Рубрика «машинное обучение»

в 9:01, , рубрики: llama, Ollama, ruvds_статьи, vps, ИИ, искуственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, облако, сервер

Рубрика: VPS на пределе возможностей. LLM на CPU с 12Gb RAM - 1

По работе я привык, что если какая-то нейронка не влезает на GPU-сервер, то первое моё действие — проверить, нет ли модели с квантизацией побольше, либо запросить ещё больше VRAM. Однако не все работают на облачных провайдерах, кто-то у нас ещё и заказывает услуги. А тарифы на GPU-серверы порой заставляют серьёзно задуматься о том, так ли они нужны, особенно когда нет потребности в нейронках на сотни миллиардов параметров. Что, если попробовать делать всё на обычном VPS-тарифе с бюджетом в 5000 рублей в месяц? Да и зачем ограничиваться одними лишь нейронками?

Читать полностью »

в 16:54, , рубрики: LSTM, автоматизация производства, анализ данных, машинное обучение, предсказательная аналитика, прогнозирование временных рядов, техническое обслуживание

в 20:15, , рубрики: annotation processing, artificial intelligence, named entity recognition, natural language processing, prodigy, spacy, искусственный интеллект, машинное обучение

Распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER) — это одна из самых востребованных задач в обработке естественного языка (NLP). Чтобы создать качественную модель для NER, требуется тщательно размеченная обучающая выборка, а процесс её создания может занять много времени и ресурсов. В этой статье я расскажу о своём пути разметки данных, начиная с использования Open Source инструментов и переходя к Prodigy, профессиональному инструменту для создания обучающих наборов данных.

Почему мы выбрали NER

Читать полностью »

в 9:15, , рубрики: keras, python, TensorFlow, алгоритмы свертки, машинное обучение, нейросеть, обработка изображений, распознование текста, рукописные числа, сверточные нейронные сети

В современном мире искусственный интеллект и машинное обучение стремительно развиваются, меняя нашу повседневную жизнь и открывая новые горизонты в различных областях. Одной из ключевых технологий, лежащих в основе этих достижений, являются сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN). Эти мощные алгоритмы позволяют эффективно обрабатывать и анализировать изображения, что находит применение в самых разных сферах: от медицинской диагностики до систем безопасности.

CNN подходит для классификации изображений, что делает её отличным выбором для задачи распознавания рукописных цифр.

CNN состоит из:

  1. Читать полностью »

в 11:10, , рубрики: AI, искусственный интеллект, машинное обучение
Бесплатные боты, чтобы раздеть девушку по фото в 2024 - 1

Учитывая то, что после уволнения из последней работы у меня появилась куча свободного времени, я решил провести глубокий ресерч данной сферы и найти бесплатные и рабочие сервисы. 

Спойлер: бесплатный бот делающий качественно я нашел только один: https://t.me/fastnudifybot

Читать полностью »

в 10:28, , рубрики: chatgpt, GigaChat, gpt-4, llm, машинное обучение

Салют! Прошедший сезон оказался богат на релизы: ровно год назад мы делились новостями о GigaChat Pro, затем весной рассказали об увеличении контекста и улучшении возможностей модели, а совсем недавно завершили обучение GigaChat Vision: мы научили GigaChat понимать картинки и уже пишем про это статью.

Спойлеры к GigaChat Vision
Читать полностью »

в 14:37, , рубрики: TensorFlow, гайд, машинное обучение, нейросети, Питон, фреймворки

TensorFlow — один из самых мощных и популярных фреймворков для машинного обучения, разработанный компанией Google Brain в 2015 году. 

Изначально фреймворк создавали как платформу для внутреннего использования в Google, заменив предшествующую библиотеку DistBelief, которая была ограничена возможностями только для небольших исследований. 

TensorFlow, в отличие от DistBelief, задумывался как кросс-платформенное решение с возможностью гибкой и масштабируемой настройки. 

Читать полностью »

в 10:10, , рубрики: ИИ, искусственный интеллект, кейс, машинное обучение, облачные серверы, облачные сервисы, облачные технологии, РБК

в 8:15, , рубрики: безопасность, информационная безопасность, искусственный интеллект, искуственный интеллект, машинное обучение, мошенники, мошенничество, нейросети, технологии

Звонки из банка в прошлом. Мошенники теперь идут на более наглые действия — с помощью искусственного интеллекта. Разберёмся, как они используют нейросети и какие хитрости помогут распознать их уловки. 

Новые схемы мошенников — теперь они используют ИИ - 1

Шантаж дипфейком

Читать полностью »

в 7:00, , рубрики: machine learning, искусственный интеллект, машинное обучение, облачные сервисы, Управление продуктом

Привет. Меня зовут Алексей Жиряков, я техлид backend-команды витрины онлайн-кинотеатра KION. Этот текст написан по мотивам моего выступления на МТС True Tech Day, и это уже его вторая часть. В первой части я писал о витринах и полках в KION, о том, как мы внедряем ML в баннерную полку и просчитываем тренды. Сегодня поговорим об обучении нейронки и бизнес-правилах.

Читать полностью »
123...1020...259
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js