DenoiseLAB
486 subscribers
1.33K photos
159 videos
3 files
1.57K links
Блог DenoiseLAB (машинное обучение, аналитика)

Информация в канале служит только для ознакомления и не является призывом к действию. Не нарушайте законы РФ и других стран. Мы не несем отвественность за ваши действия или бездействия.
Download Telegram
✔️https://github.com/togethercomputer/RedPajama-Data - открытый набор данных для обучения больших языковых моделей. Набор включает более 100 Б текстовых документов, полученных из 84 снимков CommonCrawl и обработанных с помощью конвейера CCNet.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✔️https://clarifai.com/databricks/drbx/models/dbrx-instruct - современная, эффективная, открытая LLM от Databricks, способная обрабатывать входные данные длиной до 32K токенов. Модель отлично справляется с широким набором задач на естественном языке, таких как: резюмирование текста, ответы на вопросы, извлечение информации и кодирование.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💣💣💣https://cyberorda.com/MlSecOps/# - невероятный блог по взлому LLM и вопросам безопасности LLM в целом, просто бомба, ракета просто, просто круто.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
https://github.com/RiccardoBiosas/awesome-MLSecOps - полностью джентельменский набор для MLSecOps в реальнои продакшене, здесь собрано множество инструментов Open Source Security Tools, Commercial, DATA, ML code security:
✔️ModelScan,
✔️NB Defense,
✔️Garak,
✔️Adversarial Robustness Toolbox
✔️MLSploit и много чего еще другого супер полезного.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Вот почему так, вот берешь любую книгу где написано Professional и там просто Эверест страниц ))))
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🌐🌐🌐Концепт здания около Лахта-Центра, вообще мощь, очень круто.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
https://lumalabs.ai/dream-machine - Sora больше не нужна, теперь есть Luma
☄️☄️☄️https://habr.com/ru/articles/217761/ - тут по долгу работа немного занесло меня в сторону OpenCV. Нашел вот такую отличную статейку с подробными материалами про DICOM и PACS. Есть даже ссылка на то как собрать свой PACS-сервак буквально на коленке.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🧪🧪🧪https://github.com/ch-shin/awesome-data-poisoning - Список ресурсов, посвященных отравлению данных в машинном обучении по данным одних из топовых конференций по ИИ : NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI, KDD.
2024_Tech Trends Report.pdf
39.3 MB
☄️☄️☄️979 страниц про технологические тренды — Future Today Institute презентовал исследование в рамках SXSW 2024 - мега исследование от SberAI.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
☄️☄️☄️Сегодня провел первое занятие в GeekBrains по курсу OpenCV для мединской визуализации, при том у что у меня 8 лет реального клинического опыта по стороны получения рентгеновских снимков, в целом, получилось очень даже неплохо. Рассказал весь пайплайн работы отделения от получения изображений до работы с пациентам, укладки и рекомендации по работе изображениями, дальше будет практика с моделями машинного обучения.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥2
🟡🟡🟡Два модных датасета, на которых проводится тестирование систем по принятию решений для автопилотов в современных авто:

https://github.com/Farama-Foundation/HighwayEnv
https://www.nuscenes.org/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_223

🔠 Что такое супер-полносвязные нейронные сети ? (Часть_1)

Супер-полносвязные разреженные сети (Super-Sparse Fully Connected Networks) - это концепция в области машинного обучения, которая касается методов оптимизации и уменьшения размерности нейронных сетей.

Основная идея заключается в использовании техник, таких как L0-регуляризация и dropout, для создания более эффективных и компактных моделей. Эти методы помогают уменьшить количество параметров в сети, делая ее более разреженной, что может улучшить производительность и уменьшить потребление ресурсов.

#full_connected_net #neural_network #ds #analytics #optimization