❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_210

🔠 Назовите условия применения линейной регрессии (Часть_4)

- Гомоскедастичность: Невязки должны иметь постоянную дисперсию или стандартное отклонение от среднего для каждого значения X. Если это предположение нарушается, результаты анализа могут быть неточными, и возможно, потребуется корректировка зависимой переменной, например, изменение масштаба

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

#LinearDependence #LinearIndependence #Vectors #Matrix #PivotPosition #FreeVariables
#Span #NonlinearFunctions

Просто мега схема по всяким сокращениям, тулзы множаться как опята после дождя на пне. Взять хотя бы новую кали и иже с ними. Ребятки тут заморочились и запили вот такую вот схемку. Изучаем берем на вооружение !

https://www.eventbrite.com/e/how-to-read-ai-research-papers-effectively-tickets-848879099237?aff=Hubspot&utm_campaign=Events%20Newsletter&utm_medium=email&_hsmi=296266683&_hsenc=p2ANqtz-8g3MlUrDFGXruB2FBrf5GMp1Qab-ROEGhgA3nPTxVCReWLofhHZ2oBV_mg-4tKptly193PHzsFY_UOg4tQnPAg_ndVnHJYWYIrOole9ADbN_z0tUA&utm_content=296266683&utm_source=hs_email - новая конфа про LLM, кому интересно залетайте

Киберпанк наступил: мошенники научились подделывать кружочки и голосовые ваших близких и разводить на деньги

Одна из жертв показала, как это выглядит. Злоумышленники сгенерировали короткое видео в Telegram, подделали голос для войсов и попросили 22 000 рублей у подруги.

Предупреди родных и близких

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_211

🔠 Что такое случайные матрицы в контексте теории вероятности ? (Часть_1)

Теория случайных матриц занимается изучением свойств ансамблей матриц, элементы которых распределены случайным образом. Это область математической статистики, где задается закон распределения элементов матрицы, и изучается статистика собственных значений и собственных векторов случайных матриц. Теория случайных матриц имеет широкие применения в физике, особенно в квантовой механике для анализа неупорядоченных и хаотических динамических систем.

#RandomMatrixTheory #StatisticalPhysics #QuantumMechanics #DisorderedSystems #HamiltonianDynamics #ErgodicTheory #SpectralTheory #ScatteringTheory #QuantumChaos #RandomWalks

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_211

🔠 Что такое случайные матрицы в контексте теории вероятности ? (Часть_2)

Существует три основных типа ансамблей случайных матриц, используемых в физике:

- Гауссов ортогональный ансамбль, который состоит из симметричных действительных матриц и описывает системы, симметричные относительно обращения времени.
- Гауссов унитарный ансамбль, включающий произвольные эрмитовые матрицы, и описывает системы, лишенные какой-либо симметрии.
- Гауссов симплектический ансамбль, состоящий из эрмитовых матриц, элементы которых являются кватернионами, и описывает систему с магнитными примесями, но без внешнего магнитного поля.

#RandomMatrixTheory #StatisticalPhysics #QuantumMechanics #DisorderedSystems #HamiltonianDynamics #ErgodicTheory #SpectralTheory #ScatteringTheory #QuantumChaos #RandomWalks

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/796247/ - затейная статейка по ML

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_211

🔠 Что такое случайные матрицы в контексте теории вероятности ? (Часть_3)

Распределение собственных значений случайной матрицы в первом приближении представляет собой полуокружность (закон полуокружностей Вигнера), что позволяет анализировать уровни энергии в квантовой механике. Этот закон выполняется в пределе, до некоторой степени соответствующем квазиклассическому приближению, и он выполняется тем точнее, чем больше размер анализируемой матрицы.

#RandomMatrixTheory #StatisticalPhysics #QuantumMechanics #DisorderedSystems #HamiltonianDynamics #ErgodicTheory #SpectralTheory #ScatteringTheory #QuantumChaos #RandomWalks

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_211

🔠 Что такое случайные матрицы в контексте теории вероятности ? (Часть_4)

Теория случайных матриц была впервые применена Вигнером для описания уровней энергии атомного ядра и с тех пор оказалась полезной для описания множества систем, включая уровни энергии квантовых точек и частиц в сложных потенциалах. Теория случайных матриц применима практически к любой квантовой системе, классический аналог которой не является интегрируемым, и наблюдаются существенные отличия в распределении уровней энергии между интегрируемыми и неинтегрируемыми системами.

#RandomMatrixTheory #StatisticalPhysics #QuantumMechanics #DisorderedSystems #HamiltonianDynamics #ErgodicTheory #SpectralTheory #ScatteringTheory #QuantumChaos #RandomWalks

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_212

🔠Опишите архитектурную модель CUDA (Часть_1)

Архитектурная модель CUDA (Compute Unified Device Architecture) разработана компанией NVIDIA для обеспечения высокопроизводительных вычислений с использованием графических процессоров (GPU). CUDA представляет собой программную платформу, которая позволяет разработчикам использовать вычислительные возможности GPU для решения широкого спектра задач, включая обработку изображений, анализ данных, машинное обучение и многие другие.

#RandomMatrixTheory #StatisticalPhysics #QuantumMechanics #DisorderedSystems #HamiltonianDynamics #ErgodicTheory #SpectralTheory #ScatteringTheory #QuantumChaos #RandomWalks

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_212

🔠Опишите архитектурную модель CUDA (Часть_2)

Основные компоненты архитектуры CUDA включают:

- Управление памятью: CUDA предоставляет гибкую систему управления памятью, позволяющую разработчикам выбирать между различными типами памяти (например, глобальная, общая, текстурная и константная память) для оптимизации производительности и эффективности использования ресурсов.

#CUDA #ComputeUnifiedDeviceArchitecture #NVIDIA #highperformancecomputing #graphicsprocessingunits(GPU) #softwareplatform #developers #computationalcapabilities #imageprocessing #dataanalysis #machinelearning

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_212

🔠Опишите архитектурную модель CUDA (Часть_2)

Модель параллелизма: CUDA использует модель параллелизма, основанную на концепции потоков, блоков и сетки. Разработчики могут определять количество потоков в блоке и количество блоков в сетке, что позволяет эффективно распределять задачи между ядрами GPU.

#CUDA #ComputeUnifiedDeviceArchitecture #NVIDIA #highperformancecomputing #graphicsprocessingunits(GPU) #softwareplatform #developers #computationalcapabilities #imageprocessing #dataanalysis #machinelearning

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_212

🔠Опишите архитектурную модель CUDA (Часть_3)

Интерфейс программирования: CUDA предоставляет высокоуровневый язык программирования CUDA C/C++, который позволяет разработчикам легко интегрировать вычислительные операции на GPU в их приложения. CUDA также поддерживает другие языки программирования, такие как Python, через библиотеки, такие как PyCUDA.

#CUDA #ComputeUnifiedDeviceArchitecture #NVIDIA #highperformancecomputing #graphicsprocessingunits(GPU) #softwareplatform #developers #computationalcapabilities #imageprocessing #dataanalysis #machinelearning

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_212

🔠Опишите архитектурную модель CUDA (Часть_4)

Среда выполнения: CUDA включает среду выполнения, которая обеспечивает абстракцию от аппаратных деталей и позволяет разработчикам фокусироваться на написании кода, который будет выполняться на различных GPU от NVIDIA.

#CUDA #ComputeUnifiedDeviceArchitecture #NVIDIA #highperformancecomputing #graphicsprocessingunits(GPU) #softwareplatform #developers #computationalcapabilities #imageprocessing #dataanalysis #machinelearning

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_212

🔠Опишите архитектурную модель CUDA (Часть_5)

Библиотеки и инструменты: CUDA предоставляет набор библиотек и инструментов, таких как cuDNN для глубокого обучения, cuBLAS для операций с матрицами и cuFFT для быстрого преобразования Фурье. Это обеспечивает разработчикам готовые к использованию решения для многих распространенных задач.

#CUDA #ComputeUnifiedDeviceArchitecture #NVIDIA #highperformancecomputing #graphicsprocessingunits(GPU) #softwareplatform #developers #computationalcapabilities #imageprocessing #dataanalysis #machinelearning

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_213

🔠Опиши программную модель CUDA ? (Часть_1)

Программная модель CUDA представляет собой гибкую и мощную платформу для параллельных вычислений, основанную на архитектуре GPU. Она включает в себя несколько ключевых аспектов:

- Ядра (Kernels): Ядра — это функции, написанные на CUDA C/C++, которые выполняются на GPU. Они представляют собой основу параллельных вычислений в CUDA и могут быть вызваны из хост-программы на CPU

#CUDA #ComputeUnifiedDeviceArchitecture #NVIDIA #highperformancecomputing #graphicsprocessingunits(GPU) #softwareplatform #developers #computationalcapabilities #imageprocessing #dataanalysis #machinelearning

https://boosty.to/denoise_lab/donate - поддержать наш канал