Machinelearning

2023-06-01 13:43:20 Платформа Sber Process Mining заменит иностранную процессную аналитику для внутреннего аудита X5 Group. Процесс перехода уже состоялся и специалисты X5 продолжат автоматизировать проверки соответствия бизнес-процессов установленным нормативам и тестирование контрольных процедур на российском программном обеспечении.

Плюсы от перехода на платформу Sber Process Mining для X5 Group:
Отечественное ПО — снижение зависимости от западных вендоров
Сохранение возможности регулярного тестирования контрольных процедур на больших объемах данных
Быстрый поиск отклонений и нарушений, в том числе недоступных для выявления традиционными средствами
Встроенные инструменты машинного обучения
Может применяться для оптимизации любых процессов с цифровыми следами

«Мы гордимся нашим сотрудничеством с X5 Group. Это отличный пример синергии, которая позволила нам совместно решить амбициозную задачу по вендерозамещению решения от лидера мирового рынка. Глубокая экспертиза коллег и качественная обратная связь позволили нам вывести платформу Sber Process Mining на уровень лучших мировых практик», — заявил вице-президент Сбера Тарас Скворцов.

Подробности:
https://platformv.sber.ru/products/sber-process-mining Открыть/Комментировать

2023-05-31 19:31:47 GPT4Tools: Teaching LLM to Use Tools via Self-instruction

GPT4Tools is a centralized system that can control multiple visual foundation models. It is based on Vicuna (LLaMA), and 71K self-built instruction data.

GPT4Tools - это интеллектуальная система, которая может автоматически принимать решения, управлять и использовать различные визуальные модели, позволяя пользователю взаимодействовать с изображениями во время диалога с Chatgpt.

Github: https://github.com/stevengrove/gpt4tools

Paper: https://arxiv.org/abs/2305.18752v1

Project: https://gpt4tools.github.io/

ai_machinelearning_big_data Открыть/Комментировать

2023-05-31 17:31:31 Хотите работать ML-инженером в Тинькофф, Яндекс, ВКонтакте, Ozon или другой крупной IT-компании?

Освоить всю необходимую базу для получения оффера можно за 7 месяцев на курсе Start ML.

Вы на практике узнаете как ML-алгоритмы работают под капотом, научитесь обучать
модели и нейронные сети, а также оценивать их влияние на бизнес и продукт с помощью статистики и A/B-тестов — всё под руководством опытных специалистов из Райффайзен и Яндекс.

Курс даст всё необходимое, чтобы уверенно пройти собеседование на позицию Junior ML-специалиста и уже с первых дней быстро расти и приносить компании пользу. С поиском вакансий и трудоустройством обязательно поможем.

Новый поток стартует уже 8 июня, а по промокоду MLBIGDATA21 для вас действует скидка 5%. Присоединяйтесь!

[Зарегистрироваться] Открыть/Комментировать

2023-05-30 18:01:36 BigTrans

BigTrans which adapts LLaMA that covers only 20 languages and enhances it with multilingual translation capability on more than 100 languag

Предварительные эксперименты по многоязычному переводу показывают, что BigTrans сравним с ChatGPT и Google Translate на многих языках и даже превосходит ChatGPT в 8 языковых парах.

Github: https://github.com/ZNLP/BigTrans/tree/main

Paper: https://arxiv.org/abs/2305.18098v1

Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/flores-200

ai_machinelearning_big_data Открыть/Комментировать

2023-05-22 12:39:45 LLM-Pruner: On the Structural Pruning of Large Language Models

Compress your LLMs to any size;

LLM-Pruner: модель прунинга для больших языковых моделей.

Github: https://github.com/horseee/llm-pruner

Paper: https://arxiv.org/abs/2305.11627v1

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

ai_machinelearning_big_data Открыть/Комментировать

2023-05-21 12:04:46 Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold

DragGAN, anyone can deform an image with precise control over where pixels go, thus manipulating the pose, shape, expression, and layout of diverse categories such as animals, cars, humans, landscapes, etc.

DragGAN: Новый метод манипуляции сгенерированных изображений, который позволяет изменять позицию объектов, их размеры, выражения лиц, позы одим кликом.

Project: https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/DragGAN/

Github: https://github.com/XingangPan/DragGAN

Paper: https://arxiv.org/pdf/2305.10973.pdf

ai_machinelearning_big_data Открыть/Комментировать

2023-05-19 22:01:12 Diff-Pruning: Structural Pruning for Diffusion Models

Structural Pruning for Diffusion Models.

Diff-Pruning - новый эффективный метод прунинга для диффузионных моделей.

Github: https://github.com/vainf/diff-pruning

Paper: https://arxiv.org/abs/2305.10924v1

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

ai_machinelearning_big_data Открыть/Комментировать

2023-05-19 20:01:55 1 млн рублей получат авторы лучшей научной статьи по искусственному интеллекту и машинному обучению

В рамках международной конференции «Путешествие в мир искусственного интеллекта» (AI Journey 2023) проходит конкурс научных статей по искусственному интеллекту (AI) и машинному обучению (ML). Авторы самых интересных работ, помимо публикации в авторитетном научном журнале, также смогут принять участие в программе конференции.

Рецензии на научные работы дадут профи из мира AI и ML. Наиболее выдающиеся статьи будут опубликованы в научном журнале с международной аудиторией: «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления» и в англоязычном Doklady Mathematics. За лучшую статью предусмотрен приз — 1 млн рублей.

Статья должна быть оформлена по правилам конкурса и содержать ранее не опубликованные материалы. Работы принимаются на русском и английском языках.

Переходите на сайт AI Journey, регистрируйтесь и участвуйте. Открыть/Комментировать

2023-05-19 16:02:13 Segment Any Anomaly without Training via Hybrid Prompt Regularization

This project addresses zero-shot anomaly detection by combining SAM and Grouding DINO.

Цель этого проекта - сегментировать любую аномалию без какого-либо обучения. Это интересное демо работает, объединяя Grounding DINO и Segment Anything!

Github: https://github.com/caoyunkang/segment-any-anomaly

Colab: https://colab.research.google.com/drive/1Rwio_KfziuLp79Qh_ugum64Hjnq4ZwsE?usp=sharing

Paper: https://arxiv.org/abs/2305.11013v1

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

ai_machinelearning_big_data Открыть/Комментировать

2023-05-19 14:02:03 Почему мы всё время начинаем и бросаем учить английский?

Одна из причин — мы не знаем свой уровень языка. В итоге берёмся за контент, который нам не по силам. Например, сериал «Друзья» часто советуют смотреть тем, кто начинает учить язык, но в нём полно юмора, который начинающие пока понять не могут.

В итоге разрыв знаний удручает и мотивация снова падает.

Если вы готовы дать английскому ещё один шанс, мы поможем поверить в свои силы и довести дело до конца.

Приходите на бесплатную консультацию в Яндекс Практикум:

- Проведём устный тест на уровень языка,
- Покажем, чего реально добиться за полгода изучения,
- Расскажем, как наши курсы помогут достичь цели.


Записаться Открыть/Комментировать