Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Clarifai
dbrx-instruct model | Clarifai - The World's AI
DBRX-Instruct is a state-of-the-art, efficient, open LLM by Databricks, capable of handling input length up to 32K tokens. The model excels at a broad set of
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
GitHub
GitHub - RiccardoBiosas/awesome-MLSecOps: A curated list of MLSecOps tools, articles and other resources on security applied to…
A curated list of MLSecOps tools, articles and other resources on security applied to Machine Learning and MLOps systems. - RiccardoBiosas/awesome-MLSecOps
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
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.
GitHub
GitHub - ch-shin/awesome-data-poisoning
Contribute to ch-shin/awesome-data-poisoning development by creating an account on GitHub.
2024_Tech Trends Report.pdf
39.3 MB
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
https://www.fullstackpython.com/ - очень модная вещь, правда "голопам по европам", но все же.
Fullstackpython
Full Stack Python
Full Stack Python explains programming concepts in plain language and provides links to the best tutorials for those topics.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥2
https://github.com/Farama-Foundation/HighwayEnv
https://www.nuscenes.org/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
GitHub
GitHub - Farama-Foundation/HighwayEnv: A minimalist environment for decision-making in autonomous driving
A minimalist environment for decision-making in autonomous driving - GitHub - Farama-Foundation/HighwayEnv: A minimalist environment for decision-making in autonomous driving
❓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
🔠 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
❓300 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_223
🔠 Что такое супер-полносвязные нейронные сети ? (Часть_2)
L0-регуляризация представляет собой подход, который позволяет обнулять веса нейронов, тем самым уменьшая общее количество параметров в сети. Этот метод может быть особенно полезен для уменьшения размерности модели и повышения ее эффективности. Однако, его использование требует тщательного планирования и тестирования, поскольку неправильное применение может привести к нежелательным изменениям в структуре сети.
#full_connected_net #neural_network #ds #analytics #optimization
🔠 Что такое супер-полносвязные нейронные сети ? (Часть_2)
L0-регуляризация представляет собой подход, который позволяет обнулять веса нейронов, тем самым уменьшая общее количество параметров в сети. Этот метод может быть особенно полезен для уменьшения размерности модели и повышения ее эффективности. Однако, его использование требует тщательного планирования и тестирования, поскольку неправильное применение может привести к нежелательным изменениям в структуре сети.
#full_connected_net #neural_network #ds #analytics #optimization