Машинное обучение RU
17.5K subscribers
1.4K photos
175 videos
11 files
1.87K 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
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Tensorspace – Фреймворк для 3D-визуализации нейронных сетей, создания интерактивной и интуитивно понятной модели в браузерах и поддержки предварительно обученных моделей глубокого обучения от TensorFlow, Keras, TensorFlow.js

#GitHub | #JavaScript #3D #Visualization

@machinelearning_ru
👍19🥰1
🔥 Полезные библиотеки Python

DeepFaceLive
- Python утилита для создания дипфейков в режиме реального времени для потоковой передачи и видеозвонков.

GitHub/Инструкция

#python #soft #github
👍10
Real-Time-Voice-Cloning – Инструмент для клонирования голоса в режиме реального времени

Этот репозиторий представляет собой реализацию Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis (SV2TTS) с вокодером, который работает в режиме реального времени.

SV2TTS - это трехступенчатая структура глубокого обучения, которая позволяет создавать численное представление голоса из нескольких секунд аудио и использовать его для подготовки модели преобразования текста в речь, обученной на воспроизведение голоса.

#GitHub | #Python #Voice

@machinelearning_ru
👍7😁1
DeepFaceDrawing — нейросеть, которая позволяет создавать реалистичные изображения лиц из набросков от руки

Метод отрисовки по существу использует входные эскизы в качестве «мягких» ограничений и, таким образом, способен создавать высококачественные изображения лиц даже из грубых и/или неполных эскизов. Данный инструмент прост в использовании даже для тех кто не рисует, сохраняя при этом тонкое управление деталями формы

#GitHub | #Python #Interesting

@machinelearning_ru
🔥13👍2
Oemer – Комплексная система оптического распознавания музыки, построенная на основе моделей глубокого машинного обучения

Система способна распознавать и воспроизводить музыку по фотографиям нотных записей. Работает даже при неровных телефонных фотографиях

#GitHub #ML #AI #Image #Processing

@machinelearning_ru
👍26
RuLeanALBERT — cамая большая BERT-подобная модель на русском, которую можно скачать и которая даже поместится на ваш компьютер. Создана в Yandex Research. На бенчмарках по пониманию языка показывает результаты, сравнимые с другими открытыми моделями и где-то даже близкие к state-of-the-art.

Вы можете использовать открытый код модели в своих проектах для классификации предложений, представления текстов и других языковых задач, не требующих генерации.

#GitHub #ML #AI #BERT
👍12🔥21
Forwarded from Machinelearning
🌟 RLtools: самая быстрая библиотека глубокого обучения с подкреплением для задач непрерывного управления.

RLtools - библиотека глубокого обучения с подкреплением (Deep Reinforcement Learning, DRL) с высокой скоростью работы для разработки и исследования алгоритмов DL.

RLtools написана на C++ и позволяет проводить обучение и вывод моделей DRL на РС, мобильных устройствах и embedded-системах. В экспериментальном тестировании, библиотека обучила алгоритм RL непосредственно на микроконтроллере.

Библиотека поддерживает алгоритмы DRL: TD3, PPO, Multi-Agent PPO и SAC и предлагает набор примеров, демонстрирующих использование этих алгоритмов для решения задач управления на примерах управления маятником, гоночным автомобилем и роботом-муравьем MuJoCo.

Код реализации алгоритмов:

🟢TD3 - Pendulum, Racing Car, MuJoCo Ant-v4, Acrobot;
🟢PPO - Pendulum, Racing Car, MuJoCo Ant-v4 (CPU), MuJoCo Ant-v4 (CUDA);
🟢Multi-Agent PPO - Bottleneck;
🟢SAC - Pendulum (CPU), Pendulum (CUDA), Acrobot.

Благодаря оптимизации и использования аппаратного ускорения RLtools в 76 раз быстрее других библиотек. Например, на MacBook Pro с M1 RLtools может обучить модель SAC (управление маятником) за 4 секунды.

Библиотеку можно использовать на Linux, macOS, Windows, iOS, Teensy, Crazyflie, ESP32 и PX4.

RLtools предоставляет Python API, с которым можно использовать библиотеку из Python-кода. API RLtools совместим с библиотекой симуляции сред Gym.

Проекты, использующие RLtools:

🟠Научиться летать за секунды (Youtube, IEEE Spectrum);

🟠Идентификация системы на основе данных для квадрокоптеров с задержкой двигателя (Youtube, Project Page).

▶️Запуск на примере обучения политике с помощью PPO:

# Clone and checkout
git clone https://github.com/rl-tools/example
cd example
git submodule update --init external/rl_tools

# Build and run
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build .
./my_pendulum


📌Лицензирование: MIT License.


🟡Документация
🟡Arxiv
🟡RLTools Design Studio
🟡Demo
🟡Zoo Experiment Tracking
🟡Google Collab (Python Interface)
🟡Сообщество в Discord
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #DL #RTools #Github
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5👍3