У гугла (как впрочем и у многих других сервисов) есть отличная програма грантов на исследования. Для получения нужно прислать им тезисы и оценку необходимых ресурсов. В течение 2х недель вам выделят отдельную VM с GPU и прочими ништяками (совершенно бесплатно и без обязательств):
https://edu.google.com/programs/credits/research/
#resources #GPU
https://edu.google.com/programs/credits/research/
#resources #GPU
Google for Education
Research Credits | Google for Education
Apply for Google Cloud research credits and access computing power to help advance your research, develop ideas, and make cutting-edge discoveries.
Блог известный, но тут еще ссылку на него не кидали вродь.
Статьи интересные и дают вопросы "на понимание".
https://dyakonov.org/
#resources
Статьи интересные и дают вопросы "на понимание".
https://dyakonov.org/
#resources
Анализ малых данных
КвазиНаучный блог Александра Дьяконова
Хороший гитхаб и блог на медиум.
Например, он там разбирает модифицию LIME для интерпретации моделей. И много чего еще интересного
GitHub
Medium
#resources
Например, он там разбирает модифицию LIME для интерпретации моделей. И много чего еще интересного
GitHub
Medium
#resources
GitHub
GitHub - dipanjanS/practical-machine-learning-with-python: Master the essential skills needed to recognize and solve complex real…
Master the essential skills needed to recognize and solve complex real-world problems with Machine Learning and Deep Learning by leveraging the highly popular Python Machine Learning Eco-system. - ...
AI Для Всех
Хороший ресурс для вдохновления. Все как мы хотим, только тем больше и на английском. #resources
напомнило вот этот источник.
Что не нравится в https://madewithml.com/ - очень скупые объяснения. Те же трансформеры вообще не объяснены - просто запуск кода.
#resources
Что не нравится в https://madewithml.com/ - очень скупые объяснения. Те же трансформеры вообще не объяснены - просто запуск кода.
#resources
GitHub
GitHub - ageron/handson-ml2: A series of Jupyter notebooks that walk you through the fundamentals of Machine Learning and Deep…
A series of Jupyter notebooks that walk you through the fundamentals of Machine Learning and Deep Learning in Python using Scikit-Learn, Keras and TensorFlow 2. - ageron/handson-ml2
Ян Лекун поделился ссылкой на пакет для работы с массивными линейными слоями
Medium
#code #resources #python
Medium
#code #resources #python
Medium
Introduction to TorchShard
A Lightweight Library for Scaling-up the Training
Тэги доступные в канале на данный момент:
#alphafold2, #astronomy, #audio, #augmentation, #automl, #bayes, #biology, #botany, #captioning, #categorical, #chemistry, #classification, #clip, #cnn, #code, #community, #competition, #compression, #conference, #contrastivelearning, #course, #datasets, #debugging, #demo, #depth, #detection, #diffusion, #dilation, #dimensionality, #distillation, #earthscience, #economics, #explainability, #gan, #generative, #geometric, #gnn, #gpt, #gpu, #graph, #hardware, #holdontoyoirpapers, #image2text, #images, #inference, #joke, #julia, #jupyterlab, #jupyterlite, #labeling, #latex, #lnl, #medicine, #metrics, #mlp, #money, #multimodal, #nas, #news, #nlp, #noise, #novelviews, #optimizer, #outliers, #physics, #presentation, #python, #resnet, #resources, #rl, #rnn, #rocauc, #science, #scientificml, #segmentation, #SSL, #XAI, #separation, #sequences, #signal, #social, #sound, #speech, #styletransfer, #superresolution, #tabular, #text2image, #theory, #torrent, #training, #transformer, #translate, #tutorial, #twominutespapers, #video, #visualization, #waveforms, #гумунитарии, #дьяконов, #книги, #отборочные
#alphafold2, #astronomy, #audio, #augmentation, #automl, #bayes, #biology, #botany, #captioning, #categorical, #chemistry, #classification, #clip, #cnn, #code, #community, #competition, #compression, #conference, #contrastivelearning, #course, #datasets, #debugging, #demo, #depth, #detection, #diffusion, #dilation, #dimensionality, #distillation, #earthscience, #economics, #explainability, #gan, #generative, #geometric, #gnn, #gpt, #gpu, #graph, #hardware, #holdontoyoirpapers, #image2text, #images, #inference, #joke, #julia, #jupyterlab, #jupyterlite, #labeling, #latex, #lnl, #medicine, #metrics, #mlp, #money, #multimodal, #nas, #news, #nlp, #noise, #novelviews, #optimizer, #outliers, #physics, #presentation, #python, #resnet, #resources, #rl, #rnn, #rocauc, #science, #scientificml, #segmentation, #SSL, #XAI, #separation, #sequences, #signal, #social, #sound, #speech, #styletransfer, #superresolution, #tabular, #text2image, #theory, #torrent, #training, #transformer, #translate, #tutorial, #twominutespapers, #video, #visualization, #waveforms, #гумунитарии, #дьяконов, #книги, #отборочные
Huggingface 🤗 Spaces.
Spaces - это простой способ разместить демо приложение ML в интернете.
Поддерживают два замечательных SDK, которые позволяют создавать классные приложения на Python: Streamlit и Gradio.
Документация к Spaces
В настоящее время каждая среда ограничена 16 ГБ ОЗУ и 8 ядрами ЦП.
Для подписчиков hf.co Pro или Organization (план Lab или Startup), Spaces могут получить один GPU T4 на индивидуальной основе.
#demo #resources #gpu
Spaces - это простой способ разместить демо приложение ML в интернете.
Поддерживают два замечательных SDK, которые позволяют создавать классные приложения на Python: Streamlit и Gradio.
Документация к Spaces
В настоящее время каждая среда ограничена 16 ГБ ОЗУ и 8 ядрами ЦП.
Для подписчиков hf.co Pro или Organization (план Lab или Startup), Spaces могут получить один GPU T4 на индивидуальной основе.
#demo #resources #gpu
#resources #literature #normalization #optimizer #transformer #nlp #generative #cnn
Наверно, стоит в принципе отметить сайт https://theaisummer.com/
На сайте есть много приятных статей с очень хорошими, часто авторскими, иллюстрациями.
На мой вкус порой они делают порой плохие по качеству рассказа или материала статьи, но фактических ошибок у них не замечал. И такие статьи редки.
Потому сайт является хорошим местом, которое можно посмотреть при подготовке или перед чтением лекции.
Примеры приятных статей:
In-layer normalization techniques for training very deep neural networks
A journey into Optimization algorithms for Deep Neural Networks
Intuitive Explanation of Skip Connections in Deep Learning
How Transformers work in deep learning and NLP: an intuitive introduction
The theory behind Latent Variable Models: formulating a Variational Autoencoder
Best deep CNN architectures and their principles: from AlexNet to EfficientNet
Наверно, стоит в принципе отметить сайт https://theaisummer.com/
На сайте есть много приятных статей с очень хорошими, часто авторскими, иллюстрациями.
На мой вкус порой они делают порой плохие по качеству рассказа или материала статьи, но фактических ошибок у них не замечал. И такие статьи редки.
Потому сайт является хорошим местом, которое можно посмотреть при подготовке или перед чтением лекции.
Примеры приятных статей:
In-layer normalization techniques for training very deep neural networks
A journey into Optimization algorithms for Deep Neural Networks
Intuitive Explanation of Skip Connections in Deep Learning
How Transformers work in deep learning and NLP: an intuitive introduction
The theory behind Latent Variable Models: formulating a Variational Autoencoder
Best deep CNN architectures and their principles: from AlexNet to EfficientNet
AI Summer
AI Summer | Learn Deep Learning and Artificial Intelligence
Интерактивная книга Deep Learning for Molecules and Materials.
Глубокое обучение становится стандартным инструментом в химии и материаловедении. Классический пример - соединение активности и структуры молекулы. Недавний пример - значительное ускорение квантовых расчетов до такой степени, что вы можете достичь точности уровня DFT с помощью быстрого дифференцируемого расчета. Что делает глубокое обучение особенно актуальным, так это его способность генерировать новые данные.
В Веб-книге куча интерактивных примеров с кодом для различных задач.
#ScientificML #books #chemistry #resources
Глубокое обучение становится стандартным инструментом в химии и материаловедении. Классический пример - соединение активности и структуры молекулы. Недавний пример - значительное ускорение квантовых расчетов до такой степени, что вы можете достичь точности уровня DFT с помощью быстрого дифференцируемого расчета. Что делает глубокое обучение особенно актуальным, так это его способность генерировать новые данные.
В Веб-книге куча интерактивных примеров с кодом для различных задач.
#ScientificML #books #chemistry #resources
Learning Machine Book - бесплатная нтерактивная книга, скорее даже не книга, а справочник по машинному обучению.
В Интернете существует множество ресурсов по машинному обучению. Однако большинство из них либо:
😒 Слишком длинные. На чтение уходит полчаса.
📐 Слишком тяжелые с точки зрения математики. Вам потребуется целая вечность, чтобы понять.
🤪 Слишком запутанные.
Эта книга призвана решить все эти проблемы. Она старается быть максимально сжатой и легкой для понимания.
Сайт
GitHub
Видео-обзор Яника
#book #resources
В Интернете существует множество ресурсов по машинному обучению. Однако большинство из них либо:
😒 Слишком длинные. На чтение уходит полчаса.
📐 Слишком тяжелые с точки зрения математики. Вам потребуется целая вечность, чтобы понять.
🤪 Слишком запутанные.
Эта книга призвана решить все эти проблемы. Она старается быть максимально сжатой и легкой для понимания.
Сайт
GitHub
Видео-обзор Яника
#book #resources