расширяющий классический RES, который принимает изображение и тектовое описание в качестве входных данных для сегментации и обнаружения множественных объектов.

Github: https://github.com/henghuiding/ReLA

Paper: https://arxiv.org/abs/2306.00968

Project: https://henghuiding.github.io/GRES/

New dataset: https://github.com/henghuiding/gRefCOCO

ai_machinelearning_big_data Открыть/Комментировать

2023-06-05 18:01:37 Есть опыт в машинном обучении, но хотите расти дальше?

Валерий Бабушкин, Vice President, Data Science в Blockchainꓸcom, вместе с karpov.courses создали продвинутый курс по ML, на котором вы научитесь решать нестандартные и востребованные бизнесом задачи.

Здесь вы познакомитесь с best practices индустрии и освоите все этапы работы ML-инженера: от сбора и разметки данных до деплоя собственных приложений.

К концу обучения вы создадите пять ML-сервисов, решающих реальные прикладные задачи, и научитесь проектировать всю необходимую для их работы инфраструктуру. 

Будет непросто, но это того стоит! Новый поток стартует уже сегодня, а по промокоду AIBIGDATA27 вы получите скидку 5%.

[Зарегистрироваться] Открыть/Комментировать

2023-06-05 15:30:11 Generative AI learning path

This learning path guides you through a curated collection of content on Generative AI products and technologies.

10 бесплатных курсов от Googel, которые помогут вам погрузиться в технологии генеративного ИИ: от основ больших языковых моделей до создания и развертывания решений генеративного ИИ в Google Cloud.

Introduction to Generative AI

Introduction to Large Language Models

Introduction to Responsible AI

Introduction to Image Generation

Encoder-Decoder Architecture

Attention Mechanism

Transformer Models and BERT Model

Create Image Captioning Models

Introduction to Generative AI Studio

Generative AI Explorer - Vertex AI

https://www.cloudskillsboost.google/paths/118

ai_machinelearning_big_data Открыть/Комментировать

2023-06-04 13:01:29 Wuerstchen: Efficient Pretraining of Text-to-Image Models

Novel technique for text-to-image synthesis that unites competitive performance with unprecedented cost-effectiveness and ease of training on constrained hardwar

Würstchen - это новый фреймворк для обучения моделей преобразования текста в изображения путем перемещения затратного вычислительно этапа текстового преобразования в сильно сжатое латентное пространство

Github: https://github.com/dome272/wuerstchen

Paper: https://arxiv.org/abs/2306.00637v1

Colab: https://colab.research.google.com/drive/1UTP9Xn2UIrVbAXyL-SKEvyLmgVWdw-Vy

ai_machinelearning_big_data Открыть/Комментировать

2023-06-04 11:01:52 Подборка полезных папок с каналами для датасаентисов

Папки, где вы найдете каналы с разбором лучших практик написания кода на Python и Golang до каналов по машинному обучению и нейросетям (папки работают на последних версиях тг).

https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy - Машинное обучение

https://t.me/addlist/8vDUwYRGujRmZjFi - Python

https://t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi - Golang Открыть/Комментировать

2023-06-03 17:58:46 Hiera: A Hierarchical Vision Transformer without the Bells-and-Whistles

Hiera is a hierarchical vision transformer that is fast, powerful, and, above all, simple. It outperforms the state-of-the-art across a wide array of image and video tasks while being much faster.

Hiera - это быстрый, мощный и, прежде всего, простой метод иерархической перегруппировки информации.

Он превосходит современные методы в широком спектре задач, связанных с изображениями и видео.

pip install hiera-transformer

Github: https://github.com/facebookresearch/hiera

Paper: https://arxiv.org/abs/2306.00989v1

Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/inaturalist

ai_machinelearning_big_data Открыть/Комментировать

2023-06-03 15:58:52 Positive Hack Days, новые железки и покупки

Новое видео на YouTube-канале Yandex Cloud

Вместе с гостями из «ЛитРес», EORA и архитектором Yandex Cloud Евгением Парфёновым обсуждаем много интересного в регулярном выпуске Monthly Cloud News Maу:

— форум по кибербезопасности Positive Hack Days;
— сделку Microsoft и Activision Blizzard;
— сканер уязвимости контейнерных образов;
— историю DNS и лазейки в WAF;
— повседневные новости Yandex DataSphere и Yandex SpeechKit.

Хотите узнать больше? Смотрите видео и делитесь им с друзьями Открыть/Комментировать

2023-06-02 14:36:57 10 Free Machine Learning Courses from Top Universities

Топ бесплатных курсов машинного обучения от лучших университетов мира

1. Introduction to Machine Learning - UC Berkeley

2. Introduction to Machine Learning - Carnegie Mellon University

3. Machine Learning - Stanford University

4. Machine Learning & Data Mining - Caltech

5. Learning from Data - Caltech

6. Machine Learning for Intelligent Systems - Cornell University

7. Large Scale Machine Learning - University of Toronto

8. Machine Learning with Large Datasets - Carnegie Mellon University

9. Foundations of Machine Learning and Statistical Inference - Caltech

10. Algorithmic Aspects of Machine Learning - MIT

ai_machinelearning_big_data Открыть/Комментировать

2023-06-02 12:35:56 В последнее время только и разговоров, что о нейросетях. Кто-то боится, что AI заберёт у них работу, а кто-то с его помощью повышают свою эффективность. Каждый, кто использует нейронки, уже немного приблизился к новой профессии. Мы ещё не знаем, как она будет называться. Но никто не мешает проявить фантазию: лид продуктового направления по ML ВКонтакте Иван Самсонов дал ей кодовое название — погонщик нейросетей.

Заглядывайте в статью и узнайте, как поймать волну перемен: вас ждёт большая подборка инструментов и небольшой туториал, как уже сейчас можно использовать их в работе.

Хабр: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/738776/

ai_machinelearning_big_data Открыть/Комментировать

2023-06-01 15:43:54 Introducing BERTopic Integration with the Hugging Face Hub

BERTopic provides a powerful tool for users to uncover significant topics within text collections, thereby gaining valuable insights.

BERTopic - это современная библиотека Python, которая упрощает процесс моделирования тем, используя различные трансформеры и c-TF-IDF для создания кластеров на основе плотности, позволяющих легко интерпретировать темы, сохраняя при этом важные слова в описаниях тем.

pip install bertopic

Hugging face: https://huggingface.co/blog/bertopic

Github: https://github.com/MaartenGr/BERTopic

Colab: https://colab.research.google.com/#fileId=https://huggingface.co/spaces/davanstrien/blog_notebooks/blob/main/BERTopic_hub_starter.ipynb

Docs: https://maartengr.github.io/BERTopic/getting_started/quickstart/quickstart.html

ai_machinelearning_big_data Открыть/Комментировать