Всемирный день НЕОБЯЗАТЕЛЬСТВ отмечается сегодня! В этот день можно официально забить на любые задачи и обязанности — праздник позволяет.

Предупреждаем босса.

👍 Бэкдор

Вот так и тести новые фичи ГПТ😂

@pochinka

❓ Что такое Overfitting и как его избежать в моделях машинного обучения?

Overfitting (переобучение) возникает, когда модель слишком хорошо запоминает обучающие данные, включая шум, и теряет способность обобщать информацию на новых данных. Это приводит к высокому качеству на обучающем наборе, но плохим результатам на тестовых данных.

➡️ Основные способы предотвращения Overfitting:

1. Регуляризация:
• L1 и L2-регуляризация добавляют штраф к сложным моделям.
• Уменьшают коэффициенты модели, предотвращая избыточное подстраивание.

2. Dropout (для нейронных сетей):
• Исключение случайных нейронов на этапе обучения.

3. Снижение сложности модели:
• Использование меньшего числа признаков или более простых алгоритмов.

4. Увеличение данных:
• Генерация новых данных или увеличение объёма обучающей выборки.

➡️ Пример:

from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_diabetes

# Загружаем данные
data = load_diabetes()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=42)

# Создаём модель с регуляризацией (Ridge)
ridge = Ridge(alpha=1.0)
ridge.fit(X_train, y_train)

# Оцениваем качество
train_score = ridge.score(X_train, y_train)
test_score = ridge.score(X_test, y_test)
print(f"Train Score: {train_score}, Test Score: {test_score}")

🗣️ В этом примере Ridge-регрессия с параметром регуляризации alpha=1.0 помогает предотвратить переобучение, улучшая обобщающую способность модели.

🖥 Подробнее тут

⚙️ Physics-based и data-driven моделирование

Статья объясняет различия между физически обоснованными моделями и моделями, основанными на данных, с примерами задач машинного обучения. Рассматривается подход к обработке данных, выбору моделей и их обучению.

Читать...

➡️ Машинное обучение: Линейная регрессия. Теория и реализация. С нуля. На чистом Python

В этой статье я рассказываю про линейную регрессию, свойства, которыми должны обладать данные для модели, процесс обучения, регуляризацию, метрики качества. Кроме чистой теории я показываю как это все реализовать. Я рассказываю все в своем стиле и понимании - с инженерной точки зрения, с точки зрения того, как реализовывать с нуля.

Читать...

➡️ DeepSeek AI: От инъекции промпта до захвата аккаунта

Статья рассказывает о новой AI-модели DeepSeek-R1-Lite, созданной для логических рассуждений. Рассматриваются её возможности, тестирование и перспективы применения в задачах анализа и вычислений.

Читать...

☝ Машинное обучение для начинающих: Введение в нейронные сети

Этот пост предназначен для абсолютных новичков и предполагает НУЛЕВЫЕ предварительные знания машинного обучения. Мы разберемся, как работают нейронные сети, и реализуем одну из них с нуля на Python.

Читать...

🗣️ «Будущее за узкой специализацией»: судьбоносное интервью Ляна Вэньфэна, основателя DeepSeek, посвящённое v2

Интервью с основателем DeepSeek о том, как их модель v2 бросила вызов OpenAI, сделав Китай лидером в гонке ИИ. Как стартапу удалось обойти гигантов и что ждёт индустрию дальше?

Читать...

🤖 Как мы сделали клиентскую поддержку интернет-магазина действительно умной: опыт внедрения RAG-бота

Статья описывает разработку «умного» помощника для клиентской поддержки интернет-магазина. Рассматриваются проблемы, с которыми сталкивался клиент, и пути их решения с помощью ИИ.

Читать...

🔍 Grasp.info - универсальный помощник в анализе контента

Инструмент для мгновенной обработки любых форматов: текст, документы, изображения, аудио и видео. Поддерживает более 50 языков и точно извлекает ключевые данные.

Особенно полезен для:
- Быстрого анализа бизнес-документов
- Обработки научных материалов
- Работы с образовательным контентом

Экономит время и упрощает работу с информацией.

По моему мнению Notebooklm лучше🤐

Бесплатный GPT | Экспертный канал

🤩Alibaba выпустила Qwen, мощную модель ИИ, предназначенную для точного и быстрого решения разнообразных задач.

Она может выполнять поиск в Интернете в режиме реального времени, собирать информацию и синтезировать исследования быстрее, чем большинство доступных сегодня моделей ИИ.

Помимо текстовых данных, Qwen может анализировать документы, такие как PDF-файлы и изображения, мгновенно извлекая из них ключевую информацию.

Это делает его высокоэффективным для таких задач, как исследование, анализ данных и мультимедийные приложения.

Qwen также объединяет возможности генерации контента, создавая текст, изображения и видео, что делает его универсальным инструментом как для создателей контента, так и для исследователей.

Пользователи могут изучить весь его потенциал бесплатно.

Бесплатный GPT | Экспертный канал

NextDocs: AI-помощник для документов

Создает резюме, контракты и коммерческие предложения за минуты

✅Преимущества:

🔴100+ профессиональных шаблонов;
🔴AI-редактор для быстрого написания и форматирования;
🔴Режим совместной работы онлайн/офлайн;
🔴Интуитивный интерфейс без обучения.

Идеально для фрилансеров, HR, юристов и команд.

Бесплатный GPT | Экспертный канал

Автору видео огромное спасибо!🤘

🔴 Формат Markdown
🔴 Сайт https://markmap.js.org

Бесплатный GPT | Экспертный канал

📱OpenAI представляет O3-mini — модель для сложных задач

OpenAI анонсировала O3-mini — свою вторую модель класса “reasoner”, которая уделяет больше внимания анализу, рефлексии и уточнению ответа перед тем, как его предоставить.

Одним из примеров возможностей O3-mini стал недавний программный челлендж, в котором модель уверенно превзошла DeepSeek R1. Ей было предложено написать на Python программу, моделирующую движение мяча внутри вращающегося шестиугольника. При этом мяч должен был реалистично отскакивать от стенок, учитывая гравитацию и трение. O3-mini блестяще справилась с задачей, продемонстрировав высокий уровень понимания физики и алгоритмов.

Запуск O3-mini подтверждает, что OpenAI делает ставку на развитие более глубокого и обоснованного ИИ, способного не только давать быстрые ответы, но и тщательно анализировать процесс рассуждений.

Бесплатный GPT | Экспертный канал

🤓Команда Ai2 выпустила новую модель ИИ Tulu 3 405B, которая превосходит DeepSeek V3 и GPT-4o на некоторых бенчмарках.

Она также опередила Llama 3.1 405B от Meta на PopQA.
Модель является открытым исходным кодом, в отличие от GPT-4o, и доступна на GitHub и Hugging Face.

Tulu 3 405B содержит 405 миллиардов параметров и была обучена с использованием метода RLVR. Ai2 считает, что это подчеркивает потенциал США в разработке передовых моделей генеративного ИИ. Ее можно протестировать через чат-бот Ai2.

🔗 Ссылка на модель
🔗 Ссылка на источник

Бесплатный GPT | Экспертный канал

Маск обвинил агентство США по международному развитию (USAID) в финансировании создания COVID-19.

USAID потратило 54 миллиона баксов на исследования в Уханьской лаборатории — подкомитет по пандемии США считает, что именно там и был создан коронавирус.

USAID — это змеиное гнездо леворадикальных марксистов, которые ненавидят Америку.

— заявил Маск.

Фиксируем: Маск обвинил американское госагентство в создании коронавируса.

Главное, в ходе расследования не выйти на самих себя

👍 Бэкдор

⚡️ Айфоны КРАДУТ ваши фото, пароли, паспортные данные и КРИПТУ: на устройствах от Apple массово распространяется новейший троян SparkCat. Он сливает ВСЮ личную инфу, сканируя фотки на вашем телефоне.

Троян зашит прямо в приложения из App Store. Фейковые аппки нейронок, мессенджеров и сервисов доставки — подстава есть уже в куче разных категорий.

Это ПЕРВЫЙ подобный троян на iOS — раньше такое ПО было эксклюзивом Андроида.

Предупреждаем всех.

👍 Бэкдор