Anonymous Quiz
10%
LIME
10%
Dropout
70%
Cross-Validation
10%
Random Forest
Anonymous Quiz
56%
Isolation Forest
44%
Bagging
0%
PCA
0%
Ridge Regression
❤2
#новости
🤯 Вышел новый бенчмарк EnigmaEval, на котором все модели выбивают ровно 0
Его выпустили рисерчеры из ScaleAI (те самые, которые составляли знаменитый Humanity’s Last Exam) и он состоит из длинных и сложных головоломок, на решение которых людям требуются дни. Несколько примеров наверху
На нормальном уровне сложности большинство моделей выбивают 0.5-1.3%, а o1 – 7%. Но если переключится на задачи высокой сложности, некоторые из которых разрабатывали для студентов MIT, все дают одинаковый результат: 0.
(DeepSeek в тесте нет, потому что для прохождения требуется мультимодальность)
Интересно, что покажет o3-mini. В нее как раз недавно добавили возможность грузить файлы и картинки.
👉 Новости 👉 Платформа
Его выпустили рисерчеры из ScaleAI (те самые, которые составляли знаменитый Humanity’s Last Exam) и он состоит из длинных и сложных головоломок, на решение которых людям требуются дни. Несколько примеров наверху
На нормальном уровне сложности большинство моделей выбивают 0.5-1.3%, а o1 – 7%. Но если переключится на задачи высокой сложности, некоторые из которых разрабатывали для студентов MIT, все дают одинаковый результат: 0.
(DeepSeek в тесте нет, потому что для прохождения требуется мультимодальность)
Интересно, что покажет o3-mini. В нее как раз недавно добавили возможность грузить файлы и картинки.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
Anonymous Quiz
17%
One-hot encoding
17%
K-means
0%
PCA
67%
Логистическая регрессия
❤2🔥1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#статьи
🤓 OpenAI выкатили гайд по тому, как правильно обращаться с ризонинг-моделями
Ризонинг-модели отличаются от серии GPT и не всегда могут оказаться полезнее обычных для всех типов задач. Их скорее стоит использовать для неоднозначных, многошаговых тасок по математике, инженерии или финансам. И промптить их стоит более осознанно.
Читать статью
👉 Новости 👉 Платформа
Ризонинг-модели отличаются от серии GPT и не всегда могут оказаться полезнее обычных для всех типов задач. Их скорее стоит использовать для неоднозначных, многошаговых тасок по математике, инженерии или финансам. И промптить их стоит более осознанно.
Читать статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
#полезное
❤️🔥 Deep-research
Открытая реализация нового агента Deep Research от OpenAI!
🟠 Цель проекта — предоставить возможности глубокого обучениы без необходимости оплачивать платные сервисы, предлагая настраиваемые параметры для регулирования глубины и широты исследования. Пользователи могут запускать агента в течение разного времени — от 5 минут до нескольких часов — в зависимости от потребностей, при этом система автоматически адаптируется к заданным параметрам.
Гитхаб
👉 Новости 👉 Платформа
Открытая реализация нового агента Deep Research от OpenAI!
Гитхаб
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#новости
🤯 Это DeepSeek moment для Deep Research: Perplexity выпустила бесплатный аналог агента OpenAI
Он, также как и Deep Research, может на основе n-минутного похода в интернет создавать подробные отчеты по любому вашему вопросу. С названием Perplexity тоже не запаривались
В день фри юзерам доступно 5 запросов, подписчикам (20$) – 500. Для сравнения, у OpenAI DR доступен только в подписке за 200$, и за эти деньги дают 100 запросов в месяц, то есть в 150 раз меньше.
По бенчмарку Humanity’s Last Exam DR от Perplexity почти догоняет аналог от OpenAI, выбивая 21.1%. На графике видно, что это больше, чем у o1-mini high, R1 и o1 (хотя это разные продукты и сравнивать не то чтобы уместно).
Пишут также, что большинство тасок DR от Perplexity заканчивает за 3 минуты. У OpenAI это обычно 10-20.
Пробуем здесь
👉 Новости 👉 Платформа
Он, также как и Deep Research, может на основе n-минутного похода в интернет создавать подробные отчеты по любому вашему вопросу. С названием Perplexity тоже не запаривались
В день фри юзерам доступно 5 запросов, подписчикам (20$) – 500. Для сравнения, у OpenAI DR доступен только в подписке за 200$, и за эти деньги дают 100 запросов в месяц, то есть в 150 раз меньше.
По бенчмарку Humanity’s Last Exam DR от Perplexity почти догоняет аналог от OpenAI, выбивая 21.1%. На графике видно, что это больше, чем у o1-mini high, R1 и o1 (хотя это разные продукты и сравнивать не то чтобы уместно).
Пишут также, что большинство тасок DR от Perplexity заканчивает за 3 минуты. У OpenAI это обычно 10-20.
Пробуем здесь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#собес
🤔 Как работает градиентный бустинг для регрессии?
Градиентный бустинг для регрессии строит ансамбль слабых моделей (обычно деревьев решений), добавляя каждую новую модель так, чтобы минимизировать ошибку предыдущих. Процесс:
🟠 Инициализация модели начальным прогнозом (например, средним значением целевой переменной).
🟠 Вычисление остаточной ошибки (разница между прогнозами и фактическими значениями).
🟠 Обучение нового дерева для предсказания этой ошибки.
🟠 Итеративное добавление деревьев с уменьшением шага обновления (learning rate) для улучшения общей точности.
👉 Новости 👉 Платформа
Градиентный бустинг для регрессии строит ансамбль слабых моделей (обычно деревьев решений), добавляя каждую новую модель так, чтобы минимизировать ошибку предыдущих. Процесс:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Anonymous Quiz
30%
One-hot encoding
40%
K-means
10%
PCA
20%
Логистическая регрессия
❤1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#Собес
🤔 Что такое Scikit-Learn и почему стоит использовать его вместо других библиотек машинного обучения?
Scikit-Learn - это библиотека машинного обучения на Python, основанная на NumPy, SciPy и Matplotlib. Она предоставляет удобные и эффективные инструменты для
анализа данных и моделирования. Scikit-Learn выделяется простым и единообразным API, хорошей документацией и активным сообществом. В библиотеку встроены алгоритмы классификации, регрессии, кластеризации, снижения размерности, обработки данных и оценки моделей. Благодаря этим особенностям она подходит как для новичков, так и для опытных специалистов.
👉 Новости 👉 Платформа
Scikit-Learn - это библиотека машинного обучения на Python, основанная на NumPy, SciPy и Matplotlib. Она предоставляет удобные и эффективные инструменты для
анализа данных и моделирования. Scikit-Learn выделяется простым и единообразным API, хорошей документацией и активным сообществом. В библиотеку встроены алгоритмы классификации, регрессии, кластеризации, снижения размерности, обработки данных и оценки моделей. Благодаря этим особенностям она подходит как для новичков, так и для опытных специалистов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1