🧛‍♂️ Выпуск плагина Github Copilot

Github Copilot — плагин, который обеспечивает синтез кода следующего поколения на основе Codex, GPT-подобной модели от OpenAI, обученной на массивном наборе данных общедоступного кода Github. К сожалению, публичная демонстрация по-прежнему недоступна.

Многие вопросы все еще витают в воздухе: насколько велика и как быстро эта модель может делать выводы? Каковы детали используемого обучающего набора данных? Должны ли мы беспокоиться о том, что данные, защищенные авторскими правами, могут быть случайно обнаружены моделью, как это было показано ранее?

Machine Learning

🤯 Чтение мыслей с глубоким обучением

Изучите последние тенденции в области интерфейсов мозг-компьютер и обучите модель глубокого обучения предсказывать действия людей на основе колебаний напряжения их мозга.

Machine Learning

Шпаргалка!

Компромисс смещения и дисперсии

Machine Learning

👇

🍖 Методы автоматического реферирования: экстрактивные методы

На этот раз рассмотрим извлекающие методы, которым нужны эталонные рефераты для обучения. При этом эти методы всё ещё могут лишь выбирать предложения из оригинального текста. К методам этой группы и относятся описываемые ниже SummaRuNNer и BertSumExt.

Machine Learning

HeadGAN: One-shot Neural Head Synthesis and Editing

Новая модель для face-reenactment. Работает визуально лучше чем предыдущая SOTA

Авторы даже сделали графический редактор, где ползунками можно поднастроить анимацию лица

Machine Learning

🤘Практический Metric Learning

В этом материале вы немного пройдётесь по теории, разберёте примеры с кодом и узнаете, как с помощью простых эвристик догнать текущие SotA модели.

Machine Learning

🔩 Инструмент визуализации внимания в модели Трансформер

BertViz — это интерактивный инструмент для визуализации внимания в языковых моделях Transformer, таких как BERT, GPT2 или T5. Его можно запустить внутри блокнота Jupyter или Colab через простой Python API, который поддерживает большинство моделей Huggingface.

Machine Learning

Поговорить с книгой — Talk to Books

Приложение работает на базе алгоритмов Google AI. Нейросеть отвечает на вопросы пользователя цитатами из книг. Она умеет обрабатывать абстрактные вопросы, например, «в чём смысл жизни?» и «что значит быть человеком?».

Сервис не распознаёт вопросы на русском языке.

Machine Learning

Мощный и интуитивно понятный интерфейс WYSIWYG, который позволяет любому создавать модели машинного обучения

Модель можно запустить непосредственно в редакторе или экспортировать в отдельный скрипт, работающий в Tensorflow.

Machine Learning

📱 Как выглядел бы iPhone в СССР? Показывает нейросеть

Концепт-дизайн смартфонов обычно посвящён технологиям будущего. Но бывают и занятные исключения — например эта серия изображений, на которых показан смартфон, визуализированный в эпоху СССР с помощью нейросети.

Machine Learning

👋 6 новых быстро развивающихся библиотек по науке о данных, которые вы должны изучить, чтобы повысить свои навыки в 2023 году

Наука о данных — это больше не только Pandas, NumPy и Scikit-learn

Machine Learning

Описать фотографию — CaptionBot

Сервис от Microsoft составляет описание к любой фотографии. В его основе лежит три отдельных алгоритма: Computer Vision API, Bing Image Search API и Emotion API. Если на изображении есть лица, сервис показывает эмоции людей с помощью эмоджи. После анализа приложение предлагает оценить, насколько точно он составил описание.

С помощью рейтингов нейросеть обучается, и теоретически со временем подписи должны становиться лучше.

Machine Learning

Исследователи из Стэнфорда разработали модель искусственного интеллекта (ИИ) SUMMON, которая может генерировать многообъектные сцены из последовательности человеческого взаимодействия.

Документ:*тык*
Проект: *тык*
Код: *тык*

Machine Learning

Это пугающее зрелище.
Первая точка — это объем данных, на которых был обучен Chat GPT 3. Второе — это то, на чем обучается чат GPT 4. Они уже делают демо. Он сможет написать книгу из 60 000 слов из одной подсказки.

Machine Learning

IBM предлагает БЕСПЛАТНЫЕ онлайн-курсы по науке о данных. Прекрасная возможность работать над реальными проектами, накапливать опыт и добавлять проекты и сертификаты в свое резюме. Вот 5 бесплатных курсов от IBM, которые вы не захотите пропустить:

1. Python для науки о данных
2. Анализ данных с помощью Python
3. Визуализация данных с помощью Python
4. Большие данные 101
5. Наука о данных 101

Machine Learning

Создайте свой собственный мини-ChatGPT

С помощью OpenAI и Gradio Зачем ждать в очереди, если вы можете создать своего собственного бота ChatGPT всего за 5 шагов с помощью Python. Для создания этого бота я использовал движок text-davinci-003.

*видео*

Machine Learning

❗️ Памятка по алгоритмам машинного обучения

Краткое справочное руководство по 5 распространенным алгоритмам.

Machine Learning

💎 Как я изучаю машинное обучение

Контекст совета, которым автор делится, таков: он начал без инженерного образования и благодаря упорному труду и большой удаче стал инженером по машинному обучению. Его главная цель как MLE состоит в том, чтобы постоянно работать над проектированием и развертыванием хорошо спроектированных и прозрачных систем машинного обучения и изучать передовые методы разработки программного обеспечения для этого. Так что, как всегда, воспринимайте этот материал в основном как совет самому себе в прошлом, который может сработать, а может и не сработать для вас в зависимости от ваших целей...

Machine Learning