Рубрика «машинное обучение» - 14

Kandinsky 2.1, или Когда +0,1 значит очень много - 1

В ноябре 2022 года мы выпустили свою первую диффузионную модель для синтеза изображений по текстовым описаниям Kandinsky 2.0Читать полностью »

Здравствуйте, меня зовут Николай Стрекопытов и я придумал как подбирать гиперпараметры бескомпромиссно лучше GridSearch’а. Нужно лишь изменить порядок вычислений. И да, это заявка на обновление индустриального стандарта - скоро вы сможете улучшить свои ML-пайплайны заменой нескольких строчек кода.

Читать полностью »
Как упростить анализ данных? Запуск и сценарии использования готовой виртуальной машины для аналитики - 1

Походы — вещь непредсказуемая. Обычно полезная нагрузка распределяется между всеми участниками, но всегда вмешивается элемент случайности или забывчивости. В таких ситуациях выручает швейцарский нож, который гарантирует, что минимальные потребности группы будут удовлетворены. С помощью такого ножа можно и консервы открыть, и бинт разрезать, но главное — он экономит место в рюкзаке.

Небольшой команде, которая работает с ML-моделями и анализом данных, тоже хочется иметь готовое решение базовых задач. Собирать его самостоятельно из отдельных компонентов не всегда удобно, а еще это бывает дорого. Вот бы существовало какое-то компактное решение, в котором сразу был бы весь набор инструментов и настроек. Что ж, усаживайтесь у костра поудобнее, пришло время рассказать про Data Analytics Virtual Machine (DAVM).
Читать полностью »

Немного о проблеме

Что мы знаем о капче? Капча — автоматизированный тест тьюринга, помогающий отсеивать подозрительные действия недобросовестных роботов от реальных людей. Но, к сожалению (или к счастью, смотря для кого), текстовая капча сильно устарела. Если еще 10 лет назад она была более-менее эффективным методом защиты от роботов, то сейчас ее может взломать любой желающий человек, более-менее разбирающийся в компьютере.

В данной статье-мануале я покажу, как создать собственную нейросеть по распознанию текстовых капч, имея под рукой домашний компьютер, базовые знания в python и неЧитать полностью »

Если вы когда-нибудь слышали фразу "дьявол в деталях", вы понимаете, что условная Лада Гранта от условного Мерседеса отличается не более, чем на несколько процентов. Фактически обе машины ездят и возят своих пассажиров - это и есть главная их функция. Но внимание к мелочам и продуманный пользовательский опыт (UX) это и есть те самые несколько процентов, которые так разительно влияют на наше восприятие продукта.

Попробуем применить этот угол зрения к умным колонкам и голосовым ассистентам. И попытаемся понять, почему же все они пока ещё Гранты. И чего именно им не хватает до Мерседесов.

Читать полностью »

«Midjourney на коленке». Как развернуть нейросеть в облаке за 5 минут, или начало работы с Diffusers - 1

Построить свою конвейерную ленту по разработке нейронок не так сложно. Нужен «всего лишь» сервер с GPU и настроенное окружение с библиотекой Diffusers. Если вам интересно, что это такое, как создать свою «Midjourney на коленке» и генерировать вайф в режиме 24/7, добро пожаловать под кат!
Читать полностью »

Сегодня мы повсеместно читаем оды т.н. «искусственному интеллекту» под которым почти неизменно и безальтернативно предлагается понимать ChatGPT. Сам ChatGPT называет себя так, если его спросить об этом.

Очень пафосное заявление

Очень пафосное заявление

Читать полностью »

В предыдущей статье я рассказывал, как можно доучить GPT на собственных взглядах и вкусах. Сегодня попробуем дать GPT возможность поработать программистом по‑настоящему — с запуском кода и отладкой без участия человека. Весь код опубликован в репозитарии.

Как многие уже убедились, ChatGPT хорош, но есть некоторые типы задач, с которыми у него возникают трудности:

  1. Он не может получать новые актуальные знания из сети.

  2. Он не может выполнить какие‑либо действия.

  3. Читать полностью »

Полезные материалы по Data Science и машинному обучению, которые помогут пройти сквозь джунгли из терминов - 1

Привет! Меня зовут Ефим, я MLOps-инженер в Selectel. В прошлом был автоматизатором, ML-инженером, дата-аналитиком и дата-инженером — и уже несколько лет падаю в пропасть машинного обучения и Data Science. Это буквально необъятная сфера, в которой почти нет ориентиров. Основная проблема в том, что разделов математики довольно много и все они, на первый взгляд, нужны в том же машинном обучении.

В этой статье делюсь полезными материалами, которые помогут найти и заполнить теоретические и практические проблемы и основательно подойти к своему профессиональному развитию. Добро пожаловать под кат!
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js