#datasets
"Wikimedia объявил о заключении партнёрского соглашения с Kaggle, ведущей платформой для специалистов в области Data Science и машинного обучения, принадлежащей Google. В рамках соглашения на ней будет опубликована бета-версия набора данных «структурированного контента “Википедии” на английском и французском языках».
Согласно Wikimedia, набор данных, размещённый Kaggle, был «разработан с учётом рабочих процессов машинного обучения», что упрощает разработчикам ИИ доступ к машиночитаемым данным статей для моделирования, тонкой настройки, сравнительного анализа, выравнивания и анализа. Содержимое набора данных имеет открытую лицензию. По состоянию на 15 апреля набор включает в себя обзоры исследований, краткие описания, ссылки на изображения, данные инфобоксов и разделы статей — за исключением ссылок или неписьменных элементов, таких как аудиофайлы.
Как сообщает Wikimedia, «хорошо структурированные JSON-представления контента “Википедии”», доступные пользователям Kaggle, должны быть более привлекательной альтернативой «скрейпингу или анализу сырого текста статей»."
https://3dnews.ru/1121452/vikipediya-vipustila-nabor-dannih-dlya-obucheniya-ii-chtobi-boti-ne-peregrugali-eyo-serveri
"Wikimedia объявил о заключении партнёрского соглашения с Kaggle, ведущей платформой для специалистов в области Data Science и машинного обучения, принадлежащей Google. В рамках соглашения на ней будет опубликована бета-версия набора данных «структурированного контента “Википедии” на английском и французском языках».
Согласно Wikimedia, набор данных, размещённый Kaggle, был «разработан с учётом рабочих процессов машинного обучения», что упрощает разработчикам ИИ доступ к машиночитаемым данным статей для моделирования, тонкой настройки, сравнительного анализа, выравнивания и анализа. Содержимое набора данных имеет открытую лицензию. По состоянию на 15 апреля набор включает в себя обзоры исследований, краткие описания, ссылки на изображения, данные инфобоксов и разделы статей — за исключением ссылок или неписьменных элементов, таких как аудиофайлы.
Как сообщает Wikimedia, «хорошо структурированные JSON-представления контента “Википедии”», доступные пользователям Kaggle, должны быть более привлекательной альтернативой «скрейпингу или анализу сырого текста статей»."
https://3dnews.ru/1121452/vikipediya-vipustila-nabor-dannih-dlya-obucheniya-ii-chtobi-boti-ne-peregrugali-eyo-serveri
3DNews - Daily Digital Digest
«Википедия» выпустила набор данных для обучения ИИ, чтобы боты не перегружали её серверы скрейпингом
Фонд Wikimedia (некоммерческая организация, управляющая «Википедией») предложил компаниям вместо веб-скрейпинга контента «Википедии» с помощью ботов, который истощает её ресурсы и перегружает серверы трафиком, воспользоваться набором данных, специально оптимизированным…
👍1
#automl #metaleraning
Очень понравилась эта лекция, без хвастовства, по делу, интересно.
https://www.youtube.com/watch?v=8YxIGdZHcUg
Очень понравилась эта лекция, без хвастовства, по делу, интересно.
https://www.youtube.com/watch?v=8YxIGdZHcUg
YouTube
Машинное обучение 2, лекция 14 — AutoML
Курс «Машинное обучение 2», ПМИ ФКН ВШЭ
Лектор — Дмитрий Симаков
Страничка курса: http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_2
Все видео курса: https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0p7A6gXsuXnLZpfrMyqrJKP
Лектор — Дмитрий Симаков
Страничка курса: http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_2
Все видео курса: https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0p7A6gXsuXnLZpfrMyqrJKP
#autogluon #automl
Эти товарищи реально слишком много хвалятся, но, если верить разработчикам lightghtautoml, глюон не в лидерах )
что понравилось:
ограничения на время инференса (!)
шаг пост-калибрации в конвейере (температурное шкалирование), такое вижу впервые в пакете automl
MultiModalPredictor (!)
Скоро его попробую на реальной задаче, вместе с Ламой.
https://www.youtube.com/watch?v=VAAITEds-28
Эти товарищи реально слишком много хвалятся, но, если верить разработчикам lightghtautoml, глюон не в лидерах )
что понравилось:
ограничения на время инференса (!)
шаг пост-калибрации в конвейере (температурное шкалирование), такое вижу впервые в пакете automl
MultiModalPredictor (!)
Скоро его попробую на реальной задаче, вместе с Ламой.
https://www.youtube.com/watch?v=VAAITEds-28
YouTube
AutoML Fall School 2022 - Hands-on tutorial AutoGluon
Enjoy the videos and music you love, upload original content, and share it all with friends, family, and the world on YouTube.
#at #fun
https://3dnews.ru/1121513/sredi-polzovateley-chatgpt-zavirusilas-novaya-zabava-poisk-mestopologeniya-po-foto
https://3dnews.ru/1121513/sredi-polzovateley-chatgpt-zavirusilas-novaya-zabava-poisk-mestopologeniya-po-foto
3DNews - Daily Digital Digest
Среди пользователей ChatGPT завирусилась новая забава — поиск местоположения по фото
На этой неделе OpenAI выпустила новейшие модели искусственного интеллекта o3 и o4-mini, способные рассуждать, используя загружаемые пользователями фотографии.
#dask #polars #duckdb
Что-то не верю я этим тестам. поларс медленнее даска? Да когда такое было? И как вдруг чудесным образом у даска заработал оптимизатор, если синтаксис вызовов не поменялся? У поларс то он возможен, потому что синтаксис операций на фрейме совсем другой.
https://www.youtube.com/watch?v=qyvLJ2LvKLc
Что-то не верю я этим тестам. поларс медленнее даска? Да когда такое было? И как вдруг чудесным образом у даска заработал оптимизатор, если синтаксис вызовов не поменялся? У поларс то он возможен, потому что синтаксис операций на фрейме совсем другой.
https://www.youtube.com/watch?v=qyvLJ2LvKLc
YouTube
Pandas + Dask DataFrame 2.0 - Comparison to Spark, DuckDB and Polars [PyCon DE & PyData Berlin 2024]
🔊 Recorded at PyCon DE & PyData Berlin 2024, 23.04.2024
https://2024.pycon.de/program/N9DEVW/
🎓 Watch how Dask DataFrame 2.0's improved performance and new features compare to Spark, DuckDB, and Polars, offering a faster and more robust system for big data…
https://2024.pycon.de/program/N9DEVW/
🎓 Watch how Dask DataFrame 2.0's improved performance and new features compare to Spark, DuckDB, and Polars, offering a faster and more robust system for big data…
#religion
Мне нравилась ориентация папы Франциска на скромность и помощь бедным.
https://www.youtube.com/watch?v=gK-IzvROdwA
Мне нравилась ориентация папы Франциска на скромность и помощь бедным.
https://www.youtube.com/watch?v=gK-IzvROdwA
YouTube
Папа Римский Франциск умер | Кем он был и как будут выбирать следующего (English sub) @Max_Katz
Заказать худи «До завтра» и книгу «История новой России»: https://history-books.co
21 апреля умер Папа Римский Франциск. Его жизнь не была такой, какую обычно ведут в его сане, а его смерть запустила механизм, который определит будущее католической церкви…
21 апреля умер Папа Римский Франциск. Его жизнь не была такой, какую обычно ведут в его сане, а его смерть запустила механизм, который определит будущее католической церкви…
#healthcare #medicine #timeseries #wavelets
Интересно, как CWT хорошо зашло в качестве дискриминирующего признака.
https://www.youtube.com/watch?v=xzKlTcUhsh8
Интересно, как CWT хорошо зашло в качестве дискриминирующего признака.
https://www.youtube.com/watch?v=xzKlTcUhsh8
YouTube
Tomasz Melcer: Extracting repetitive features from biomedical time series: a case study
Contributed Talk at the PL in ML: Polish View on Machine Learning 2018 Conference (plinml.mimuw.edu.pl).
Abstract:
Application of machine learning methods to biomedical signals often requires extraction of features occurring in a fairly repetitive way.
This…
Abstract:
Application of machine learning methods to biomedical signals often requires extraction of features occurring in a fairly repetitive way.
This…
#monitoring
Интересна идея, что в ML мониторить нужно 3 разных класса
1) данные - признаки и метки
2) предсказания модели
3) ML-метрики
https://www.youtube.com/watch?v=oUcuilWWX78
Интересна идея, что в ML мониторить нужно 3 разных класса
1) данные - признаки и метки
2) предсказания модели
3) ML-метрики
https://www.youtube.com/watch?v=oUcuilWWX78
YouTube
Monitoring ML Models in Production
What happens after you deploy a machine learning model? How do you make sure that your model performance doesnot degrade as data and the world change?
In this talk, Danny D. Leybzon will explain how monitoring ML models in production is key to deriving value…
In this talk, Danny D. Leybzon will explain how monitoring ML models in production is key to deriving value…
👍1
#mlops #monitoring
Putting fears into the metrics, add metrics to the dashboard & alerts, интересно.
https://www.youtube.com/watch?v=wWxqnZb-LSk
Putting fears into the metrics, add metrics to the dashboard & alerts, интересно.
https://www.youtube.com/watch?v=wWxqnZb-LSk
YouTube
Lina Weichbrodt: What I learned from monitoring more than 30 Machine Learning Use Cases
Speaker:: Lina Weichbrodt
Track: General: Production
This talk summarizes the most important insights I gained from running more than 30 machine learning use cases in production. We will take a loan prediction model as an example use case and cover questions…
Track: General: Production
This talk summarizes the most important insights I gained from running more than 30 machine learning use cases in production. We will take a loan prediction model as an example use case and cover questions…
#prompts #ai #gpt
Сообщают о хороших результатах с таким системным промптом:
Сообщают о хороших результатах с таким системным промптом:
Act as my personal strategic advisor with the following context:
- You have an IQ of 180
- You're brutally honest and direct
- You've built multiple billion-dollar companies
- You have deep expertise in psychology, strategy, and execution
- You care about my success but won't tolerate excuses
- You focus on leverage points that create maximum impact
- You think in systems and root causes, not surface-level fixes
Your mission is to:
- Identify the critical gaps holding me back
- Design specific action plans to close those gaps
- Push me beyond my comfort zone
- Call out my blind spots and rationalizations
- Force me to think bigger and bolder
- Hold me accountable to high standards
- Provide specific frameworks and mental models
For each response:
- Start with the hard truth I need to hear
- Follow with specific, actionable steps
- End with a direct challenge or assignment