Различные направления машинного обучения сейчас используются практически везде и порой сложно понять какое направление какие задачи решает. Сегодня мы попробуем разобраться в ключевых особенностях машинного обучения, рассмотрим из каких основных направлений состоит ML и как они используются. Основная цель этой статьи помочь начинающим специалистам разобраться с тем, что из себя представляет машинное обучение.
Рубрика «глубокое обучение»
Поговорим об основах машинного обучения
2025-12-17 в 18:24, admin, рубрики: AI, ml, глубокое обучение, машинное обучение, нейронные сети, основы MLТоп вопросов с NLP собеседований: трансформеры и внимание до малейших деталей
2025-12-17 в 15:05, admin, рубрики: attention, llms, natural language processing, nlp, Transformers, глубокое обучение, машинное обучение, механизм внимания, трансформерыЗнание механизма внимания и трансформеров - база любых собеседований на все грейды в NLP!
Статья не рассчитана на изучение тем с нуля, если вы еще не слышали ничего про attention, то лучше обратиться к полноценным лекциям.
Это чеклист и тренажёр, по которому стоит пройтись перед техническим интервью по NLP, чтобы закрыть пробелы и вспомнить необходимую базу.
Содержание:
-
Архитектура трансформера
-
Механизм внимания
-
Позиционные эмбеддинги
-
Токенизация
-
Трансформерные архитектуры (BERT, GPT и тд)
-
Полезные материалы
ESP32 + LD2410: Архитектуры нейронных сетей для классификации движений
2025-10-03 в 14:46, admin, рубрики: esp32, LD2410, neural networks, TensorFlow, Ultra-wideband, uwb, глубокое обучение, микроконтроллер, сверхширокополосная радиолокация, сшп
Мир после GPT-5: как одна презентация обрушила веру в технологическое чудо
2025-09-05 в 7:23, admin, рубрики: chatgpt, gpt-5, llm, OpenAI, глубокое обучение, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети
Бизнесмены и энтузиасты затаили дыхание. Гендиректор OpenAI Сэм Альтман обещал ни много ни мало РЕВОЛЮЦИЮ. В соцсетях он намекал, что GPT-5 станет «Звездой смерти»Читать полностью »
Вебинары трека Наука о данных Летней цифровой школы Сбера
2025-08-09 в 5:56, admin, рубрики: AI, artificial intelligence, data analysis, data science, глубокое обучение, ИИ, искусственный интеллект, нейронные сети, нейросетиВебинары трека Наука о данных Летней цифровой школы Сбера
Привет, коллеги ML инженеры, Data scientist'ы и все, кто интересуется искусственным интеллектом, созданием нейросетей, машинным обучением и анализом данных! Принёс вам пачку вебинаров с интенсива трека Наука о данных курсов повышения квалификации Летней цифровой школы Сбера.
1) Process Mining
Галлюцинации и многообразия. Зачем искусственному интеллекту многомерные миры
2025-07-19 в 8:36, admin, рубрики: биоинформатика, галлюцинации, глубокое обучение, искусственный интеллект, многообразияСейчас на Хабре много пишут о галлюцинировании нейронных сетей и больших языковых моделей в частности. Хорошим введением в эту тему, написанным с философских позиций, мне представляется текст уважаемого Дэна Рычковского @DZRobo «Когда ИИ закрывает глаза: путешествие между воображением и галлюцинациями». Базовое техническое погружение в тему вы найдёте в статье уважаемой @toppal «Причины возникновения галлюцинаций LLM», это перевод академической статьиЧитать полностью »
«Скайнет» наоборот: как вырастить и обучить ИИ с помощью Дарвин-Гёдель машины для улучшения человеческой демографии
2025-06-25 в 13:12, admin, рубрики: AGI, MADDPG, глубокое обучение, Дарвин-Гёдель машина, демография, искуственный интеллект, миграция, мультиагентные системы, обучение с подкреплениемРазрабатываем и растим «цифрового губера» - консультанта по вопросам государственного политического управления, демографии и миграции. Решаем задачу оптимизации экономики и миграционной политики для устойчивого демографического роста в 89 регионах с помощью взаимодействующих друг с другом и обменивающихся опытом ИИ-агентов. Мультиагентное обучение на основе мутаций, скрещивания и эволюции, Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient и Darwin Gödel Machine.
Это камень? Это ветка? Это нос! Разбираем подходы, помогающие ИИ распознавать лица на картинках с низким разрешением
2025-06-25 в 9:40, admin, рубрики: computer vision, deep learning, face recognition, глубокое обучение, Компьютерное зрение, машинное обучение, низкое качество, низкое разрешение, обработка изображений, распознавание лиц
HandReader и Znaki — лучшая архитектура и самый большой набор данных для распознавания русского дактиля
2025-06-24 в 12:30, admin, рубрики: глубокое обучение, жестовый язык, распознавание изображенийВсем привет! Ранее мы уже писали о нашем наборе данных Bukva — первом наборе данных для распознавания русского дактильного языка в изоляции, который содержит более 3 700 видеороликов, разделённых на 33 класса, каждый из которых соответствует одной букве русского алфавита.
Эта статья посвящена распознаванию непрерывного дактильного языка. Мы расскажем о наших моделях, которые добиваются наилучших результатов на наборах данных непрерывного американского дактильного языка ChicagoFSWild и ChicagoFSWild+Читать полностью »