🖥 CodeGPT

Расширение, которое позволяет использовать ChatGPT внутри VSCode

Это расширение: пишет код по текстовому запросу, сравнивает лучшие ответы Stackoverflow с ответом ИИ, находит проблемы в коде, отвечает на любые вопросу по коду, рефакторинг, документация и даже делает модульные тесты

Ссылка

@machinelearning_ru

🎼 Mubert — создаёт из любого изображения музыку

Нейросеть обучили анализировать картинку и под её настроение генерировать музыку. Такой саундтрек изображения, получается.

Mubert работает так: в неё попадают теги-подсказки, полученные из картинки. Каждому множеству тегов соответствует множество звуков, из которых дальше и генерируется саундтрек.

Есть ещё API на базе Mubert и Stable Diffusion, которое может генерить музыку из разных картинок с анимацией. Из этого всего получается видео, как выше.

➡️Project

@machinelearning_ru

🖥 Как работает ChatGPT: Модель, стоящая за ботом

Знакомство с моделями машинного обучения, которые поддерживают ChatGPT, начнётся с представления больших языковых моделей, погружения в революционный Механизм внимания, который позволил обучить GPT-3, а затем углубится в обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком, новой техники, которая сделала ChatGPT таким уникальным.

▪ Читать дальше
▪ Видео

@machinelearning_ru

🔥 MOSE: A New Dataset for Video Object Segmentation in Complex Scenes

Новый большой набор данных для сегментации сложных видеообъектов.

🖥 Github
✔️ Dataset
📝 Paper

@machinelearning_ru

🧑‍💻 Как писать код с ChatGpt! Как нейросеть может создавать программы за вас.

Смотреть

@machinelearning_ru

💭 Speech Synthesis, Recognition, and More With SpeechT5

▪speech-to-text for automatic speech recognition or speaker identification,
▪text-to-speech to synthesize audio, and
▪speech-to-speech for converting between different voices or performing speech enhancement.

🖥 Github: https://huggingface.co/blog/speecht5

💨 Demo: https://huggingface.co/spaces/Matthijs/speecht5-asr-demo

@machinelearning_ru

🖥 Pyserini

Pyserini is a Python toolkit for reproducible information retrieval research with sparse and dense representations.

pip install pyserini

🖥 Github: https://github.com/castorini/pyserini

✅️ Paper: https://arxiv.org/abs/2302.06587v1

⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ms-marco

@machinelearning_ru

ControlNet

ControlNet - Новый способ контролировать генерацию. Улучшение Stable Diffusion в плане тотального контроля над генерируемой картинкой.

🖥 Github: https://github.com/lllyasviel/ControlNet

⭐️Paper: https://arxiv.org/abs/2302.05543

💻 Demo: https://paperswithcode.com/dataset/visdrone

@machinelearning_ru

⭐️ 12 Курсов от Google для DevOps специалиста, с которыми вам следует ознакомиться в 2023 году

Вы хотите узнать что-то новое? Я тоже. Итак, я собрал отличный список бесплатных курсов от Google, которые вы можете начать изучать прямо сейчас. Ловите список и хорощей учебы!

Список содержит курсы, связанные с цифровым маркетингом, Google Analytics, Google Maps, Python, Google Cloud, Data Science и машинным обучением.

📌Читать

@machinelearning_ru

VoxFormer: a Cutting-edge Baseline for 3D Semantic Occupancy Prediction

A Cutting-edge Baseline for 3D Semantic Occupancy Prediction

🖥 Github: github.com/NVlabs/VoxFormer

⭐️Paper: https://arxiv.org/abs/2302.12251

@machinelearning_ru

🎞 Data Science. Советы по написанию эффективного кода на Python

▪Смотреть

@machinelearning_ru

SplineCam: Neural Decision Boundary

🖥 Github: http://github.com/AhmedImtiazPrio/SplineCAM

⭐️Paper: http://arxiv.org/pdf/2302.12828.pdf

💻 Project : http://imtiazhumayun.github.io/splinecam

@machinelearning_ru