❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_153

🔠Можете ли вы объяснить, как PMF учитывает неопределенность в данных? (Часть_2)

При обучении PMF происходит итеративный процесс, в котором оптимизируются параметры модели, такие как факторизованные представления пользователей и элементов, а также параметры распределения. Процесс максимизации правдоподобия позволяет модели адаптироваться к данным и учесть неопределенность в предсказаниях, учитывая разброс и шум в данных.

Таким образом, PMF моделирует неопределенность в данных, представляя матрицу взаимодействий как вероятностное распределение и используя метод максимального правдоподобия для оптимизации параметров модели. Это позволяет более точно оценивать вероятности взаимодействия и учитывать неопределенность при генерации рекомендаций в рекомендательных системах.

#SASRec #SequentialRecommendation #SelfAttention #PersonalizedRecommendation

🤕🤕🤕https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

🌡🌡🌡По долгу службы приходится очень много перебирать материала, искать новые интересные решения и кодить. Всегда заниматься оптимизацией кода и много рефлексировать над ним. И вот в процессе подготовки возникает такая история, что находишь вещи из будущего ))

🔼🔼🔼Год издания 2024!!!, вероятно ребята о чем то знают. Так и хочется сказать ребят, а можно книжку которая будет актуальна лет через 5 ))

😂Новый прикол, я уже проверил, в ChatGPT-4 работает. Машинка откровенно стала "забивать" на пользователя и "выкатывает" только ту часть кода, где надо "пофиксить" ваши баги и недочеты.

Ну, наконец-то нормальный помощник, а не вот это ваше все, щас все будет по шоколаду. А то я уже устал перечитывать целые "простыни" своего кода.

Осталось совсем немного, чтобы он начал говорить:
- Слушай бро, давай завтра, че-то сегодня я не ресурсе ))

⬆️Давай дружок эволюционируй, тебе до настоящего кодера совсем чуть-чуть, осталось немножко ))) ахахаха

🧠P.S. Я "затестил" и другие помогаторы и ты не поверишь там такая же тема: Writesonic, Phind, Poe и т.д.

🤕🤕🤕https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

🤝Несколько соображений на тему увольнение ключевых игроков OpenAI...

👉То, что они заявляли на конференции (близость к человеческому интеллекту) по факту не удалось достичь (P.S. И вряд ли получится). Видно было, на презентации как им реально не по себе и парни в панике и откровенном тупике. Поэтому, чтобы Майкрософт остался в "белом" перед инвесторами, нужна была жертва. И эту жертву дали. Более того, количество заявленных вопросов и кома нерешенных проблем так и осталось не решенными:

☄️ Интеграции в корпоративный сектор (местный/международный) - нет/нет (потенциальная утечка данных и корпоративных секретов);
☄️ Тестирование и анализ границ посредством этики Red Team - нет (не могут отловить все баги, так как границы постоянно расширяются, и в целом не совсем понятно, что надо ловить);
☄️ Возросшие затраты на мощности - нет (OpenAI самый дорогой стартап в мире 100 млрд долларов, дешевле только ГазПром 50 млрд долларов);
☄️ Наполнение реальными уникальными идеями, а не темами в стиле "Нарисуй Гомера с пивом" - нет (масса победила, а для эволюции нужны уникальные идеи и промпты);
☄️ Интеграции и основополагающие сторонние разработки - нет (все запили свое, в целом ситуация нормальная, так делали всегда, так как у всех свои пайплайны, и свои инструменты);
☄️ Быстрый сбор данных и потеря обороноспособности страны, которая использует эту игрушку (но тут я думаю без комментариев).
и т.д.

😵А что еще вы думаете напишите в комментариях...

🤕🤕🤕https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_154

🔠Можете ли вы объяснить, как происходит оптимизация параметров модели в PMF? (Часть_1)

Формулирование модели: Сначала определяется вероятностная модель для PMF, которая включает предположения о распределении данных и параметры модели. Наиболее распространенное предположение состоит в моделировании рейтинговых данных с использованием нормального (гауссовского) распределения.

Логарифмическая функция правдоподобия: Для оптимизации параметров модели используется логарифмическая функция правдоподобия (log-likelihood function). Эта функция оценивает, насколько хорошо модель соответствует наблюдаемым данным.

#SASRec #SequentialRecommendation #SelfAttention #PersonalizedRecommendation

🤕🤕🤕https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

🤝Ребятки, если вам надо изменить голос на записи, вот вам парочка отличных инструментов по данной теме. Какие-то бесплатные какие-то условно-бесплатные. Так что, залетаем тестим и смотрим пригодится ли вам это в вашем продакшене.

✔️ Voice Spice (https://voicespice.com)
✔️ Voice Changer Plus (iOS) (https://apps.apple.com/us/app/voice-changer-plus/id339440515)
✔️ VIPole Secure Messenger (https://www.vipole.com)

🤕🤕🤕https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_154

🔠Можете ли вы объяснить, как происходит оптимизация параметров модели в PMF? (Часть_2)

Оптимизация параметров: Цель состоит в максимизации логарифмической функции правдоподобия. Обычно используются методы оптимизации, такие как градиентный спуск (gradient descent), для нахождения оптимальных значений параметров модели. В ходе итераций параметры модели обновляются в направлении, которое увеличивает значение логарифмической функции правдоподобия.

Регуляризация: Часто в PMF применяются методы регуляризации для предотвращения переобучения модели и улучшения ее обобщающей способности. Регуляризация добавляет дополнительные штрафы к функции правдоподобия, основанные на норме параметров модели. Это помогает контролировать сложность модели и предотвращать переобучение.

#SASRec #SequentialRecommendation #SelfAttention #PersonalizedRecommendation

🤕🤕🤕https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

🤝Ребята всем привет!!!

💊https://theconversation.com/lagos-building-collapses-we-used-machine-learning-to-show-where-and-why-they-happen-212303 - очень необычный кейс. Здесь ребята анализировали обрушение зданий в Лагосе (Нигерия). Лагос является деловым центром страны, в нем расположены крупнейшие морской порт и аэропорт. С населением 15,4 млн. человек он является крупнейшим городом в Африке к югу от Сахары и вторым по величине в Африке после Каира.

✔️Город состоит из двух отдельных географических районов: остров Лагос и материк Лагос, соединенные тремя мостами. Остров Лагос является историческим ядром города. Этот район славится эклектичным сочетанием архитектурных стилей, сочетанием современных небоскребов, остатков колониальных построек и оживленных традиционных рынков. Он служит центром финансовой, развлекательной и корпоративной деятельности города. Икойи, Виктория Айленд и Лекки принято считать продолжением острова Лагос.

✔️И вот что удалось выяснить, оказалось, что местоположение было наиболее важным фактором, способствовавшим обрушению здания, причем оно преимущественно оказалось более значимым, чем стандартные человеческие факторы: некачественный материал, дефекты конструкции, изменение плана на месте, плохой надзор, процессы сноса, несоблюдение строительных норм и правил, отсутствие геотехнической информации, плохое техническое обслуживание, строительные дефекты и перегрузка.

✔️Наибольшее число обрушений произошло в 2011 году - 10 зданий, затем в 2000 и 2006 годах - по девять. Максимальное число жертв - 140 человек - пришлось на 2014 год. Оно было сосредоточено в районе Икотун-Эгбе на материковой части Лагоса.

То есть получается, что стройка в целом дело решеное, все как правило упирается в место стройки.

🤕🤕🤕https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

🤝Ребята всем привет!!!

✔️Машинное обучение все чаще, теперь ставится на рельсы валидации и верификации так в статье: https://www.genengnews.com/topics/bioprocessing/machine-learning-an-ideal-fit-for-process-validation/ данный кейс показан на примере производства лекарственных препаратов. При этом было показано, что определение валидации процесса, как правило, состоит из трех частей: разработка процесса (PD); квалификация процесса (PQ); и непрерывная верификация процесса (CPV). При этом 2/3 это рутина, которая в целом не нуждается в человеческом участии.

✔️В работе использовались две модели искусственного интеллекта - модель изоляции для выявления аномалий на этапе дозирования и модель случайного леса для прогнозирования необходимых управляющих действий оператора на этапе полуавтоматизированного дозирования. Эти модели превзошли традиционные подходы с использованием одной переменной, заняли меньше времени и, по мнению авторов, иллюстрируют потенциальные преимущества ИИ в анализе технологических процессов.

✔️Исследование проводилось при изучении выработки рекомбинантного белка, называемого липазой 1 candida rugosa (Crl1), дрожжами вида Pichia pastoris в условиях гипоксии (отсутствие кислорода).

✔️То есть в целом получается ситуация, что мы получили и при использовании лапораскопических операций вместо операций с непосредственным открытым типом хирургического вмешательства. Подход тот же самый а эффекта больше. Именно эта способность находить в сложных данных необнаруживаемые закономерности с минимальным вмешательством оператора делает системы искусственного интеллекта идеально подходящими для производственных операций.

🤕🤕🤕https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

⬆️Неимоверно крутой кейс в сфере медицины !!!

Выявлении и диагностике синдрома поликистозных яичников (СПКЯ) у женщин. Ребята запилил модель, в которую взяли данные NIH за 25 лет (!!!) и проводили оценку гормональных нарушений. При этом выяснилось, что:

✔️ Программы на основе ИИ/МЛ способны успешно обнаруживать СПКЯ.
✔️ СПКЯ может вызывать серьезные последствия, такие как диабет, нарушения сна и репродуктивные расстройства.
✔️ ИИ/МЛ может помочь в диагностике СПКЯ, облегчая выявление чувствительных диагностических биомаркеров.
✔️ Интеграция ИИ/МЛ с электронными медицинскими картами может улучшить диагностику и уход за женщинами с СПКЯ.
✔️ Точность выявления СПКЯ с использованием ИИ/МЛ составляет 80-90%.

😵Более подробно можно почитать здесь: https://scitechdaily.com/decoding-womens-health-artificial-intelligence-revolutionizes-pcos-diagnosis/

🤕🤕🤕https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

☄️https://github.com/trungdq88/Awesome-Black-Friday-Cyber-Monday - отличная подборка по инфобезу, куча полезной инфы, заглядываем, читаем, смотрим, делимся!

💊Ребята, если вы хотите что-то опубликовать какой-то пост или заметку, закидывайте в личку, все обсудим, скоро появится бот для обратной связи, будет удобнее.

🤝Альтман и Брок теперь будут в Microsoft. OpenAI теперь будет смотреть через плечо )) эх... молодежь, играть надо в долгую и беречь кадры. А то все это больше походит на семейные кухонные разборки.

🤝Ребята привет!!!

⬆️Отличная "шпора" по основным коммандам гита. Пригодится всегда.

🌡Чем больше шеров и лайков тем больше буду выкладывать подобного контента.

🤕https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.