👉 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
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🔥3❤2
These New Robots Do Previously Impossible Tasks!
https://www.youtube.com/watch?v=86FCHBxqZZ8
@machinelearning_ru
https://www.youtube.com/watch?v=86FCHBxqZZ8
@machinelearning_ru
YouTube
These New Robots Do Previously Impossible Tasks!
❤️ Check out Microsoft Azure AI and try it out for free:
https://azure.microsoft.com/en-us/solutions/ai
📝 The paper "DrEureka: Language Model Guided Sim-To-Real Transfer" is available here:
https://eureka-research.github.io/dr-eureka/
📝 My paper on simulations…
https://azure.microsoft.com/en-us/solutions/ai
📝 The paper "DrEureka: Language Model Guided Sim-To-Real Transfer" is available here:
https://eureka-research.github.io/dr-eureka/
📝 My paper on simulations…
👍4🔥3❤2
Python разбор резюме CV от рекрутера из Яндекса.
Заходите на нашу трансляцию, задавайте свои вопросы
https://www.youtube.com/watch?v=bXj4Mo0LDX0
Заходите на нашу трансляцию, задавайте свои вопросы
https://www.youtube.com/watch?v=bXj4Mo0LDX0
YouTube
Python разбор резюме CV от рекрутера из Яндекса
🔥 https://t.me/+_e8aYMLTJ182MmYy – огромное количество уроков, библиотек и примеров с кодом в канале для разработчиков.
📌 https://t.me/addlist/8vDUwYRGujRmZjFi – тут я собрал гигантскую папку маст-хэв для Python программистов.
Вы сможете посмотреть, что…
📌 https://t.me/addlist/8vDUwYRGujRmZjFi – тут я собрал гигантскую папку маст-хэв для Python программистов.
Вы сможете посмотреть, что…
❤5👍3
Здесь содержится все ключевые формулы и понятия базовых алгоритмов Machine Learning
Вся информация отлично структурирована и имеется оглавление
@machinelearning_ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10❤2🔥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
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
👍6❤1🔥1
Что произойдет, если мы заставим языковые модели предсказывать несколько токенов, а не только на следующий? В этой статье мы показано, что прогнозирование с использованием нескольких токенов повышает эффективность обучения языковых моделей.
Статья: https://arxiv.org/abs/2404.19737
@machinelearning_ru
Статья: https://arxiv.org/abs/2404.19737
@machinelearning_ru
👍12🔥3❤2
🔥 GPT-4o: революция в общении с компьютерами
На канале OpenAI на YouTube появились демонстрации работы новой версии чат-бота. В режиме реального времени GPT-4o можно задавать вопросы об окружающем мире, играть в «Камень-ножницы-бумага», получать комплименты для своей собаки или считать до 10 в разных темпах.
GPT-4o уже доступен разработчикам через API. Обычные пользователи получат доступ к нейросети «в ближайшие недели». И да, GPT-4o будет доступен бесплатно, хотя и с некоторыми ограничениями на количество запросов.
Общение с компьютером никогда не было таким естественным. Больше примеров взаимодействия можно найти по ссылке.
@machinelearning_ru
На канале OpenAI на YouTube появились демонстрации работы новой версии чат-бота. В режиме реального времени GPT-4o можно задавать вопросы об окружающем мире, играть в «Камень-ножницы-бумага», получать комплименты для своей собаки или считать до 10 в разных темпах.
GPT-4o уже доступен разработчикам через API. Обычные пользователи получат доступ к нейросети «в ближайшие недели». И да, GPT-4o будет доступен бесплатно, хотя и с некоторыми ограничениями на количество запросов.
Общение с компьютером никогда не было таким естественным. Больше примеров взаимодействия можно найти по ссылке.
@machinelearning_ru
🔥9👍3❤2
#PySpark позволяет вам параметризовать запросы, что значительно упрощает тестирование #SQL запросов .
В этом примере переменные df и amount параметризуются для проверки соответствия между actual_df и
@machinelearning_ru
В этом примере переменные df и amount параметризуются для проверки соответствия между actual_df и
expected_df.@machinelearning_ru
👍12❤2🔥1
Выпущена Sqlcode 8b на базе Llama-3!
Вероятно, это лучшая на данный момент модель размером <10B для преобразования текста в SQL.
Работает лучше, чем gpt-4-turbo и claude opus для генерации SQL запросов.
▪Github: https://github.com/defog-ai/sql-eval
▪Weights: https://huggingface.co/defog/llama-3-sqlcoder-8b/
▪Demo (optimized for postgres): https://defog.ai/sqlcoder-demo/
@machinelearning_ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8
⚡️ Подробные примеры реализации алгоритмов машинного обучения
С этой подборкой вы сможете самостоятельно написать код с нуля для следующих алгоритмов:
▪нс (многослойный перцептрон, CNN, RNN, LSTM),
▪случайный лес,
▪линейная и логистическая регрессии,
▪метод опорных векторов (SVM) с ядрами (Linear, Poly, RBF),
▪метод k-средних,
▪модель гауссовой смеси,
▪k-ближайших соседей,
▪наивный байес,
▪градиентный бустинг
▪xgboost
📌 GitHub
@machinelearning_ru
С этой подборкой вы сможете самостоятельно написать код с нуля для следующих алгоритмов:
▪нс (многослойный перцептрон, CNN, RNN, LSTM),
▪случайный лес,
▪линейная и логистическая регрессии,
▪метод опорных векторов (SVM) с ядрами (Linear, Poly, RBF),
▪метод k-средних,
▪модель гауссовой смеси,
▪k-ближайших соседей,
▪наивный байес,
▪градиентный бустинг
▪xgboost
📌 GitHub
@machinelearning_ru
👍9🔥6❤2
Держите подробный гайд по созданию Llama 3 только средствами Python и библиотеки NumPy.
В качестве источников вдохновения и примеров использовались такие реализации:
— llama2.c
— llama.np
— modeling_llama.py — с Hugging Face
"""
I have a dream. He dream of a big, beautiful garden full of flower and tree. He dream of playing with hi friend and eating yummy snack.
One day, he wa walking in the garden when he saw
Token count: 50, elapsed: 1.53s, 33 tokens/s
"""
📌GitHub
📌Подробное описание реализации
@machinelearning_ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9❤2🔥2🤯2