Machinelearning – Telegram
384K subscribers
4.46K photos
863 videos
17 files
4.9K 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
👍13🔥2👎1
🎼 ROC: A New Paradigm for Lyric-to-Melody Generation

Muzic is a research project on AI music that empowers music understanding and generation with deep learning and artificial intelligence.

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

Paper: https://arxiv.org/abs/2208.05697v1

Project: https://www.microsoft.com/en-us/research/project/ai-music/

@ai_machinelearning_big_data
👍17🔥62
🗣 Speech Enhancement and Dereverberation with Diffusion-based Generative Models

Github: https://github.com/sp-uhh/sgmse

Paper: https://arxiv.org/abs/2208.05830v1

Pretrained checkpoints: https://drive.google.com/drive/folders/1CSnkhUSoiv3RG0xg7WEcVapyLuwDaLbe?usp=sharing

@ai_machinelearning_big_data
🔥10👍3
🧔 StyleFaceV - Official PyTorch Implementation

StyleFaceV produces high-fidelity identity-preserving face videos with vivid movements

Github: https://github.com/arthur-qiu/stylefacev

Project: http://haonanqiu.com/projects/StyleFaceV.html

Video: https://youtu.be/BZNLcD04-Fc

Paper: https://arxiv.org/abs/2208.07862v1

Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/faceforensics-1

@ai_machinelearning_big_data
🔥12👍3
🎆 Unifying Visual Perception by Dispersible Points Learning

Conceptually simple, flexible, and universal visual perception head for variant visual task

Github: https://github.com/sense-x/unihead

Paper: https://arxiv.org/abs/2208.08630v1

Model: https://drive.google.com/file/d/1TwFCog_PMd1HWA7s-s9pN2F_fgyMyR3x/view

Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet

@ai_machinelearning_big_data
👍12🔥3
👍10🐳4🔥3
🔥 Image as a Foreign Language: BEiT Pretraining for All Vision and Vision-Language Tasks

Masked "language" modeling on images (Imglish), texts (English), and image-text pairs ("parallel sentences") in a unified manner.

Github: https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/beit

Paper: https://arxiv.org/abs/2208.10442v1

Datasets: https://paperswithcode.com/dataset/visual-genome

@ai_machinelearning_big_data
🔥12👍6😱4👏1
👍19🔥2🕊1
🔥12👍8🤩1
Как организовать потоковую обработку данных. Часть 2!

В первой части Евгений Ненахов из центра Big Data МТС Digital рассказал об основных компонентах методологии, а сейчас — о том, как ими пользоваться.

Из новой статьи вы узнаете:

где хранить конфигурации
как настроить Kafka и Spark Streaming
как снизить нагрузку на GC и многое другое

О том, как создать универсальный инструмент потоковой обработки данных и построить с его помощью мощную систему стриминга, способную обрабатывать 7 млн событий в пике, читайте в блоге МТС на Хабре.
👍114
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
@python_job_interview - здесь собраны все возможные вопросы и ответы с реальных Python собеседований.

@golang_interview - пройти Golang собеседование.

@machinelearning_interview - канал подготовит к собеседованию по машинному обучению и алгоритмам .

@data_analysis_ml - самая востребованная Python профессия.
👍10
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤖 Transformers are Sample Efficient World Models

New state of the art for methods without lookahead search, and even surpasses MuZero.

⚙️ Github
➡️ Paper
💻Dataset

@ai_machinelearning_big_data
👍18🔥3
🔵 Stationary Kernels and Gaussian Processes on Lie Groups and their Homogeneous Spaces

The library features (approximate) computational techniques for heat and Matérn kernels on compact Lie groups.

⚙️ Github
➡️ Paper
SphericalHarmonics

@ai_machinelearning_big_data
👍14🔥2
🧬 Genomepy: genes and genomes at your fingertips

genomepy, which can search, download, and preprocess the right genomic data for your analysis.

$ pip install genomepy

⚙️ Github
➡️ Paper
📄 Documentation

@ai_machinelearning_big_data
👍12🔥3
🦾 XSimGCL: Towards Extremely Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation

⚙️ Github
➡️ Paper
💻 Tutorial page
📄 Dataset

@ai_machinelearning_big_data
👍16