Data Secrets – Telegram
Data Secrets
78.8K subscribers
6.44K photos
669 videos
20 files
2.71K links
Главный по машинному обучению

Сотрудничество: @veron_28

РКН: clck.ru/3FY3GN
Download Telegram
Помните видео, где Маск на self-driving тачке едет к Цукербергу на разборки и нарушает все правила движения? Не помните? Ну ладно.

В общем, вскоре после этого видео Илон пообещал большое обновление для автопилотов до конца 2023. И оно появилось, но только сегодня (не опоздали, а задержались).

Это нейросетевой «end-to-end» подход, в рамках которого машина будет полагаться не на многочисленные датчики, а только на камеры и ИИ. Называется FSD v12 и кажется, Маск им очень вдохновлен.
👍23🔥84
Случайное контрастное обучение – новый алгоритм бинарной классификации

Random Contrast Learning( RCL) работает для изображений, текстов и табличных данных. При сравнении алгоритма с другими классическими (правда, про бустинг авторы случайно забыли) оказалось, что алгоритм и быстрый, и точный, а также не склонен к переобучению.

Если у вас нет GPU или мало данных, то, как отмечают авторы, этот алгоритм может стать отличной CPU-only заменой методов глубокого обучения. Попробовать метод бесплатно можно тут.
👍50🤯114🔥3😨1
Никто:
Абсолютно никто:
Мой ноутбук после одной эпохи обучения:
107😁27😎151👍1
Расходимся, человеческий труд оказался дешевле ИИ. Это подтвердили ресерчеры из MIT, они исследовали, смогут ли системы ИИ заменить человека на работе. Лишь в 23% случаев внедрение ИИ будет выгодным для работодателя.

Как-то обидно, что-ли, получается
👍69😁4711🔥6🤯3🗿1
У кого лучшие рекомендательные системы в России? Ответ кажется очевидным.

Не будем тянуть. Сегодня наш гость, Кирилл Хрыльченко – лид команды R&D рекомендаций в Яндексе и автор канала @inforetriever, рассказал о том, как работают SOTA персонализации рекомендаций на примере Яндекса.
👍41🔥169😁3🤨3
Внимание тем, кто пользуется PyTorch: у нас для вас подарок, тыкайте реакции 😬

Те, кто пользуется TensorFlow: не обижайтесь и тоже тыкайте 😘
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🫡157🗿30👍26😁16🍓1552🤯2🌭2🤨2🤝1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
😐76🔥34😁16👍13🗿123💯32🌚2
Очень интересный материал «HUMANS ARE BIASED.
GENERATIVE AI
IS EVEN WORSE» от Bloomberg


Авторы рассказывают о том, как нейросеть Stable Diffusion усиливает расовые и гендерные стереотипы. Например, все портреты по запросу «инженер» мужские. Люди, сгенерированные по запросу «преступник» – в основном темнокожие мужчины, а темнокожие женщины, по мнению нейросети, занимаются уборкой или продают бургеры.

При этом в мире SD все даже хуже, чем в реальности. Например, по запросу «доктор» нейросеть генерирует всего 7% женщин, хотя в реальности женщин-докторов 32%.

В конце можно посмотреть примеры генераций и прочитать рассуждения о том, кто в ответе за такой расизм и сексизм нейросети. Спойлерить не будем. Лучше расскажите: что думаете об этом?
👍36😁206🤔4🔥3🤯3💯2😎1
Nvidia внедрили в свою GPU серии RTX искусственный интеллект, который может апгрейднуть видео-изображение с SDR на HDR. Функция будет доступна и тем, кто приобрел видеокарту раньше. Как отмечают владельцы, лучше всего результат заметен на хорошем HDR мониторе. Подобные технологии Nvidia также использует в играх и для улучшения качества старых или загруженных извне фото и видео.
👍35🔥114
😻 Начинаем рабочий четверг с мудрой цитаты

Разница между посредственным ML-решением и исключительным заключается в тех проблемах, которые вы избегаете, а не в тех, которые вы решаете.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍32🔥12🤯54
Как думаете, какая из перечисленных компаний инвестирует в ИИ больше всего?
Anonymous Quiz
28%
Google
6%
Amazon
15%
Meta
33%
Microsoft
8%
Apple
1%
Accenture
3%
IBM
7%
Яндекс
🤯109😁14👍9🤔2🌭21🤨1
Двигаясь тихо и не подавая вида, Apple действительно инвестирует в ИИ активнее, чем конкуренты. С 2017 года компания приобрела 21 стартап, в том числе WaveOne этой осенью. По сообщениям инсайдеров, компания работает над собственными LLM и планирует выводить на новый уровень запуск внутренних систем ИИ на мобильных устройствах.
38👍14🔥13