От перцептронов до AlexNet и OpenAI. Эволюция и проблемы ML

Интересная статья от Yandex Research, в которой исследователи разбирают историю обучаемых алгоритмов, объясняют проблему «черного ящика» и рассказывают, как улучшают интерпретируемость работы ML-моделей.

О том, что уже известно о «внутренностях» ИИ и почему работу нейросетей нельзя измерять только их эффективностью, читайте по ссылке.

​​🤖 Генеративная состязательная сеть (GAN) для чайников – пошаговое руководство

Источник

Как организовать потоковую обработку данных. Часть 2!

В первой части Евгений Ненахов из центра Big Data МТС Digital рассказал об основных компонентах методологии, а сейчас — о том, как ими пользоваться.

Из новой статьи вы узнаете:

➖ где хранить конфигурации
➖ как настроить Kafka и Spark Streaming
➖ как снизить нагрузку на GC и многое другое

О том, как создать универсальный инструмент потоковой обработки данных и построить с его помощью мощную систему стриминга, способную обрабатывать 7 млн событий в пике, читайте в блоге МТС на Хабре.

🤖Самая большая BERT-подобная модель на русском, которая поместится на ваш компьютер

RuLeanALBERT — нейросеть, показывающую сравнимые с другими открытыми моделями и где-то даже близкие к state-of-the-art результаты на бенчмарках по пониманию русского языка. В статье исследователей Yandex Research можно прочитать о подробностях обучения, которые они реализовали в открытом коде.

Джун помогает сеньорам

🤖 Numpy, Pandas, matplotlib – необходимый минимум для старта в Machine Learning

Источник

⚕ Какие специалисты по Data Science требуются в медицинских проектах и что им нужно знать?

Источник