Глубокое Q-обучение

В далеком 2016 году весь IT-мир заговорил об обучении с подкреплением — reinforcement learning, или RL. И неспроста: алгоритм глубокого Q-обучения научился играть в игры Atari на уровне людей-экспертов. С тех пор и проснулся большой интерес к обучению с подкреплением. Многие идеи, которые используются в глубоком Q-обучении, применяются также в современных алгоритмах.

Из этой статьи вы узнаете:
- как адаптировать классическое Q-обучение для решения реальных задач
- какие трюки используют для стабилизации тренировок в глубоком Q-обучении
- и, конечно же, что представляет собой сам алгоритм глубокого Q-обучения

Читайте новую статью по ссылке: https://www.notion.so/deepschool-pro/Q-1ed7a65cc3d24a70928275bf0406296a?pvs=4

Введение в файн-тюнинг Stable Diffusion

В середине 2022 года миру была представлена Stable Diffusion — диффузионная модель для генерации изображений, которая перевернула всю сферу генеративного computer vision. Открытие её исходного кода и весов сообществу позволило всем желающим изучать и адаптировать их для своих задач. Зачастую это требует дотренировки модели, поэтому исследователи придумали ряд способов, как осуществлять такую дотренировку на небольшом объёме данных без потери качества модели.

Из этой статьи вы узнаете:
- что такое Stable Diffusion и как она устроена
- какие версии Stable Diffusion есть сейчас
- различные методы файн-тюна: Textual Inversion, HyperNetwork, Dreambooth и LoRA, их сильные и слабые стороны

Читайте статью по ссылке

И подписывайтесь на DeepSchool

СlearML Session

ClearML — огромный комбайн, который решает самые разные задачи: от логирования метрик до деплоя сервиса. Мы уже рассказывали про управление данными в этой статье, а сегодня рассмотрим следующий модуль экосистемы — ClearML Session.

В статье вы узнаете:
- как настроить себе рабочее место на удалённой машине
- какие есть сценарии использования ClearML Session
- что такое ClearML Agent
- зачем создавать очередь задач и назначать их для выполнения агенту

Читайте новую статью по ссылке: https://www.notion.so/deepschool-pro/ClearML-Session-611d2962606e448e83b8b6e26056ff0a?pvs=4

Кто работает или планирует работать с LLM, отзовитесь!

Мы готовим программу по LLM и хотим пообщаться с аудиторией нашего канала, кому интересна эта тема.

Заполните, пожалуйста, короткую форму, если вам интересно разобраться или углубить свои знания в LLM. Неважно из какой вы отрасли: CV, NLP, ML, python-разработка, DevOps, и т.д.

Всех, кто заполнит форму, мы пригласим на закрытую лекцию по LLM. На ней же мы презентуем программу нового курса и подарим самые большие скидки.

Заполнить форму

Super Resolution

Super Resolution — это задача восстановления высокого разрешения для картинки или видео из их версий более низкого разрешения. Существует много различных методов её решения — это и классические, и обучаемые методы.

В этом обзоре мы рассмотрим задачу Single Image Super Resolution. Изучим популярные метрики оценки качества, используемые функции потерь и подходы к проектированию моделей, а также разберём самого популярного представителя этой задачи — семейство моделей SRGAN.

В статье расскажем о:
- метриках качества
- функциях потерь
- подходах к проектированию
- семействе моделей SRGAN

Читайте статью по ссылке: https://deepschool-pro.notion.site/Single-Image-Super-Resolution-c9761c026f73489c95874775ed7410b4

Лекция «Погружение в Generative CV»

Если переживаете, что эпоха генеративных моделей проходит мимо вас, приходите на открытую лекцию “Погружение в Generative CV”. На лекции мы расскажем про актуальные термины, задачи и подходы в этой области и ответим на ваши вопросы.

На лекции вы узнаете:
- почему генеративные модели стали так популярны
- какие задачи решают в Generative CV и какие там есть направления
- с чего начать погружение в эту область
- почему CV-инженеру важно знакомиться с GenCV
- как связаны друг с другом диффузионные модели, вариационные автоэнкодеры и генеративно-состязательные сети

А также мы представим программу курса "Generative Computer Vision" и подарим скидки участникам🎁

📌 Лекция пройдет в четверг, 30 мая, 18:00 МСК

💡 Всем, кто зарегистрируется на встречу, мы отправим miro-схему с описанием направлений и инструментов в Generative CV — поможет быстро сориентироваться и погрузиться.

Регистрируйтесь по ссылке!

Где получить практику по генеративным моделям

Вчера мы провели открытую лекцию, на которой рассказали про актуальные технологии из сферы генеративного Comupter Vision, почему эта область стала такой популярной и где применяют GenCV помимо генерации изображений для развлечения.

Недавно мы писали, что генеративный CV стал применяться в медицине, промышленности, дизайне и других областях. Это привело к тому, что появляется больше вакансий, где умение работать с генеративными моделями упоминают в требованиях или пожеланиях к кандидату.

Поэтому мы создали курс GenCV, который поможет DL-инженерам разобраться в области генеративного CV: изучить необходимую теорию и научиться решать задачи на практике.

На курсе вы:
🔹узнаете, как устроены SOTA модели и подходы
🔹научитесь тюнить генеративные модели
🔹разберётесь со Stable Diffusion и экосистемой вокруг
🔹освоите super-resolution, image editing/inpainting, face restoration, text2image
🔹а также более комплексные задачи: генерацию видео и виртуальную примерку

Курс длится 3 месяца. Старт 6 июня

После программы вы сможете собеседоваться в генеративные команды, решать новые интересные задачи, повысить свою ценность на рынке и быть в курсе актуальных технологий

Присоединяйтесь к обучению по скидке до 5 июня!

Подробнее о программе, спикерах, тарифах и скидках читайте на сайте программы!

Если у вас возникают вопросы или трудности, то пишите нам в поддержку в Телеграм.

Качество данных с Evidently

В новой статье мы познакомимся с Evidently — библиотекой для python, которая позволит значительно ускорить анализ качества данных.

Рассмотрим воображаемый, но приближенный к реальности пример и расскажем, как:
- быстро сделать отчет о корреляциях, значениях фичей и перформансе моделей
- задетектить data drift
- и написать тесты на данные

Читайте нашу статью по ссылке: https://www.notion.so/deepschool-pro/Evidently-1ae04b810d5e4177abea0891c505bb33?pvs=4

Введение в диффузионные модели

Диффузионные модели сейчас активно используются в самых разных задачах: при генерации изображений, видео, 3D-моделей, музыки и многих других. Но что же такое диффузионные модели, и какая математика скрывается за этим процессом?

В новом посте вы:
- узнаете, что такое диффузионные модели
- разберётесь, как они соотносятся со score matching'ом
- поймёте, как связаны вариационные автокодировщики и стохастические дифференциальные уравнения с диффузией

Будет сложно, но интересно! 🙂

Читайте нашу статью по ссылке!

И подписывайтесь на DeepSchool

Всем привет! Как и обещал, версия лекции на русском.
Рассказ о том зачем запускать модели на NPU-шках, какие NPU-шки есть и какие общие проблемы и лайфхаки присутствуют.
https://www.youtube.com/watch?v=mjHn3qzQ738

Что CV Rocket даёт инженерам

Хотим поделиться результатами некоторых выпускников CV Rocket.

🙋‍♀️Анна: вылезла из ноутбуков и нашла работу
🙋‍♂️Булат: улучшил метрики в текущих задачах
🙋Матвей: перетащил к себе инструменты, уже устроился на новую позицию в другой компании

Подробнее отзывы ребят можно прочитать на сайте, они поделились, какие были сомнения перед обучением, что было самым сложным на курсе и что понравилось больше всего.

Ещё 100+ инженерам мы помогли поднять уверенность в себе, систематизировать работу, поменять компанию и углубить знания в CV и продуктовой разработке.

В июле стартует уже 8 поток CV Rocket.
На этой неделе у вас есть возможность присоединиться с самой большой скидкой.

Переходите на сайт и записывайтесь на консультацию. На ней мы поговорим про ваш путь и цели в карьере, чтобы определить, подходит ли вам программа. Если решите присоединиться к обучению, то мы дадим возможность сделать это на самых выгодных условиях.

Запишитесь на консультацию до 16 июня и получите скидку 17%.

А для всех остальных мы скоро проведём открытую лекцию, на которой вы сможете взять для себя несколько инструментов, которые уже сейчас позволят автоматизировать работу и освободить своё время. Ждите анонс!

Cимметрия в нейронных сетях

Симметрия используется повсюду. Например, в естественных науках симметрия — мощнейший математический инструмент, который позволяет значительно упрощать расчеты, учитывая при этом суть задачи.

В этой статье мы:
- познакомимся с теорией групп — универсальным языком симметрии
- поймём, почему при проектировке нейронных сетей нужно учитывать симметрию
- научимся строить нейронные сети, учитывающие симметрию

Читайте новую статью по ссылке: https://deepschool-pro.notion.site/C-b3d62057b07e4a09bd2ce3dc40b31451?pvs=4