Большой медицинский Machine learning дайджест подготовлен командой телеграм канала Machine Learning Interview.
Модели машинного обучения и бенчмарки
🟩 ONCOPILOT: Интерактивная модель для сегментации опухолей на основе КТ и измерения по RECIST 1.1.

Большой медицинский Machine learning дайджест подготовлен командой телеграм канала Machine Learning Interview.
🟩 ONCOPILOT: Интерактивная модель для сегментации опухолей на основе КТ и измерения по RECIST 1.1.
Всем привет, с вами команда Layer!
Читать полностью »
Привет! Меня зовут Александр Телепов, я — исследователь в Институте AIRI. Наша команда занимается применением глубокого обучения в науках о жизни. В сферу наших интересов входят такие задачи, как дизайн материалов, анализ растворимости или поиск новых лекарственных препаратов. Про последнее я бы хотел поговорить поподробнее.
О том, что сегодня для поиска новых соединений используют нейросети, слышали многие. Взять хотя бы нашумевший AlphaFold 3Читать полностью »
В этой статье будут встречаться термины, которые я намеренно не перевожу из-за того, что перевод либо звучит ужасно, либо не отражает сути термина.
Генерация разнообразного контента с помощью ИИ продолжает быть на пике популярности. На смену картинкам по описанию пришли музыкальные композиции на основе текста и психоделические видео, на которых у людей меняется не только геометрия, но и вообще всё. Однако это лишь вершина айсберга. We need to go deeper. Хабру нужны не смешные нейро(де)генеративные мемы, а статьи от людей, которые работают с генеративным ИИ профессионально и на острие современных технологий пытаются сделать нечто крутое и полезное.
Основой семантического поиска может являться ML задача Sentence Similarity, а если быть еще конкретнее, то это Semantic Textual Similarity. Модели, обученные под эту задачу, способны оценивать насколько близки предложения по своему смыслу. Всё, что нам дальше остается, так это засунуть модель в некоторую поисковую систему, но тут давайте по порядку.
RuGPT3 - коллекция генеративных моделей от Сбер
Проводим автоматическое тестирование циклическим перебором вариантов
Работаем в Colab, тестируем Small, Mediub, Large.
Параметры генерации совершенно неоптимизированы - это первый заход, чтобы посмотреть исходную ситуацию и сравнивать по мере улучшения.
Читать полностью »
Владение английским языком принято оценивать по системе CERF (Common European Reference Framework), состоящей из шести уровней, где уровень A1 – начинающие, а уровень С2 – профессионально владеющие иностранным языком. Международный уровень С2 часто позиционируется как “уровень образованного носителя”, и получение соответствующего сертификата зачастую является либо заветной мечтой, либо предметом гордости преподавателя-лингвиста.
Я придерживаюсь мнения, что если хочешь в чем-то разобраться, то реализуй этой сам. Когда я только начинал заниматься датасаенсом, я разобрался, как считать градиенты на бумажке, перескочил этап реализации сеток на numpy и сразу стал их обучать. Однако, когда спустя долгое я всё-таки решил это сделать, то столкнулся с тем, что не могу это сделать, потому что у меня не сходятся размерности.
Перебрав множество материалов, я остановился на книге Deep Learning from Scratch. Теперь я разобрался, и хочу сделать свой туториал.