Машинное обучение RU
17.7K subscribers
1.58K photos
208 videos
11 files
2.04K links
Все о машинном обучении

админ - @workakkk

@data_analysis_ml - анализ даннных

@ai_machinelearning_big_data - Machine learning

@itchannels_telegram -лучшие ит-каналы

@pythonl - Python

@pythonlbooks- python 📚

@datascienceiot - 📚

РКН: clck.ru/3FmrUw
Download Telegram
👉 На Хабре опубликовали гайд, который облегчает разработчикам задачу интеграции YandexGPT API

🔎 Команда AllSee поделились своим опытом создания SDK для YandexGPT.

🔗 Ссылка

@machinelearning_ru
🔥72👍2
🔥 PyTorch реализация GPTs с использованием нейросетей Колмогорова-Арнольда (KAN)

Чуть больше недели прошло с анонса нейросети принципиально новой архитектуры (Kolmogorov-Arnold Network), и вот уже первые первые реализации на PyTorch, встречайте

pip install kan_gpt

🖥 GitHub

@machinelearning_ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍175🔥4
Markdowner 📝

Быстрый инструмент для преобразования любого веб-сайта в готовые для LLM размеченный markdown.

$ curl 'https://md.dhr.wtf/?url=https://example.com'


Github

@machinelearning_ru
👍133🔥2👏1
🌟 Med-Gemini — LMM для использования в медицине

Google Research и исследовательская лаборатория Google в области AI DeepMind сообщили подробности о семействе передовых моделей Med-Gemini, разработанных для применения в сфере здравоохранения.

Med-Gemini — это семейство больших мультимодальных моделей (LMM), каждая из которых имеет своё предназначение. Google утверждает, что в отличие от LLM, которые «демонстрируют неоптимальные клинические рассуждения в условиях неопределённости», страдают галлюцинациями и предвзятостью, модели Med-Gemini дают «фактически более точные, надёжные и детальные результаты для сложных задач клинического обоснования», чем их конкуренты, включая GPT-4.

ИИ-модели всё ещё находятся на стадии исследования, но в Google утверждают, что Med-Gemini, превосходят конкурирующие модели и превосходят отраслевые стандарты в 14 популярных профильных бенчмарках. В частности, в тесте MedQA (USMLE) модель Med-Gemini достигла точности 91,1 %, используя стратегию поиска, основанную на неопределённости, превзойдя медицинскую LLM Med-PaLM 2 компании Google на 4,5 %. Набор моделей также превзошёл людей в обобщении медицинских текстов и составлении рекомендаций, причём врачи в половине случаев оценивали ответы Med-Gemini-M 1.0 как хорошие или даже лучше, чем ответы экспертов.

📎 Arxiv

@machinelearning_ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥101👍1
🔥 Phi-3 WebGPU

Встречайте Phi-3 WebGPU — приватный и мощный AI-чатбот, который работает на 100% локально.

Всё выполняется прямо в браузере с помощью Transformers.js, то есть ваши промпты не отправляются на сервер.

🤗 Hugging Face

@machinelearning_ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
10👍3🔥3
👉 Foundations Of ML

Узнайте, как проектировать, разрабатывать, развертывать и работать с ML приложеними производственного уровня, с помощью интуитивно понятных объяснений, понятного кода и визуальных эффектов.

Кроме того здесь, вы можете узнать, как применять ML для создания продукта производственного уровня, который будет приносить прибыль.

🔗 https://github.com/GokuMohandas/MadeWithML

@machinelearning_ru
👍8🔥32
🔥 Мощная шпаргалка от Стенфорда, посвящённая важнейшим понятиям ML

Здесь содержится все ключевые формулы и понятия базовых алгоритмов Machine Learning
Вся информация отлично структурирована и имеется оглавление

📎 Шпаргалка

@machinelearning_ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍102🔥2
🔥🔥🔥 Google объявила конкурс для всех разработчиков Gemini API с призовым фондом в $3 млн и Custom Electric 1981 DeLorean (Легендарная машина из фильма Назад в будущее)

В рекламе снялся легендарный Кристофер Ллойд, актер снимавшийся в трилогии Назад в будущее.

🛻 Главный приз: полностью электрическая версия DeLorean 1981, произведенная на заказ.

Общий призовой фонд: $3 млн.

Конкурс Google Gemini API открыт как для отдельных участников, так и для команд. Разработчикам предлагается создать и представить приложения с использованием API Gemini.

⚡️Критерии оценки

Google оценивает приложения по пяти основным критериям:

* Креативность
* Полезность
* Исполнение
* Новизна
* Влияние

Компания будет выбирать приложения, которые:

*Ииспользуют API Gemini
* Решают реальные проблемы
* Оригинальны и хорошо продуманы
* Дают потяьный пользовательский опыт

Призы

В рамках конкурса также будут вручаться денежные призы в различных категориях:

* Лучшее приложение для Android
* Лучшее веб-приложение
* Лучшая игра

Кроме того, будут присуждаться крупные денежные призы за:

* Самое полезное приложение
* Самое эффективное приложение
* Самое креативное приложение

Крайний срок подачи заявок

Крайний срок подачи заявок: 12 августа 2024 года.

Онлайн-голосование в категории «Выбор пользователей» ожидается 16 августа.

В остальных категориях победителей выберет внутренняя команда Google. Результаты конкурса Gemini API будут объявлены в октябре.

📌 Подать заявку: https://ai.google.dev/competition?hl=ru
📌 Видео: https://www.youtube.com/watch?v=_cZa_7KaQ3c&t=18s

@ai_machinelearning_big_data
👍61🔥1