Machinelearning

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

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