Data Science | Machinelearning [ru] – Telegram
Data Science | Machinelearning [ru]
20.1K subscribers
629 photos
39 videos
29 files
3.52K links
Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM.

По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin

РКН: https://vk.cc/cJPGXD
Download Telegram
​​😎Зачем мы моделируем импульсные нейронные сети и с помощью чего это делаем

Автор - Михаил Киселев, руководитель направления в отделе ИИ компании «Цифрум» (Росатом) и руководитель лаборатории нейроморфных вычислений в Чувашском государственном университете. Сегодня подниму тему импульсных нейронных сетей. Общее представление о том, что такое искусственные нейронные сети, есть, наверное, у всех. Многие представляют, зачем они нужны, как устроены, как работают. Речь пойдет об одной их разновидности — импульсных нейронных сетях

Читать...
​​🔥Как рождается, живет и умирает машинное обучение внутри компании?

Автор поделится опытом внедрения машинного обучения: как компании работают с бизнес-метриками и данными, где в иерархии потребностей компании находится ML и как довести проект до реальной бизнес-пользы. 

Читать...
​​💥Переносим свою картину мира в чат-бота на базе GPT-3

У автора возникла идея - что если попробовать доучить сеть так, чтобы она имитировала картину мира определенного человека?

Автор покажет в этой статье как можно обучить GPT-3 (в версии davinchi-003) на своей картине мира и засунуть её внутрь телеграм-бота, потратив на всё всего несколько долларов.

Читать...
​​🧠Как не попасть в яму с помощью нейронных сетей: технологии приходят на помощь коммунальщикам

Автор - Андрей Соловьёв DS в Сбере. Вероятно, практически каждый читатель этой статьи сталкивался с проблемными дорогами, если вы автомобилист, или тротуарами, если вы пешеход. Плохие дороги — одна из актуальнейших проблем любой страны. Сегодня поговорим о том, как технологии могут помочь решить эту проблему.

Читать...
​​💪Страдающее ML: как мы автоматизировали проверку данных, чтобы не было мучительно больно

 Год назад авторы разработали систему, которая показывает, где и насколько данные плохи, а инженерам остаётся только разобраться почему. Раньше они сначала вручную выясняли, что в данных пошло не так, а теперь есть система, которая даёт подсказки. Вы узнаете об алгоритме, лежащем в основе системы, и о том, что она сейчас собой представляет и как используется в наших бизнес-процессах.

Читать...
​​😳Не принимай оффер в Data Science, пока…

...не получишь ответы на эти 10 вопросов.
Как вы понимаете, нанимающая сторона на рынке вакансий Data Science проводит очень тщательный отбор в свою команду. К сожалению, дата сайентист не может поступать аналогичным образом и прособеседовать своего работодателя, но может задать интересующие его вопросы после интервью и найти много полезной информации самостоятельно в сети. В этой статье автор расскажет о 10 ключевых вопросах, на которые крайне желательно получить ответ до вашего трудоустройства.

Читать...
​​🐍Перцептрон на numpy

В туториале сделаны акценты в неочевидных местах, где могут не сходиться размерности;
В коде нет абстракций (классы слоёв), чтобы не отвлекать от сути.

Читать...
​​😎Падаем в кроличью нору. Ищем способ характеризовать текстовые датасеты

Автор - разработчик в команде разметки MTS AI. Сегодня он поделится с вами своими наработками, появившимися во время изучения метрик оценки генерации данных. 

Читать...
​​😲Как я делал кино с помощью нейросетей


Автор расскажет как он сделал фильм для планетария. В итоге этот фильм получил приз на фестивале купольных фильмов в Токио.

Читать...
​​ChatGPT: мысли о неизбежном — как нейросети изменят нашу работу и кому придётся искать новую

У представителей многих профессий, в том числе в ИТ, появились нехорошие мысли о необходимости в будущем менять профессию и о том, что Open AI сделали то же, что молодой адвокат из баянного анекдота. Попробую изложить свои мысли по этому поводу, как человек, который часто использует Chat GPT и как руководитель практики технологических решений системного интегратора ЕАЕ‑Консалт.

Читать...
​​💥Обработка естественного языка (NLP). Личный опыт — мой первый запуск BERT

BERT — Bidirectional Encoder Representations from Transformers

Здесь не будет рассказываться о том, что такое BERT, как это работает и для чего применяется — в сети об этом достаточно информации.

Эта статья про личный опыт — как конкретно у меня получилось запустить BERT с чистого Colab по конкретным описаниям.

Читать...
​​👨‍💻Сколько стоит содержать виртуальную девушку? Создаем подругу, записывающую кружочки в Telegram, с помощью 4 нейросетей

Не так давно в интернете появилась душещипательная история, как пользователь hackdaddy8000 сперва создал виртуальную девушку, а затем усыпил ее. Моральный и мемный аспект этого события обсуждали в комментариях под новостями.

Поговорим о технической стороне. Как повторить этот шедевр и можно ли обойтись без сервисов OpenAI, которые сложно оплатить в России? И главное — сколько придется инвестировать в виртуальную подругу.

Читать...
​​🙃Множественные личности ChatGPT

В статье автор поделится некоторыми хинтами и триками по работе с ChatGPT, о которой так много шума и продемонстрировать создание «субличностей» в ChatGPT, которые, возможно, будут вам полезны.

Читать...
​​😳Как работает персонализированная лента

Мир цифрового контента и его потребления - относительно новый феномен и ключевую роль в формировании его таким, какой он есть сейчас играет идея персонализации.

Читать...
​​🧠Создание простой нейронной сети на Python

Здесь автор вам расскажет, как создать простую нейронную сеть на Python, какие пакеты нужно импортировать, и какие функции надо сделать, а также вы узнаете как построить простой график изменения.

Читать...
​​🎥ИИ и гибель человечества. Риски искусственного интеллекта

В этом видео автор расскажет, насколько ИИ сравнимый по своим возможностям с человеком, чем отличается сверхинтеллект ASI от общего AGI и какая пропасть между ними, также вы узнаете насколько он быстро развивается.

Смотреть в YouTube...
​​🖥Что такое машинное обучение: возможности и сценарии применения

В этой статье вы узнаете, что такое машинное обучение, как оно работает, какие его возможности, как его можно применить и какие особенности применение машинного обучения.

Читать...
​​🎥Искусственный интеллект Все о главной технологии века простыми словами

В этом видео автор вам расскажет, как обучают ИИ, какие его новые возможности, что он умеет делать, какие его творческие способности, в каких сферах его можна применить, и как он будет полезен программистам, а также вы узнаете насколько он опасен для человечества.

Смотреть в YouTube...
​​🖥Алгоритмы Machine Learning в Python

В этой статье автор вам расскажет, что такое Scikit-Learn, как делать загрузку и нормализацию данных, как построить алгоритмы и как их оптимизировать, а также вы узнаете что такое метод опорных векторов SVM и как его применить.

Читать...
​​👤Простой искусственный интеллект на Python. Распознавание голоса на Python

В этой статье вы узнаете, какие есть возможности распознавания голоса на Python, как писать большие программы использующие ИИ, и какие функции могут исполнять эти программы, а также вы узнаете как построить простую програму для отслеживания голоса и выполнения различных задач.

Читать...
​​ChatGPT как инструмент проверки своих размышлений

Если Вы уже сталкивались с продутом от OpenAI ChatGPT, то уже знаете, что он обладает достаточно интересными возможностями. Однако, этот новый инструмент имеет определённую специфику. Как мне кажется он не способен (пока?) к оптимальному решению высокоинтеллектуальных задач, а склонен находить первое приемлемое решение. Тем не менее он может стать достаточно эффективным способом поиска и обобщения своих идей, путём их подтверждения или опровержения.

Читать...