🔥 10 Free Machine Learning Courses from Top Universities
Топ бесплатных курсов машинного обучения от лучших университетов мира
1. Introduction to Machine Learning - UC Berkeley
2. Introduction to Machine Learning - Carnegie Mellon University
3. Machine Learning - Stanford University
4. Machine Learning & Data Mining - Caltech
5. Learning from Data - Caltech
6. Machine Learning for Intelligent Systems - Cornell University
7. Large Scale Machine Learning - University of Toronto
8. Machine Learning with Large Datasets - Carnegie Mellon University
9. Foundations of Machine Learning and Statistical Inference - Caltech
10. Algorithmic Aspects of Machine Learning - MIT
ai_machinelearning_big_data
Топ бесплатных курсов машинного обучения от лучших университетов мира
1. Introduction to Machine Learning - UC Berkeley
2. Introduction to Machine Learning - Carnegie Mellon University
3. Machine Learning - Stanford University
4. Machine Learning & Data Mining - Caltech
5. Learning from Data - Caltech
6. Machine Learning for Intelligent Systems - Cornell University
7. Large Scale Machine Learning - University of Toronto
8. Machine Learning with Large Datasets - Carnegie Mellon University
9. Foundations of Machine Learning and Statistical Inference - Caltech
10. Algorithmic Aspects of Machine Learning - MIT
ai_machinelearning_big_data
❤18👍8🔥4👏1🦄1
Positive Hack Days, новые железки и покупки
Новое видео на YouTube-канале Yandex Cloud 😎
Вместе с гостями из «ЛитРес», EORA и архитектором Yandex Cloud Евгением Парфёновым обсуждаем много интересного в регулярном выпуске Monthly Cloud News Maу:
— форум по кибербезопасности Positive Hack Days;
— сделку Microsoft и Activision Blizzard;
— сканер уязвимости контейнерных образов;
— историю DNS и лазейки в WAF;
— повседневные новости Yandex DataSphere и Yandex SpeechKit.
Хотите узнать больше? Смотрите видео и делитесь им с друзьями 😉
Новое видео на YouTube-канале Yandex Cloud 😎
Вместе с гостями из «ЛитРес», EORA и архитектором Yandex Cloud Евгением Парфёновым обсуждаем много интересного в регулярном выпуске Monthly Cloud News Maу:
— форум по кибербезопасности Positive Hack Days;
— сделку Microsoft и Activision Blizzard;
— сканер уязвимости контейнерных образов;
— историю DNS и лазейки в WAF;
— повседневные новости Yandex DataSphere и Yandex SpeechKit.
Хотите узнать больше? Смотрите видео и делитесь им с друзьями 😉
👍7❤1🔥1😨1
Hiera: A Hierarchical Vision Transformer without the Bells-and-Whistles
Hiera is a hierarchical vision transformer that is fast, powerful, and, above all, simple. It outperforms the state-of-the-art across a wide array of image and video tasks while being much faster.
Hiera - это быстрый, мощный и, прежде всего, простой метод иерархической перегруппировки информации.
Он превосходит современные методы в широком спектре задач, связанных с изображениями и видео.
🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/hiera
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2306.00989v1
📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/inaturalist
ai_machinelearning_big_data
Hiera is a hierarchical vision transformer that is fast, powerful, and, above all, simple. It outperforms the state-of-the-art across a wide array of image and video tasks while being much faster.
Hiera - это быстрый, мощный и, прежде всего, простой метод иерархической перегруппировки информации.
Он превосходит современные методы в широком спектре задач, связанных с изображениями и видео.
pip install hiera-transformer
📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/inaturalist
ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10🔥3❤2
🔥 Подборка полезных папок с каналами для датасаентисов
Папки, где вы найдете каналы с разбором лучших практик написания кода на Python и Golang до каналов по машинному обучению и нейросетям (папки работают на последних версиях тг).
https://news.1rj.ru/str/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy - Машинное обучение
https://news.1rj.ru/str/addlist/8vDUwYRGujRmZjFi - Python
https://news.1rj.ru/str/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi - Golang
Папки, где вы найдете каналы с разбором лучших практик написания кода на Python и Golang до каналов по машинному обучению и нейросетям (папки работают на последних версиях тг).
https://news.1rj.ru/str/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy - Машинное обучение
https://news.1rj.ru/str/addlist/8vDUwYRGujRmZjFi - Python
https://news.1rj.ru/str/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi - Golang
🔥8👍2👎2🥰2❤1🤓1
Wuerstchen: Efficient Pretraining of Text-to-Image Models
Novel technique for text-to-image synthesis that unites competitive performance with unprecedented cost-effectiveness and ease of training on constrained hardwar
Würstchen - это новый фреймворк для обучения моделей преобразования текста в изображения путем перемещения затратного вычислительно этапа текстового преобразования в сильно сжатое латентное пространство
🖥 Github: https://github.com/dome272/wuerstchen
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2306.00637v1
📌 Colab: https://colab.research.google.com/drive/1UTP9Xn2UIrVbAXyL-SKEvyLmgVWdw-Vy
ai_machinelearning_big_data
Novel technique for text-to-image synthesis that unites competitive performance with unprecedented cost-effectiveness and ease of training on constrained hardwar
Würstchen - это новый фреймворк для обучения моделей преобразования текста в изображения путем перемещения затратного вычислительно этапа текстового преобразования в сильно сжатое латентное пространство
📌 Colab: https://colab.research.google.com/drive/1UTP9Xn2UIrVbAXyL-SKEvyLmgVWdw-Vy
ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍14❤4🔥3🌭1
⚡ Generative AI learning path
This learning path guides you through a curated collection of content on Generative AI products and technologies.
10 бесплатных курсов от Googel, которые помогут вам погрузиться в технологии генеративного ИИ: от основ больших языковых моделей до создания и развертывания решений генеративного ИИ в Google Cloud.
▪Introduction to Generative AI
▪Introduction to Large Language Models
▪Introduction to Responsible AI
▪Introduction to Image Generation
▪Encoder-Decoder Architecture
▪Attention Mechanism
▪Transformer Models and BERT Model
▪Create Image Captioning Models
▪Introduction to Generative AI Studio
▪Generative AI Explorer - Vertex AI
https://www.cloudskillsboost.google/paths/118
ai_machinelearning_big_data
This learning path guides you through a curated collection of content on Generative AI products and technologies.
10 бесплатных курсов от Googel, которые помогут вам погрузиться в технологии генеративного ИИ: от основ больших языковых моделей до создания и развертывания решений генеративного ИИ в Google Cloud.
▪Introduction to Generative AI
▪Introduction to Large Language Models
▪Introduction to Responsible AI
▪Introduction to Image Generation
▪Encoder-Decoder Architecture
▪Attention Mechanism
▪Transformer Models and BERT Model
▪Create Image Captioning Models
▪Introduction to Generative AI Studio
▪Generative AI Explorer - Vertex AI
https://www.cloudskillsboost.google/paths/118
ai_machinelearning_big_data
👍16🔥5❤3🤔2
New benchmark (GRES), which extends the classic RES to allow expressions to refer to an arbitrary number of target objects.
Новый метод и датасет расширяющий классический RES, который принимает изображение и тектовое описание в качестве входных данных для сегментации и обнаружения множественных объектов.
🔎 Project: https://henghuiding.github.io/GRES/
📌 New dataset: https://github.com/henghuiding/gRefCOCO
ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤4🔥1
Gorilla a finetuned LLaMA-based model that surpasses the performance of GPT-4 on writing API calls.
Gorilla — это модель, обученная на основе LLaMA, для вызова 1600+ сторонних API. На вход подается запрос на естественном языке, модель находит семантически и синтаксически правильное API для настройки модели мо. Производительность настроенной модели превосходит GPT-4 на трех масштабных наборах данных.
ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍21❤3🔥3🫡3❤🔥2
Segment Anything 3D
SAM-3D: A toolbox transfers 2D SAM segments into 3D scene-level point clouds.
Новый фреймворк, который может предсказывать маски объектов в трехмерных сценах, используя модель "Segment-Anything" (SAM) в RGB изображениях без дополнительного обучения или настройки.
🖥 Github: https://github.com/pointcept/segmentanything3d
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2306.03908v1
📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/scannet
ai_machinelearning_big_data
SAM-3D: A toolbox transfers 2D SAM segments into 3D scene-level point clouds.
Новый фреймворк, который может предсказывать маски объектов в трехмерных сценах, используя модель "Segment-Anything" (SAM) в RGB изображениях без дополнительного обучения или настройки.
📌 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/scannet
ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤9👍8🔥5
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📹 Video-LLaMA: An Instruction-tuned Audio-Visual Language Model for Video Understanding
LLaMA is working on empowering large language models with video and audio understanding capability.
Video-LLaMA - мультимодальная система, которая расширяет возможности больших языковых моделей (LLM) для понимания как визуального, так и аудио контента в видео.
🖥 Github: https://github.com/damo-nlp-sg/video-llama
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2306.02858
⏩ Demo: https://huggingface.co/spaces/DAMO-NLP-SG/Video-LLaMA
📌 Model: https://modelscope.cn/studios/damo/video-llama/summary
ai_machinelearning_big_data
LLaMA is working on empowering large language models with video and audio understanding capability.
Video-LLaMA - мультимодальная система, которая расширяет возможности больших языковых моделей (LLM) для понимания как визуального, так и аудио контента в видео.
📌 Model: https://modelscope.cn/studios/damo/video-llama/summary
ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12🔥2❤1
Judge large language model, named PandaLM, which is trained to distinguish the superior model given several LLMs. PandaLM's focus extends beyond just the objective correctness of responses, which is the main focus of traditional evaluation datasets.
PandaLM - обеспечивает автоматизированные сравнения между различными большими языковыми моделями (LLM). Задавая одинаковый контекст, PandaLM может сравнивать ответы различных LLM и предоставлять причину решения вместе с эталонным ответом.
ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍18❤3🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📹 Video-ChatGPT: Towards Detailed Video Understanding via Large Vision and Language Models
It is a multimodal model that merges a video-adapted visual encoder with a LLM.
Video-ChatGPT - это новая модель, способная генерировать осмысленные разговоры о видео.
🖥 Github: https://github.com/mbzuai-oryx/video-chatgpt
⭐️ Demo: https://www.ival-mbzuai.com/video-chatgpt
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2306.05424v1
🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/activitynet-qa
ai_machinelearning_big_data
It is a multimodal model that merges a video-adapted visual encoder with a LLM.
Video-ChatGPT - это новая модель, способная генерировать осмысленные разговоры о видео.
ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥15👍10❤4
Топ-210 технологических решений представили на фестивале «Лидеры цифровой трансформации»
Мероприятие стало финалом самого масштабного одноименного хакатона. ИТ-специалисты со всего мира вышли в офлайн, чтобы представить свои разработки для города и бизнеса. 210 команд ждут итоги и уже завтра жюри назовут имена победителей.
Центральной локацией фестиваля стал брендированный корнер Tada․team с интерактивными задачами и лаунж-зоной. Участники могут выиграть мерч, пройдя квест, сканируя qr-код и запуская приложение чат-бота «История технологий».
Сегодня на сцене выступили научно-популярные спикеры, которые рассказали участникам о последних трендах в ИТ, о квантовых информационных технологиях, эволюции мозга, инновациях в персональных ДНК-тестах и синтетическом дизайне как инструменте для стартапов. Завершился день концертом от 4NN4 (экс- Cream Soda) и группы «Винтаж».
Мероприятие стало финалом самого масштабного одноименного хакатона. ИТ-специалисты со всего мира вышли в офлайн, чтобы представить свои разработки для города и бизнеса. 210 команд ждут итоги и уже завтра жюри назовут имена победителей.
Центральной локацией фестиваля стал брендированный корнер Tada․team с интерактивными задачами и лаунж-зоной. Участники могут выиграть мерч, пройдя квест, сканируя qr-код и запуская приложение чат-бота «История технологий».
Сегодня на сцене выступили научно-популярные спикеры, которые рассказали участникам о последних трендах в ИТ, о квантовых информационных технологиях, эволюции мозга, инновациях в персональных ДНК-тестах и синтетическом дизайне как инструменте для стартапов. Завершился день концертом от 4NN4 (экс- Cream Soda) и группы «Винтаж».
👍18❤5👎5🔥4🤷♂1
🏔️ Large Language Model for Geoscience
We introduce K2 (7B), an open-source language model trained by firstly further pretraining LLaMA on collected and cleaned geoscience literature, including geoscience open-access papers and Wikipedia pages, and secondly fine-tuning with knowledge-intensive instruction tuning data (GeoSignal).
Применение базовой языковой модели для понимания и использования знаний в области геонаук
🖥 Github: https://github.com/davendw49/k2
⭐️ Demo: https://huggingface.co/daven3/k2_fp_delta
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2306.05064v1
🔗 Dataset: https://huggingface.co/datasets/daven3/geosignal
ai_machinelearning_big_data
We introduce K2 (7B), an open-source language model trained by firstly further pretraining LLaMA on collected and cleaned geoscience literature, including geoscience open-access papers and Wikipedia pages, and secondly fine-tuning with knowledge-intensive instruction tuning data (GeoSignal).
Применение базовой языковой модели для понимания и использования знаний в области геонаук
git clone https://github.com/davendw49/k2.git
cd k2
conda env create -f k2.yml
conda activate k2ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍14🔥5❤4💅1
Unlike proprietary models, FinGPT takes a data-centric approach, providing researchers and practitioners with accessible and transparent resources to develop their FinLLMs.
Большая языковая модель с открытым исходным кодом FinGPT для финансового сектор. Полный пайплайн для обучения и доработки LLM в области финансов.
ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍18🔥5❤4😱1👌1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🧔 4DHumans: Reconstructing and Tracking Humans with Transformers
Fully "transformerized" version of a network for human mesh recovery.
Высокоточная модель реконструкции и отслеживания человека в 3D.
🖥 Github: https://github.com/shubham-goel/4D-Humans
⭐️ Colab: https://colab.research.google.com/drive/1Ex4gE5v1bPR3evfhtG7sDHxQGsWwNwby?usp=sharing
📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2305.20091.pdf
🔗 Project: https://shubham-goel.github.io/4dhumans/
ai_machinelearning_big_data
Fully "transformerized" version of a network for human mesh recovery.
Высокоточная модель реконструкции и отслеживания человека в 3D.
ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍18❤5🔥3
Новая программная библиотека от Сбера Py-Boost позволит в несколько раз повысить скорость разработки моделей машинного обучения. Использоваться для этого будет алгоритм SketchBoost, рассказал Александр Ведяхин, первый зампред правления Сбера, в рамках ПМЭФ.
SketchBoost реализует новый подход к использованию методов бустинга при обучении ИИ-моделей — он применяется также в финансах и страховании для решения B2B-задач.
«Совершенствование технологий на базе машинного обучения — это не только тренд, но и способ повысить качество контакта с клиентом, возможность подобрать именно тот продукт, который максимально отвечает его предпочтениям. Для этого мы представили алгоритм, который в разы ускоряет обучение моделей искусственного интеллекта и, как следствие, вывод на рынок разработок в области рекомендательных сервисов в сфере финансов и страхования», — подчеркнул Ведяхин.
▪GitHub
ai_machinelearning_big_data
SketchBoost реализует новый подход к использованию методов бустинга при обучении ИИ-моделей — он применяется также в финансах и страховании для решения B2B-задач.
«Совершенствование технологий на базе машинного обучения — это не только тренд, но и способ повысить качество контакта с клиентом, возможность подобрать именно тот продукт, который максимально отвечает его предпочтениям. Для этого мы представили алгоритм, который в разы ускоряет обучение моделей искусственного интеллекта и, как следствие, вывод на рынок разработок в области рекомендательных сервисов в сфере финансов и страхования», — подчеркнул Ведяхин.
▪GitHub
ai_machinelearning_big_data
👍18🔥5🤣5❤3🫡1