Какие существуют популярные категории глубоких генеративных моделей (также известных как генеративные ИИ) в области глубинного обучения, и какие у них недостатки?
Рубрика «глубинное обучение»
ML Q & AI. Глава 9. Генеративные ИИ модели
2025-09-26 в 5:17, admin, рубрики: глубинное обучение, машинное обучение, нейросети, переводML Q & AI. Глава 8. Успех трансформеров
2025-09-06 в 10:35, admin, рубрики: глубинное обучение, машинное обучение, нейросети, переводВ чём секрет успеха трансформеров?
В последние годы трансформеры стали самой успешной архитектурой нейронных сетей, особенно в задачах обработки естественного языка. Теперь они близки к тому, чтобы стать SOTA для задач компьютерного зрения тоже. Успех трансформеров обусловлен несколькими ключевыми факторами: их механизм внимания, возможность легкой параллелизации, предварительное обучение без учителя и большое количество параметров.
Механизм внимания
ML Q & AI. Глава 7. Парадигмы обучения на нескольких GPU
2025-08-21 в 6:37, admin, рубрики: глубинное обучение, машинное обучение, нейросети, переводКакие существуют подходы к обучению на нескольких GPU и в чем их сильные и слабые стороны?
Подходы к обучению на нескольких GPU можно разделить на две группы: разделение данных для параллельной обработки несколькими GPU и разделение модели по нескольким GPU для преодоления ограничений памяти, когда размер модели превышает возможности одной видеокарты. Параллелизм данных попадает в первую категорию, в то время как тензорный параллелизм и параллелизм моделей попадают во вторую. Такие подходы как Читать полностью »
ML Q & AI. Глава 5. Уменьшение переобучения при помощи данных
2025-07-30 в 8:47, admin, рубрики: глубинное обучение, машинное обучение, нейросети, переводПредположим, что мы обучаем классификатор при помощи обучения с учителем и замечаем, что он страдает от переобучения. Какие существуют основные подходы для уменьшения переобучения путем модификации или дополнения данных?
ПереобучениеЧитать полностью »
ML Q & AI. Глава 3. Few-Shot Learning
2025-07-18 в 7:43, admin, рубрики: глубинное обучение, нейросети, переводЧто такое few-shot learning (обучение, FSL)? Чем оно отличается от традиционной процедуры обучения с учителем?
ML Q & AI. Глава 2. Self-Supervised Learning
2025-07-11 в 7:53, admin, рубрики: глубинное обучение, машинное обучение, нейросети, переводЧто такое self-supervised learning (обучение) (SSL), чем оно полезно и какие существуют подходы к его реализации?
Self-supervised обучение - это процедура предварительного обучения, которая позволяет нейронным сетям использовать большие объемы неразмеченных данных в Читать полностью »
ML Q & AI. Глава 1. Эмбеддинги, латентные пространства и представления
2025-07-03 в 4:44, admin, рубрики: глубинное обучение, машинное обучение, нейросети, переводИзвестный эксперт в области машинного обучения и ИИ Себастьян Рашка был добр бесплатно поделиться с миром своей уникальной книгой о фундаментальных вопросах в области современного машинного обучения. В ней он рассматривает вопросы создания эффективных архитектур для глубинного обучения. Книга охватывает 30 важных аспектов этой сферы в максимально доступной и понятной форме: каждый вопрос рассмотрен как небольшая, но интересная статья, подобно тем, что мы читаем здесь, на Хабре. Отсутствие такой книги в русскоязычном сегменте - большое упущение, поэтому верю, что серия переводов этой книги будет полезна сообществу Хабра.Читать полностью »
Лекарей сжигать нельзя беречь сейчас
2020-05-04 в 11:00, admin, рубрики: python, sap, Блог компании Open Data Science, глубинное обучение, графовые сверточные сети, графы, инновации, кадровые перестановки, математика, машинное обучение, мода, модели, организационные структуры и потоки, проекты, процессы, светская хроника, трансформации, тренды, управление, управление персоналом, управление проектамиTLDR: кому перестановки делают больнее — меряем свёрткой графов.
Код: RolX и ванильная трёхслойная GCN на мотифах.
Выгорание на рабочем месте повстречал ещё в начале своей карьеры — и с тех пор живо интересуюсь этим вопросом. Представьте обстановку. Большой проект внедрения SAP. Высокие ставки. Амбициозные сроки. Нагрузку каждый воспринимал по-своему. Кто-то сорвался и самоустранился от выполнения обязанностей, кто-то стал токсичнее, у меня самого в какой-то момент чувство юмора пропало. Ненадолго.
Управление изменениями (дисциплина, направленная на снижение напряжения во время внедрения информационных систем) многим обязана медикам. Во-первых, сам феномен эмоционального выгорания впервые зафиксировали у медицинских работников. Во-вторых, первое масштабное исследование, обобщающее 68 кейсов значительных перемен в английских госпиталях, открыло правила успеха для агентов изменения. Кроме того, моделирование эпидемий решает задачу максимизации влияния и позволяет внедрять нововведения быстрее и естественнее через (суб)оптимально выбранных людей на нужных местах.
Всё больше медучреждений перепрофилируют и это вызывает у работников ожидаемый стресс. Покажем, как его можно измерить, а уж где знаки препинания в заголовке ставить — решайте сами.Читать полностью »
«На чём корпорации вертели вашу приватность», Артур Хачуян (Tazeros Global)
2020-01-06 в 17:44, admin, рубрики: big data, Блог компании ua-hosting.company, глубинное обучение, информационная безопасность, машинное обучение, персональные данные, приватностьДень защиты персональных данных, Минск, 2019 год. Организатор: правозащитная организация Human Constanta.
Ведущий (далее – В): – Артур Хачуян занимается… Можно сказать «на тёмной стороне» в контексте нашей конференции?
Артур Хачуян (далее – АХ): – На стороне корпораций – да.
В: – Он собирает ваши данные, продаёт их корпорациям.
АХ: – На самом деле нет…
В: – И он как раз расскажет, как корпорации могут использовать ваши данные, что происходит с данными, когда они попадают в онлайн. Он не будет, наверное, рассказывать, что с этим делать. Мы подумаем дальше…
АХ: – Расскажу, расскажу. На самом деле долго рассказывать не буду, но на предыдущем мероприятии мне представили человека, которому «Фейсбук» даже аккаунт собаки заблокировал.
Всем привет! Меня зовут Артур. Я действительно занимаюсь обработкой и сбором данных. Конечно же, я не продают никому никакие персональные данные в открытом доступе. Шучу. Моя сфера деятельности – это извлечение знаний из данных, находящихся в открытых источниках. Когда что-то юридически является не персональными данными, но из этого можно извлечь знания и сделать их такими же по значимости, как если бы эти данные были получены из персональных данных. Ничего на самом деле страшного рассказывать не буду. Здесь, правда, про Россию, но про Белоруссию у меня тоже есть цифры.Читать полностью »
Артур Хачуян: искусственный интеллект в маркетинге
2020-01-04 в 9:30, admin, рубрики: big data, Influence-маркетинг, Блог компании ua-hosting.company, будущее здесь, глубинное обучение, машинное обучениеАртур Хачуян — известный российский специалист по обработке больших данных, основатель компании Social Data Hub (сейчас Tazeros Global). Партнёр НИУ ВШЭ. Подготовил и представил совместно с НИУ ВШЭ законопроект по Big Data в Совете Федерации Выступал в институте Кюри в Париже, СПБГУ, ФУ при Правительстве РФ, на Red Apple, International OpenDataDay, RIW 2016, AlfaFuturePeople.
Лекция записана на open-air фестивале «Гик-пикник» в Москве в 2019 году.
Артур Хачуян (далее – АХ): – Если из огромного количества отраслей – из медицины, из строительства, из чего-то, чего-то выбирать то, где технология больших данных, машинного обучения, глубинного обучения наиболее часто используется, то это, наверное, маркетинг. Потому что последние где-то года три всё, что окружает нас в каких-то рекламных коммуникациях, сейчас завязано именно на анализ данных и именно на том, что можно назвать искусственным интеллектом. Поэтому сегодня буду рассказывать вам про это из такой, очень отдалённой истории…Читать полностью »