PaLM: языковая модель Google с 540 миллиардами параметров
https://neurohive.io/ru/papers/palm-yazykovaya-model-google-s-540-milliardami-parametrov/
@machinelearning_ru
https://neurohive.io/ru/papers/palm-yazykovaya-model-google-s-540-milliardami-parametrov/
@machinelearning_ru
Neurohive - Нейронные сети
PaLM: языковая модель Google с 540 миллиардами параметров
Google представила PaLM – языковую модель с 540 миллиардами параметров. PaLM превзошла существующие языковые модели в большинстве бенчмарков. Модель обучена с использованием 6144 тензорных процессоров Google TPU на платформе параллельных вычислений Pathways.…
👍9🤯4
🕓 Как успевать всё: методы и ТОП приложений для тайм-менеджмента
https://proglib.io/p/kak-uspevat-vse-metody-i-top-prilozheniy-dlya-taym-menedzhmenta-2022-04-27
https://proglib.io/p/kak-uspevat-vse-metody-i-top-prilozheniy-dlya-taym-menedzhmenta-2022-04-27
✏️ Sat2lod2: A Software For Automated Lod-2 Modeling From Satellite-Derived Orthophoto And Digital Surface Model
Github: https://github.com/jingkang50/openood
Paper: https://arxiv.org/abs/2204.05306v1
Dataset: https://entuedu-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/jingkang001_e_ntu_edu_sg/Eso7IDKUKQ9AoY7hm9IU2gIBMWNnWGCYPwClpH0TASRLmg?e=iEYhXO
More tutorials: https://github.com/Jingkang50/OpenOOD/wiki/Get-Started
https://t.me/ai_machinelearning_big_data
Github: https://github.com/jingkang50/openood
Paper: https://arxiv.org/abs/2204.05306v1
Dataset: https://entuedu-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/jingkang001_e_ntu_edu_sg/Eso7IDKUKQ9AoY7hm9IU2gIBMWNnWGCYPwClpH0TASRLmg?e=iEYhXO
More tutorials: https://github.com/Jingkang50/OpenOOD/wiki/Get-Started
https://t.me/ai_machinelearning_big_data
👍10👎2
DALL-E 2: text-to-image модель OpenAI
OpenAI представила новую версию модели преобразования текста в изображение DALL-E. По сравнению с первой версией, DALL-E 2 генерирует изображения в более высоком качестве с меньшей задержкой, а также позволяет редактировать уже существующие изображения.
https://neurohive.io/ru/papers/dall-e-2-text-to-image-model-openai/
@machinelearning_ru
OpenAI представила новую версию модели преобразования текста в изображение DALL-E. По сравнению с первой версией, DALL-E 2 генерирует изображения в более высоком качестве с меньшей задержкой, а также позволяет редактировать уже существующие изображения.
https://neurohive.io/ru/papers/dall-e-2-text-to-image-model-openai/
@machinelearning_ru
Neurohive - Нейронные сети
DALL-E 2: text-to-image модель OpenAI
DALL-E 2 генерирует изображения с разрешением 1024x1024 пикселей, что в 16 раз превышает разрешение в предыдущей версии модели.
👍7
🗺 Простое руководство по визуализации данных в машинном обучении
https://nuancesprog.ru/p/15580/
@machinelearning_ru
https://nuancesprog.ru/p/15580/
@machinelearning_ru
NOP::Nuances of programming
Простое руководство по визуализации данных в машинном обучении
Создание информационных визуализаций - важнейший процесс, помогающий определить эффективность модели МО. Библиотека Yellowbrick, обладающая богатым функционалом, значительно упростит этот процесс.
❤5👍1
SORDI: датасет синтетических изображений производств
https://neurohive.io/ru/datasety/sordi-dataset-sinteticheskih-izobrazhenij-proizvodstv/
@machinelearning_ru
https://neurohive.io/ru/datasety/sordi-dataset-sinteticheskih-izobrazhenij-proizvodstv/
@machinelearning_ru
👍1
🏙 Модель обучили выявлять сейсмическую активность на фоне городского шума
https://neurohive.io/ru/gotovye-prilozhenija/model-obuchili-vyyavlyat-sejsmicheskuju-aktivnost-na-fone-gorodskogo-shuma/
@machinelearning_ru
https://neurohive.io/ru/gotovye-prilozhenija/model-obuchili-vyyavlyat-sejsmicheskuju-aktivnost-na-fone-gorodskogo-shuma/
@machinelearning_ru
Neurohive - Нейронные сети
Алгоритм UrbanDenoiser находит в 4 раза больше сигналов о землетрясениях
Urbandenoiser улучшает возможности сетей мониторинга землетрясений в городах путем отфильтровывания фонового сейсмического шума.
👍8
🌐 Машинное обучение с Amazon Aurora
Первый постулат Amazon гласит - клиент всегда должен быть на первом месте. И вот яркое подтверждение - сервис Amazon Aurora, упрощающий пользователю внедрение ML-модели в систему организации.
https://nuancesprog.ru/p/12604
@machinelearning_ru
Первый постулат Amazon гласит - клиент всегда должен быть на первом месте. И вот яркое подтверждение - сервис Amazon Aurora, упрощающий пользователю внедрение ML-модели в систему организации.
https://nuancesprog.ru/p/12604
@machinelearning_ru
NOP::Nuances of programming
Машинное обучение с Amazon Aurora
Любая современная компания, достигнув определенного момента в своем развитии, сталкивается с непростой задачей: сделать свою продукцию более кастомизируемой для клиентов. Стремление к персонализации товаров или услуг вынуждает организацию определять индивидуальный…
👍5🥰1
Forwarded from Python RU
👋 Пишем систему распознавания ладони на Python OpenCV
Расскажем как написать систему распознавания ладони на Python + OpenCV (26 строчек кода). Этот урок требует минимальных знаний OpenCV.
https://tproger.ru/articles/pishem-sistemu-raspoznavanija-ladoni-na-python-opencv/
@pro_python_code
Расскажем как написать систему распознавания ладони на Python + OpenCV (26 строчек кода). Этот урок требует минимальных знаний OpenCV.
https://tproger.ru/articles/pishem-sistemu-raspoznavanija-ladoni-na-python-opencv/
@pro_python_code
Tproger
Пишем систему распознавания ладони на Python OpenCV
Покажу как написать систему распознавания ладони на Python + OpenCV (26 строчек кода). Этот урок требует минимальных знаний OpenCV.
👍7
2️⃣ Undouble - Python-библиотека для обнаружения дубликатов изображений с помощью хеш-функций
Читать
@machinelearning_ru
Читать
@machinelearning_ru
👍12
https://t.me/itchannels_telegram - подборка лучших ит-каналов и чатов, разбитые по языкам программирования.
👍4🔥2
🧠 Проверяю расчет нейросети самописным модулем, сравнивая
https://tproger.ru/articles/proverjaju-raschet-nejroseti-samopisnym-modulem-sravnivaja-vyhod-s-pytorch/
@machinelearning_ru
https://tproger.ru/articles/proverjaju-raschet-nejroseti-samopisnym-modulem-sravnivaja-vyhod-s-pytorch/
@machinelearning_ru
🥰4🤔2👍1🔥1
Приложения искусственного интеллекта: возможности и сферы применения
Вы все еще восхищаетесь Юлием Цезарем, который справлялся с тремя делами одновременно? Тогда прочтите о том, на что способен искусственный интеллект.
https://nuancesprog.ru/p/14995/
@machinelearning_ru
Вы все еще восхищаетесь Юлием Цезарем, который справлялся с тремя делами одновременно? Тогда прочтите о том, на что способен искусственный интеллект.
https://nuancesprog.ru/p/14995/
@machinelearning_ru
NOP::Nuances of programming
Приложения искусственного интеллекта: возможности и сферы применения
Вы все еще восхищаетесь Юлием Цезарем, который справлялся с тремя делами одновременно? Тогда прочтите о том, на что способен искусственный интеллект.
❤4👎1🥰1👏1