Ushbu challenge ga web developerlar ham mobile developerlar ham va software engineerlar ham qatnashsa bo’ladi! Taklif qilayotgan g’oyangiz yuqoridagi e’londa aytilgan Asosiy yo’nalishlarga mos kelsa bo’ldi!

Zo’r imkoniyat, ko’p narsa o’rgansa bo’ladi!

@machine_learning_lab

​​Microsoft kompaniyasidan yangi yurish!

Ushbu postda OpenAI DevDay konferensiyasida bir nechta yangi xizmatlarni ko'plab IT mutaxasislari uchun taklif qilgan edi. Konferensiyada ushbu servislarni tanishtirgan inson Sam Altman OpenAI CEO edi. Ushbu konferensiyada Sam Microsoft bilan keng ko'lamli hamkorlikni yo'lga qo'yishayotganini aytgan edi.

Nimaga 'edi'?

Sababi o'tgan haftada (17-noyabr) Sam Altman OpenAI dan ketgani haqida xabar chiqdi. Bugun esa Satya Nadella (Microsoft CEO) Sam Altman ni Microsoftning yangi AI research jamoasi a'zosi bo'lganligi haqida o'zining twitterdagi sahifasida e'lon qildi.

Xulosa: Yaxshi engineerlar ko'chada qolmaydi aksincha talash bo'ladi.

CEO*:* Chief Executive Officer - boshqaruvchi direktor.

Rasmda chap tarafda Sam o'ngda Satya

@machine_learning_lab

AI bo'yicha bepul video darslar va kitoblar!

AI hozirda juda katta diapazonga ega va uni o'rganish uchun turli joylarga va turli manbalarga murojat qilish kerak. Ammo shu manbalar hammasi bir joyda bo'lsachi?! Bu bizga 'moydek' yoqadi albatda.

Quyidagi link orqali AI bo'yicha Chiziqli Algebra dan tortib murakkab Generative AI gacha bo'lgan sohalarga tegishli manbalar, kitoblar va video darslarni topishingiz mumkin.

Link: https://github.com/SkalskiP/courses

P.s: Albatda bu postni AIga qiziquvchi yaqinlaringizga ulashing. Albatda bunda sizga bir hikmat bor.

@machine_learning_lab

Sam Altman yana OpenAI ga qaytgani haqida xabarlar tarqay boshladi.

Manbaa: https://youtu.be/ffMzLF6_XtY

@machine_learning_lab

Yuqoridagi rasmda Applening M1 seryadagi Chiplari va unga mos keladigan AMD hamda Nvidia GPU lari haqida malumot keltirilgan.

Tushunarliroq bo'lish uchun, agar sizda Macbook pro (M1 Pro 14 inch) bo'lsa u GTX 1650 Super GPU bilan jixozlangan komputerdan tezroq ishlaydi (4.5 TF > 4.4 TF).

👉Batafsil

Albatda ML engineerlari uchun bu ma'lumot foydali bo'ladi. Chunki ML loyihalarida GPU ning o'rni juda katta.

@machine_learning_lab

Magistratura hamda Ph.D. Bosqichlari uchun imkoniyat!

Oramizda Aerospace engineer ga qiziquvchilar ham bo’lsa kerak. Albatda bu sohaga ham AI o’z ta’sirini o’tkazmay qolmagan! Ushbu sohada ilmiy ish qilmoqchi va soha bilimlarini egallamoqchi bo’lganlar uchun yaxshi imkoniyat!

Xabar egasi shunday deydi: Assalomu alaykum! Aerospeys, samolyot, vertolyot, dronlar bilan ilmiy ishda ishlamoqchi bo’lgan bollar bo’lsa bizni labda joy bor. Labda asosan Control System bo’yicha ishlanadi. Aloqaga chiqasizlar. BK21 scholarship, research money beriladi.

University: Gyeongsang National University

Bog’lanish uchun: @MirzobekMalikov

@machine_learning_lab

⚠️Bugungi kunda juda kerakli bo'lgan website!

“Agar kimdir sizning suratingizni sunʼiy intellekt yoki Photoshop yordamida hayosiz surat yaratish uchun tahrir qilsa, siz

👉https://www.stopncii.org/ 👈

saytiga oʻtib, asl surat va tahrirlangan suratni yuborsangiz, u tahrirlangan suratni barcha saytlardan olib tashlaydi.

Buning uchun hech kim bilan bevosita gaplashishingiz shart emas. Sizning shaxsingiz maxfiy qoladi.

P.s: Yaqinlarga yuborib qo'ying foydali bo'ladi Insha Alloh.

@machine_learning_lab

​​Online vaqtda yuzni almashtirish mumkin bo’lgan loyiha!

Yaxshi loyiha ekan!

Link: https://www.fal.ai/camera

@machine_learning_lab

PYTHONDA PROFESSIONAL PROGNOZLASH ONLAYN KURSI
Kurs python yordamida ko`rsatkichlarning kelajakdagi qiymatlarini prognozlash haqida. Kurs boshlanishi oldidan dasturlashga oid bilimlar talab qilinmaydi.
Agar siz:
1. Professional faoliyatingizda turli ko`rsatkichlarning kelajakdagi qiymatlarini prognoz qilishga ehtiyoj sezayotgan bo`lsangiz;
2. Iqtisodiyot, biznes va menejment sohalarida ta`lim olayotgan va o`z “skill” lar arsenalini analitik va tahliliy bilimlar bilan boyitishni xohlayotgan talaba bo`lsangiz:
3. Ilmiy ishingiz natijasi ko`rsatkichlar prognozini o`z ichiga oladigan tadqiqotchi bo`lsangiz;
4. Yoki shunchaki professional prognozlashga qiziqsangiz. Bu kurs siz uchun.
Kurs muallifi Janubiy Koreyaning Yonsei Universiteti doktoranti Tursunov Ulug`bek. Kursda o`rganiladigan O`zbekiston sanoati haqida kichik loyihalardan biri bilan tanishing
Darslar rejasi va kurs narxi haqida batafsil ma`lumot bu yerda. Murojaat uchun telegram: @phdyonsei ,E-mail: ulugbek.tursunov@inbox.ru

​​#tensorflow #pytorch

Tensorflow vs Pytorch

💻ML engineerlari DL modellarini qurishda turli xil maxsus Framework-lardan foydalanishadi. Bulardan eng keng tarqalgani Tensorflow va Pytorch lardir.

❓O'z-o'zidan savol tug'iladi: Qaysi biri yaxshi? Yoki Qaysi birini tanlash kerak yangi o'rganuvchilar?

Ushbu postda yuqoridagi savolga javob topishga harakat qilamiz.
TensorFlow va PyTorch DL bilan bog'liq bir xil muhim vazifalarni bajaradi: ular ma'lumotlarni olishni, modellarni o'qitishni va bashorat qilishni osonlashtiradi. Yuzni tanib olishdan tortib katta til modellarigacha (Large Language Models (LLMs)) ko'plab neyron tarmoqlar TensorFlow yoki PyTorch yordamida kodlangan.

Shunga qaramay, AI hamjamiyatida qaysi biri eng yaxshisiligi haqida hanuzgacha munozaralar davom etadi. 2015 yilda chiqarilgan TensorFlow birinchi bo'lib foydalanishga chiqarildi. U tijorat AI va mahsulotni ishlab chiqishda ustunlik qiladi, ammo ko'p foydalanuvchilar uning murakkabligidan shikoyat qiladilar.

2016-yilda chiqarilgan PyTorch ham o‘rganishga osonroq, ham amalga oshirish tezroq deb hisoblanadi. Bu akademiklar orasida sevimli va sanoatda tobora ommalashib bormoqda. Biroq, masshtablashda kurashayotgani ma'lum.

Qaysi bibini tanlash kerak?

TensorFlow hali ham sanoatda DL kutubxonasi hisoblanadi. Bu qisman inertsiyaga va qisman TensorFlow katta loyihalar va murakkab ish oqimlarini boshqarishda PyTorchga qaraganda yaxshiroq ekanligi bilan bog'liq. Tijoriy foydalanish uchun mo'ljallangan sun'iy intellekt mahsulotlari bilan ishlash qobiliyati uni mahsulotni ishlab chiqish uchun eng ommabob kutubxona qiladi.

Agar siz DL-ni endigina o'rganishga kirishayotgan bo'lsangiz va tezda modellarni yaratish va prototiplashga e'tibor qaratmoqchi bo'lsangiz, PyTorch, ehtimol, yaxshiroq tanlovdir. Shuni yodda tutingki, ish talablaringiz va kompaniyangiz texnologiyasiga qarab bir kun TensorFlow-ni o'rganishingiz kerak bo'lishi mumkin (ayniqsa, orzuingizdagi ish TensorFlow uyi Googleda bo'lsa 😊😎).

P.s: Xulosa o'zingizdan hohlaganingizni tanlashingiz mumkin 😊👍.

@machine_learning_lab

Agritech4Uzbekistan Innovation Challenge uchun qisqa video lavha tayyorlashibdi. Quyidagi link orqali ko'rsa bo'ladi.

https://youtu.be/op3zjnwRac0?feature=shared

@machine_learning_lab

2016 йилда Халқаро Математика Олимпиадаси (IMO) бронза медали соҳиби Хуршид Жўраев олимпиада ва унга тайёргарлик жараёни, ўша даврдаги ички кечинмаларини хотирлабди:

https://teletype.in/@eigenhuman/matholimp

Олимпиадага тайёргарлик кўраётган ҳар бир ўқувчи ўқиб чиқиши керак деб ўйлайман.

#book #kitob #tavsiya

Linear Algebra Done Right

Machine Learning algoritmlarida chiziqli algebraning o'rni beqiyos. Buni hechkim inkor eta olmaydi albatda! Shunday ekan, Chiziqli Algebra bilimlarini mustahkamlash har bir ML engineerning qilishi kerak bo'lgan eng asosiy ishlardan biri.

Yuqoridagi kitobda esa siz o'z bilimlaringizni mustahkamlab olishingiz mumkin.

Yaqinlarga yuborib qo'ying!

👉@machine_learning_lab

Computer Vision 2023-yilda!

Computer Vision sohasi (CV) ajoyib innovatsiyalar va texnologik sakrashlar bilan to‘lib-toshgan bir yil sifatida esda qoladigan bo'ldi. Bu yil sun'iy intellekt yordamida boshqariladigan vizual texnologiyalarning ajoyib rivojlanishining guvohi bo'ldi, bu bizning vizual ma'lumotlar bilan o'zaro munosabatimizni va talqinimizni tubdan o'zgartirdi. Generativ AI mo'jizalaridan tortib murakkab tahliliy vositalargacha bo'lgan hamma narsani o'z ichiga olgan CV nafaqat rivojlandi, balki uning chegaralarini ham qayta belgilab oldi.

Quyida 2023 yil davomida CV ahamiyatga ega boʻlgan eng yaxshi 10 ta yutuqlarning qisqacha malumotlari keltirilgan:

1. SAM (Segment Anything Model): Meta AI tomonidan ishlab chiqilgan SAM CVdagi segmentatsiya vazifalari uchun asosiy model sifatida paydo bo'ldi. U piksel darajasidagi tasnifda inqilob qildi, bu tasvirdagi deyarli hamma narsani segmentlash imkonini berdi. Ushbu rivojlanish turli xil ma'lumotlar to'plamlarida murakkab segmentatsiya vazifalari uchun yangi yo'llarni ochdi.

2. Multimodal katta til modellari (LLMs): GPT-4 kabi bu modellar matn va vizual maʼlumotlar oʻrtasidagi boʻshliqni bartaraf etib, sunʼiy intellektga murakkab multimodal kirishlarni tushunish va izohlash qobiliyatini taqdim etdi. Ular sun'iy intellektning matn va vizual signallarning kombinatsiyasini qayta ishlash va ularga javob berish imkoniyatlarini oshirishda muhim ro'l o'ynadi, bu esa yanada murakkab AI ilovalariga olib keldi.

3. YOLOv8: YOLO seriyasining ushbu versiyasi o'zining yaxshilangan tezligi va aniqligi bilan obyektni aniqlashda yangi standartlarni o'rnatdi. YOLOv8-ning yutuqlari uni tez va aniq obyektni aniqlashni talab qiluvchi real vaqtda ilovalar uchun afzal ko'rgan tanlovga aylantirdi.

4. DINOv2 (O'z-o'zini nazorat qiladigan o'rganish modeli): DINOv2 CV ichida o'z-o'zini nazorat qilishda muhim qadam bo'ldi. Katta izohli ma'lumotlar to'plamlariga bo'lgan ishonchni kamaytirish orqali u kamroq etiketli tasvirlar bilan yuqori sifatli modellarni o'qitish uchun o'z-o'zini nazorat qiladigan yondashuvlar salohiyatini namoyish etdi.

5. Text-to-Image (T2I) modellari: Bu modellar uzoq roʻyxatiga ega: Midjourney created, DALL-E 3, Stable Diffusion XL, Imagen 2 va boshqalar. Ular matn tavsiflaridan AI tomonidan yaratilgan tasvirlarning sifati va realligini keskin yaxshilagan. Ular raqamli san'at yaratish kabi ijodiy ilovalarni osonlashtirdi, bu esa AIni rassomlar va dizaynerlar uchun bebaho vositaga aylantirdi.

6. CV for LoRA: Dastlab katta til modellarini sozlash uchun ishlab chiqilgan LoRA CVda yangi ilovalarni topdi. U mavjud modellarni muayyan vazifalar uchun moslashtirishning moslashuvchan va samarali usulini taqdim etdi va CV modellarining ko'p qirraliligini sezilarli darajada oshirdi.

7. Meta tomonidan Ego-Exo4D ma'lumotlar to'plami: Ushbu ma'lumotlar to'plami video o'rganish va multimodal idrok etishda sezilarli yutuqlarni aks ettirdi. U birinchi shaxs va uchinchi shaxs tasvirlarining boy to‘plamini taqdim etdi, bu esa inson faoliyatini aniqlash va boshqa ilovalar uchun yanada murakkab modellarni ishlab chiqish imkonini berdi.

8. Text-to-Video (T2V) modellari: T2V modellari (masalan, Runway, Pika Labs va Emu Video) matn tavsiflaridan yuqori sifatli videolar yaratish orqali AI tomonidan yaratilgan kontentga yangi o‘lcham olib keldi. Ushbu yangilik o'yin-kulgi va ta'lim kabi dinamik vizual kontent muhim bo'lgan sohalarda imkoniyatlar ochdi.

9. Ko'rish sintezi uchun Gauss Splatting: Ushbu uslub ko'rish sintezi sohasidagi yangi yondashuvni ifodalaydi. U Neyron Radiance Fields (NeRFs) kabi mavjud usullarni, xususan, mashg'ulot vaqti, kechikish va aniqlik nuqtai nazaridan yaxshilanishlarni taklif qildi va shu bilan 3D renderlash landshaftini qayta shakllantirdi.

10. NVIDIA tomonidan StyleGAN3: StyleGAN3 generativ modellarda, ayniqsa giperreal tasvirlar va videolarni yaratishda chegaralarni oshirdi. Ushbu taraqqiyot batafsil va haqiqiy raqamli san'at va animatsiya yaratishda generativ modellarning imkoniyatlarini kengaytirdi.

​​2023 yildagi ushbu o'nta yutuqlar nafaqat CV sohasidagi tez o'sish va innovatsiyalarni ko'rsatibgina qolmay, balki sohaning turli sohalarda kengayib borayotgan ta'sirini ham ta'kidlaydi. Tibbiy tasvirlashdan tortib ijodiy san'atgacha bo'lgan ushbu ishlanmalar kelajakdagi yutuqlar va kompyuter ko'rishda qo'llanilishi uchun zamin yaratadi.

@machine_learning_lab

​​Diqqat tanlov!!!

Toshkent shahridagi Inha universiteti Agrobank bilan hamkorlikda “Fintechda sun’iy intellekt” tanlovini e’lon qiladi.

Agar siz sun'iy intellektdan foydalangan holda bank industriyasi uchun tizimlarni ishlab chiqishda ajoyib ko'nikmalarni namoyish etishga tayyor bo'lsangiz:
• 3 nafar ishtirokchidan iborat jamoani ro'yxatdan o'tkazing
• bank sektori uchun yechim ishlab chiqing (chat botlari, skoring, mijozlarga xizmat ko‘rsatish va h.k.)
• 31-yanvargacha yechimingizni tavsiflovchi taqdimotni yuboring.

G‘oliblar 2024-yil 5-fevral kuni Inha universitetida aniqlanadi va taqdirlanadi.

Mukofotlar:
• 1-o‘rin: 3 ta MacBook.
• 2-o‘rin: 3 ta iPhone.
• 3-o‘rin: 3 ta iPad.

Ishtirok etish O‘zbekiston Respublikasining barcha oliy o‘quv yurtlari talabalari uchun ochiq. Roʻyxatdan oʻtish https://contests.inha.uz/ sayti orqali 2024-yil 29-yanvargacha davom etadi.

Savollar va tushuntirishlar uchun careercenter@inha.uz orqali tashkiliy qo‘mita bilan bog‘lanishingiz mumkin.

Tanlovga qo‘shiling va zamonaviy bank texnologiyalarini yaratishga hissa qo‘shing!

Manba: ©️Muzaffar Djalalov

@machine_learning_lab

Rossiyaning bosqinchi propagandasi Markaziy Osiyo xalqlariga, jumladan, o‘zbeklarga ochiqdan-ochiq tahdid qilmoqda

Yaqindagina Zaxar Prilepin ismli ahmoq O‘zbekistonni Rossiyaga qo‘shib olish haqida gapirgan edi. Va buni zaldagi boshqa ruslar qarsak chalib qo‘llab-quvvatlagandi.

Endi esa auditoriyasi katta bo‘lgan NTV telekanalida Mixail Smolin degan tovuq miya “1917-yilgacha o‘zbek va qozoq millat sifatida mavjud bo‘lmagan (ozarbayjonlar ham), rus inqilobidan keyin bu millatlar sunʼiy yaratilgan” debdi. Videosini kanalda berib o’tirmayman (menimcha, ko’rib ulgurdingiz), bunaqa jirkanch narsalarni tarqatishni xohlamayman.

Bu kabi holatlar shunchaki tasodif ekanligiga ishonish uchun aqli noraso bo‘lish kerak. Sog‘lom odam bularning barchasi nima uchun qilinayotganini yaxshi biladi. Chunki Ukrainaga bosqin ham aynan mana shu kabi umumiy tezislar asosida boshlangan. Yaʼni uzoq yillar shovinistik propaganda mashinasi tomonidan Ukrainaning davlatchilik tarixi yo‘qligi, millat sifatida mavjud emasligi, Lenin yaratgan sunʼiy davlat ekanligi haqidagi cho‘pchaklar rus xalqi ongiga singdirilgan va bugun buning oqibatini hammamiz ko‘rib turibmiz.

‼️ O‘rtoqlar, buni jiddiy qabul qilishimiz, hushyor bo‘lishimiz, kerakli choralarni ko‘rishimiz kerak. Uyg‘onaylik, xaloyiq, uyg‘onaylik! Ko‘zimizni kattaroq ochaylik. Vatanimiz mustaqilligini himoya qilish uchun aqlimizni ishlataylik. Agar hozir aqlimizni ishlatmasak, ertaga Vatan himoyasi uchun qurol ishlatishga majbur bo‘lib qolamiz.

Nega biz mana shunaqa isqirtlarga qarshi biror chora ko‘ra olmaymiz? Nega doim rus shovinistlariga qarshi muloyim va bag‘rikeng munosabatda bo‘lamiz? Nega Rossiya elchisini “chaqirtirmaymizu”, shunchaki “taklif etamiz”? Nega butun boshli O‘zbekistonni bosib olish haqida gapirganlarga qarshi jinoyat ishi qo‘zg‘atmaymiz? Nega o‘zbek xalqini yerga urganlarni O‘zbekistonga kirishini taqiqlash haqida qarorlar qabul qilmaymiz? Nega doim qo‘rqib yashashimiz, “katta og‘a” nima derkin deb, og‘zini poylab turishimiz kerak?

Ijtimoiy tarmoqlarda ham doim Rossiyaning yonini oladigan, u nima qilsa to‘g‘ri deb hisoblaydigan va ming afsuski, millionlar afsuski, milliardlar afsuski, hatto O‘zbekistonni Rossiya bosib olishini ham qo‘llab-quvvatlaydigan yurtdoshlarimiz ham borki, ular ham ko‘zlarini ochishlari kerak. Sal odamga o‘xshab mantiqiy fikrlashni boshlashi, pushti ko‘zoynakni yechishi kerak. Vatanini sevishi kerak. Buning uchun esa eng avvalo iflos rus propaganda telekanallarini O‘zbekistonda cheklash kerak. Bu ilk qadam bo‘lishi shart!

Hooooy, g‘aflat uyqusidan uyg‘oninglar!


👉 @xushnudbek 👈

Albatda bu post kanalimiz faoliyati maqsadi bilan bog’liq emas lekin kanalimiz har bir a’zosi va O’zbekiston fuqarolari kelajagi bilan bog’liq!

Shuni yodda tutingki o’zimizni o’zimiz himoya qilmasak hech kim bizni vatanimizni himoya qilmaydi va yordam ham bermaydi!