Рубрика «обучение нейронных сетей»

в 19:00, , рубрики: ai для гуманитариев, llm, lora, text generation, webui, дообучение моделей, нейросети, обучение нейронных сетей, ошибки в обучении, ошибки и грабли

Введение.

Продолжаю делиться опытом освоения нейросетей человеком с гуманитарным образованием и без IT-бэкграунда. На этот раз моей целью было разобраться, как происходит дообучение готовых LLM-моделей, как выстраивать процесс, какие использовать данные, модели, настройки и прочее. Зачем мне это понадобилось?

Во-первых, это вызов самому себе. Юристов, которые смогли бы дообучить языковую модель под свои задачи, думаю, единицы. Хотелось стать одним из тех, кому это по силам, тем более что тема мне интересна.

Читать полностью »

в 9:22, , рубрики: Generative Art, generative models, ml, self-supervised, генеративные модели, искусственный интеллект, научпоп, обучение нейронных сетей, парадигмы
Четыре кота, на которых стоит ML

Четыре кота, на которых стоит ML

Что такое машинное обучение и как оно вообще «учится»? Чем это отличается от обычного программирования с if, for и «всё работает, пока не трогаешь»? А где заканчиваются понятные алгоритмы и начинается чёрный ящик вроде ChatGPT?

Читать полностью »

в 16:15, , рубрики: mnist, Алгоритмы, генетические алгоритмы, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, нейронные сети и машинное обучение, обучение нейронных сетей

Это моя первая статья и я хотел бы начать ее с такого интересного эксперимента как "сбор гибрида для обучения нейронных сетей с помощью генетического алгоритма" и дополнительно рассказать про библиотеку Deap. Для данной статьи я подразумеваю, что вы уже знаете как устроены нейронные сети и как они обучаются.

Читать полностью »

в 9:33, , рубрики: stablediffusion, генерация изображений, обучение нейронных сетей

Современные диффузионные модели творят чудеса. Они создают фотореалистичные портреты несуществующих людей, превращают наброски в детализированные иллюстрации и генерируют сложные художественные композиции по нескольким словам описания.

Но задумывались ли вы, на чём учатся эти модели? Что именно они видели в процессе тренировки? Как инженеры собирают и размечают данные? История тренировочных датасетов оказывается намного интереснее и сложнее, чем может показаться на первый взгляд.

Читать полностью »

в 8:16, , рубрики: математика на пальцах, математика нейросетей, машинное обучение, нейросети python, нейросети и machine learning, обратное распространение ошибки, обучение нейронных сетей, обучение нейросетей, производная, производная сложной функции
Все эти игры не для нас....

Все эти игры не для нас....

Хотелось быпоказать «суть» метода обратного распространения ошибки (Backpropagation) в нейросетях. Ведь ее сложно увидеть за нагромождением формул. Статья, конечно, не для профессионалов индустрии и математиков... Но знать производные нужно.

Читать полностью »

в 9:21, , рубрики: data engineering, data mining, natural language processing, искусственный интеллект, машинное обучение, машинный перевод, обучение нейронных сетей, сезон data mining, трансформеры

в 9:21, , рубрики: inductive bias, Transformers, искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети, обработка изображений, обучение нейронных сетей, теория нейронных сетей

В этой статье я расскажу, что такое inductive bias, зачем он нужен и где встречается в машинном обучении. Спойлер: везде. Любая нейросеть имеет inductive bias (даже та, что в человеческом мозге, хе-хе)

Также вы узнаете:

  • почему inductive bias — это очень хорошо

  • способы внедрить inductive bias в модели машинного обучения

  • какой inductive bias в сверточных нейросетях и как успех архитектуры Image Transformer связан с inductive bias

Ну что, поехали:

Читать полностью »

в 7:51, , рубрики: data mining, item2vec, Алгоритмы, машинное обучение, обучение нейронных сетей, Программирование, рекомендательные системы

Привет, меня зовут Вася Рубцов, я занимаюсь разработкой рекомендательных систем в Авито.

Основная цель площадки для размещения объявлений — помочь продавцам найти покупателей, а покупателям — товары, которые они ищут. В отличие от интернет-магазинов факт продажи происходит за пределами нашей платформы, и мы не можем это отследить. Поэтому ключевой метрикой у нас является «контакт» — это событие нажатия кнопки «показать телефон» на карточке товара, либо начало диалога в мессенджере с продавцом. Из этой метрики мы получаем «байеров» — количество уникальных пользователей в день, которые сделали по крайней мере один контакт.

Два основных продукта, которым занимается отдел рекомендаций в Авито, — это рекомендации для пользователя на главной странице или user2item и блок похожих объявлений на карточке товара или item2item. Треть всех просмотров объявлений и четверть всех контактов происходит с рекомендаций, поэтому рекомендательные движки играют важную роль в Авито.

В статье я расскажу, как мы улучшили наши item2item рекомендации за счёт item2vec и как это повлияло на user2item рекомендации.

Как мы используем item2vec для рекомендаций похожих товаров - 1

Читать полностью »

в 9:44, , рубрики: Блог компании Smile-Expo, игровой ии, искусственный интеллект, машинное обучение, обучение нейронных сетей, обучение с подкреплением, смайл экспо
Учим агента играть в Mario Kart с помощью фильтров - 1

Владимир Иванов vivanov879, Sr. Deep Learning Engineer в NVIDIA, продолжает рассказывать про обучение с подкреплением. В этой статье речь пойдет про обучение агента для прохождения квестов и о том, как нейросети используют фильтры для распознавания изображений.

В предыдущей статье разбиралось обучение агента для простых стрелялок.

Про применение обучения с подкреплением на практике Владимир будет рассказывать на AI Conference 22 ноября.Читать полностью »

в 12:04, , рубрики: cnn, Topcoder, Алгоритмы, Блог компании Avito, Компьютерное зрение, конкурс, машинное обучение, нейросети, обработка изображений, обучение нейронных сетей, сегментация изображений

Привет! Пока мы ждём субботу и Avito Data Science Meetup: Computer Vision, расскажу вам про моё участие в соревновании по машинному обучению KONICA MINOLTA Pathological Image Segmentation Challenge. Хотя я уделил этому всего несколько дней, мне повезло занять 2 место. Описание решения и детективная история под катом.

Конкурс Topcoder «Konica-Minolta Pathological Image Segmentation Challenge». Заметки участника - 1

Читать полностью »

12
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