🔝 Где искать работу аналитику данных в различные направления DS,SQL, Аналитики и ML

Подборка с каналами, где можно найти вакансии или подработку:
▪Data Jobs
▪Data engineering/SQL
▪Python Jobs
▪Папка с вакансиями по различным направлениям

🔎 Полный ресурсов для поиска работы аналитику данных.

@machinelearning_ru

🚀 Google выпустил новую статю "Deep Reinforcement Learning, a Pruned Network Is a Good Network".

Техника постепенного прунинга нейросетей для максимизации эффективности параметров в RL

https://arxiv.org/abs/2402.12479

@machinelearning_ru

💫 Gemini великолепно анализирует входные данные и работает с ними.

Нейросети скормили видео с записью экрана по поиску квартиры на сайте Zillow. ИИ смог сгенерировать Selenium-код для автоматизации этой задачи и пошагово описал все, что делал.

Вот, что выдал Gemini, посмотрев видео по поиску квартиры:

"This code will open a Chrome browser, navigate to Zillow, enter "Cupertino, CA" in the search bar, click on the "For Rent" tab, set the price range to "Up to $3K", set the number of bedrooms to "2+", select the "Apartments/Condos/Co-ops" checkbox, click on the "Apply" button, wait for the results to load, print the results, and close the browser."

Посмотрите видео!

•Gemini
•Gemma opensource на основе Gemini.
•DeepMind Gemini 1.5 - An AI That Remembers!

ai_machinelearning_big_data

👉 Исследовательские работы по глубокому обучению

Список последних работ, посвященных глубокому обучению и глубокому обучению с подкреплением. Они отсортированы по времени, чтобы вы могли увидеть последние работы первыми.

🔗 https://github.com/endymecy/awesome-deeplearning-resources

@machinelearning_ru

YOLOv9 только что вышел, и теперь он совместим с 🤗 Transformers.js!

Именно так... обнаружение объектов в режиме почти реального времени, работающее локально в вашем браузере: сервер не требуется! 🤯 Попробуйте сами! 👇

🔗 Демо: https://hf.co/spaces/Xenova/yolov9-web

@machinelearning_ru

⚡️ LoRA+

LoRA+ работает в 2 раза быстрее, чем LoRA, а также обеспечивает небольшой прирост качества при решении задач НЛП.

▪Github

@machinelearning_ru

Полезный кураторский список материалов по мультимодальным моделям

В него только что добавили еще несколько моделей, работ и примеров - YOLO-World - EfficientSAM - Qwen-VL-Plus / Max - Ferret - MetaCLIP.

▪Github

@machinelearning_ru

⚡️ Новый прорыв от Microsoft: 1-разрядные LLMS.

Новые модели, использующие троичные значения (-1, 0, 1) вместо 16-разрядных.

Это делает их в 2,7 раза быстрее, использует в 3,5 раза меньше памяти графического процессора и в 71 раз меньше энергии.

Bitnet также соответствует традиционным моделям, таким как LLaMA 3B, или превосходит их по своим характеристикам.

📌 Статья

@machinelearning_ru

👉 Как Яндекс научил нейросеть пересказывать видео

На Хабре вышла статья ML-инженера Яндекса, где подробно рассказывается о разработке функции пересказа видео с помощью YandexGPT в Яндекс Браузере. Можно узнать, почему для задачи не подошла “статейная” YandexGPT, какие технические и продуктовые требования были к суммаризации видео и какой подход лучше для обучения.

🔗 Ссылка

@machinelearning_ru

⚡️ Руководство YOLOv9: обучаем модель на собственном наборе данных

- запуск модели с предварительно обученными весами COCO
- файнтюнинг модели на своем датасете
- оценка модели
- развертывание модели

https://youtu.be/XHT2c8jT3Bc

@machinelearning_ru

⚡️ Новый способ точной настройки #Lms для повышения производительности при выполнении последующих задач (например, рассуждение и обобщение)

Исследовательская работа: https://arxiv.org/abs/2402.13228

Модель: https://huggingface.co/abacusai/Smaug-Mixtral-v0.1

@machinelearning_ru