Рубрика «машинное обучение» - 19

в 9:00, , рубрики: big data, chatgpt, data science, OpenAI, python, ruvds_статьи, Алгоритмы, Блог компании RUVDS.com, машинное обучение, нейросети

ChatGPT пройдёт собеседование по Data Science вместо вас - 1


Привет, чемпион!

Возможно, ты сейчас готовишься к собеседованию в какую-нибудь IT-компанию. Скорее всего, тебе будут задавать технические вопросы, поэтому тебе приходится готовиться. Но, возможно, ты всё равно не сможешь ответить на все вопросы правильно. Как быть?!

А слышал ли ты про новую умную chatGPT? А что, если я тебе скажу, что больше готовиться к собеседованиям так усердно не нужно! Что?! Задаваемые тебе вопросы можно делегировать chatGPT.

В общем, нет времени объяснять, давай устроим собес для chatGPT по Data Science и узнаем, сможет ли сетка его пройти?! Всё по классике — спрашиваем вопросы по 4 секциям:

  • Программирование — Python и алгоритмы,
  • Написание SQL-запросов,
  • Data Science и статистика,
  • ML System Design.

Читать полностью »

в 19:53, , рубрики: AI, BERT, deep learning, deeppavlov, natural language processing, nlp (natural language processing), open source, python, pytorch, transfer learning, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, обработка текстов
Обучение Russian SuperGLUE моделей с помощью библиотеки DeepPavlov - 1

Соревнования GLUE и SuperGLUE

В последние годы соревнования GLUE и SuperGLUEЧитать полностью »

в 14:48, , рубрики: AI, graphic design, image processing, invokeai, machinelearning, neural networks, neural paintings, python, stablediffusion, графический дизайн, дизайн интерфейсов, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, обработка изображений

Привет! InvokeAI 2.2 теперь доступен для всех. В этом обновлении добавлены UI Outpainting, Embedding Management и другие функции. Ознакомьтесь с выделенными обновлениями ниже, а также с полным описанием всех функций, включенных в релиз.

Что такое InvokeAI? 

InvokeAI это интерфейс и оптимизированная реализация нейросети Stable Diffusion. InvokeAI был одним из самых ранних форков основного репозитория CompVis, а теперь превратился в полноценный инструментарий Stable Diffusion с открытым исходным кодом под названием InvokeAI.

Читать полностью »

в 19:27, , рубрики: deep learning, gru, LSTM, python, RNN, искусственный интеллект, машинное обучение, финансы в IT

Привет!

Два последних года я в рамках магистерской диссертации разбирался с тем, как лучше использовать рекуррентные нейронные сети для прогнозирования временных рядов, и теперь хочу поделиться моим опытом с сообществом.

Я разделил свой рассказ на несколько блоков:

  • Что такое RNN

  • Рекуррентные нейроны

  • Методы обработки временных рядов

  • Стратегии прогнозирования

  • Добавление факторов в RNN

  • Глобальные модели RNN

Читать полностью »

в 11:22, , рубрики: AI, белый ящик, Блог компании GetMatch.ru — ГетМэтч.ру, ИИ, искусственный интеллект, машинное обучение, Научно-популярное, Тестирование IT-систем, черный ящик
Ученые все чаще не могут объяснить, как работает ИИ. Теория «черного» и «белого» ящика - 1

Какое у вас любимое мороженое? Шоколадное, ванильное, фисташки, крем-брюле? Вы легко дадите ответ. Но если вас спросят, почему именно этот конкретный вкус, тут уже дать конкретный ответ станет гораздо сложнее. Большинство максимум придумают, что так у них устроены вкусовые рецепторы. Но почему они устроены именно так, и почему тогда нам иногда хочется пробовать другие виды мороженого?

Если бы мы подвергали анализу такие повседневные вещи в своей жизни, мы скоро бы поняли, что часто не можем точно понять причины своих предпочтений, эмоций или желаний. Не можем разобраться с тем, что на самом деле происходит у нас в мозгу. А что тогда с ИИ? В него заложены конкретные программы и алгоритмы, значит, мы можем определить, чем конкретно он руководствуется при принятии тех или иных решений, правда? Или хотя бы примерно предсказать, какими они будут?

На самом деле, с ИИ всё обстоит еще хуже. Чем дальше развиваются технологии, тем чаще мы вообще не можем понять, что происходит там внутри. А значит, и не можем быть уверены, стоит ли нам доверять таким решениям. Исследователи всё чаще предупреждают, чтобы при разработке моделей ИИ мы уделяли больше внимания тому, как и почему они выдают определенные результаты, а не тому, как точно и быстро они могут их выдавать.Читать полностью »

в 8:02, , рубрики: computer science, data science, deep learning, JPEG AI, PSNR, SSIM, Super Resolution, VMAF, искусственный интеллект, машинное обучение, метрики качества видео, Научно-популярное, Программирование, сжатие видео, сжатие данных

в 13:00, , рубрики: Алгоритмы, Анализ и проектирование систем, Блог компании Цифровой СИБУР, видеоаналитика, машинное обучение, нефтехимия, обработка изображений, Сибур

Есть распространённый стереотип, будто на заводах надо каски детектировать или даже огонь. Но ведь идея в том, чтобы стремиться не допустить огня и всяких происшествий, а не фотографировать их. Поэтому на практике мы стараемся детектировать то, что происходит до того, как что-то подтечёт, задымится, загорится или пойдёт не по плану.

Меня зовут Щемелинин ВадимЧитать полностью »

в 11:48, , рубрики: биология, искусственный интеллект, машинное обучение, Научно-популярное, нейросети
image

С каждым годом меняются наука, методы анализа и направления исследований. И если в самом начале развития биологии ставка была на макроуровень, то с течением времени уровень «уменьшился» до молекулярного. И вместе с уменьшением уровня увеличился поток получаемых данных: на учёных буквально обрушилась целая лавина. Естественно, необходимо вычленять важную новую информацию из всего этого потока данных. Причём самостоятельно исследователю это сделать без техники невозможно, да и с техникой порой бывают трудности. И тут в биологию приходит Big Data.

Для тех, кому дальше читать интересно, стоит пояснить, что статья написана в соавторстве с Анастасией Новосадской, anastasiamrr – специалистом по молекулярной биологии и применению в этой области нейросетей – и Владиславом Светлаковым svetlakoff, специалистом по нейросетям.

В далёком-далёком прошлом наших предков интересовала биология на макроуровне; это было изучение всего живого, что можно увидеть вокруг невооруженным глазом: птицы, насекомые, растения и прочее, прочее. Это было время описательной биологии. Люди описывали буквально все, что видели: лист зелёный, на нём есть жилки, тут он овальный, тут какой-то пальчатый…
Читать полностью »

в 22:50, , рубрики: AI, graphic design, image processing, invokeai, machinelearning, neural networks, neural paintings, python, stablediffusion, графический дизайн, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, обработка изображений

Модель подходит для создания бесшовных узоров, абстрактных рисунков и стилизованных под акварель образов. Как использовать модель и как обучить нейросеть на своих картинках?

Скачать модель здесь: https://huggingface.co/netsvetaev/netsvetaev-free

Читать полностью »

в 13:27, , рубрики: BERT, LaBSE, moviepy, natural language processing, nlp, python, английский, аудирование, видео, изучение языков, машинное обучение, Работа с видео, субтитры, языки
Умные субтитры - 1

Сегодня я вам расскажу о своем методе для изучения иностранных языков.

С чего начать изучение нового языка? Чаще всего люди на раннем этапе используют стандартный лексико-грамматический метод с доминированием письменного языка, который показал себя медленным и весьма скучным — вам чаще всего нужна зашкаливающая мотивация, чтобы не бросить где-то посередине.

Я предлагаю начать сразу с видео:

1...10...181920...3040...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