Machinelearning – Telegram
383K subscribers
4.44K photos
853 videos
17 files
4.88K links
Погружаемся в машинное обучение и Data Science

Показываем как запускать любые LLm на пальцах.

По всем вопросам - @haarrp

@itchannels_telegram -🔥best channels

Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Download Telegram
📏 OpenPrompt: An Open-source Framework for Prompt-learning

Github: https://github.com/thunlp/OpenPrompt

Paper: https://arxiv.org/abs/2111.01998v1


@ai_machinelearning_big_data
👍1
🔵 BlueFog: Make Decentralized Algorithms Practical for Optimization and Deep Learning

Github: https://github.com/Bluefog-Lib/bluefog

Paper: https://arxiv.org/abs/2111.04287v1

Docs: https://bluefog-lib.github.io/bluefog/performance.html

@ai_machinelearning_big_data
🔝 SustainBench: Benchmarks for Monitoring the Sustainable Development Goals with Machine Learning

Github: https://github.com/sustainlab-group/sustainbench

Paper: https://arxiv.org/abs/2111.04724v1

Datasets: https://sustainlab-group.github.io/sustainbench/docs/datasets/

@ai_machinelearning_big_data
👍1
⚡️ Как обучить нейросеть объяснять себе задачу

https://habr.com/ru/company/yandex/blog/588214/
🏡 AlphaGardenSim

The simulator implements a custom OpenAI gym reinforcement learning environment for this polyculture farming setup.

Github: https://github.com/berkeleyautomation/alphagarden

Paper: https://arxiv.org/abs/2111.06014v1

Project: https://rieff.jacksonchui.ai/

@ai_machinelearning_big_data
🌍 TorchGeo is a PyTorch domain library, similar to torchvision, that provides datasets, transforms, samplers, and pre-trained models specific to geospatial data.

Github: https://github.com/microsoft/torchgeo

Paper: https://arxiv.org/abs/2111.08872v1

Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/so2sat-lcz42

Documentation: https://github.com/microsoft/torchgeo#documentation

@ai_machinelearning_big_data
👍3
🚀 Обсуждаем ML на YaTalks 2021

Уже 4 декабря Яндекс проведет YaTalks — главную конференцию для IT-сообщества. Обещают космическую программу. Среди заявленных тем ML-трека:

— Какие существуют подходы к созданию текстового и мультимедийного контента с помощью нейросетей?
— В чем сложности в обучении генеративных моделей?
— Почему оценить их качество сложнее, чем в случае с дискриминативными моделями?

Программа и регистрация на сайте.
🎼 Music Classification: Beyond Supervised Learning, Towards Real-world Application

📖 Book

💻Code

📜 Paper

📝Dataset

@ai_machinelearning_big_data
👍31🔥1
🔋 Density-aware Chamfer Distance

Github: density_aware_chamfer_distance

Paper: https://arxiv.org/abs/2111.12702

Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mvp

@ai_machinelearning_big_data
🛢 Unleashing Transformers: Parallel Token Prediction with Discrete Absorbing Diffusion for Fast High-Resolution Image Generation from Vector-Quantized Codes

Github: https://github.com/samb-t/unleashing-transformers

Paper: https://arxiv.org/abs/2111.12701v1

Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/lsun

Project: https://samb-t.github.io/unleashing-transformers

@ai_machinelearning_big_data
📹 End-to-End Referring Video Object Segmentation with Multimodal Transformers

Github: https://github.com/mttr2021/MTTR

Paper: https://arxiv.org/abs/2111.14821v1

Dataset: https://kgavrilyuk.github.io/publication/actor_action/

@ai_machinelearning_big_data