Тулза помогает создавать ЛЮБЫЕ нейросети С НУЛЯ — в Oumi вшиты все необходимые инструменты от препроцессинга данных и бенчмарков до различных видов обучения нейронок.

Вы легко создадите СОБСТВЕННОГО ИИ-спеца для различных задач.

• Полная БАЗА о популярных моделях.
• Пошаговые инструкции для каждого этапа разработки своего ИИ.
• Огромный гайд по файнтюнингу нейросетей, включая LoRA, подготовку данных и оценку производительности по бенчам.
• Дистилляция моделей для снижения их размеров и повышения эффективности.
• Метрики работоспособности ИИ и необходимые фреймворки для тестов.
• Все для удаленной тренировки моделей — AWS, Azure, GCP, Lambda с подробной документацией к каждой платформе.
• Инструменты для фильтрации данных для нейросетей и их цензурирования.
• Куча готовых конфигураций и большое сообщество разрабов.
• Б-Е-С-П-Л-А-Т-Н-О.

Строим собственные нейронки — здесь.

👍 Бэкдор

pov: наш организм на выходных.

👍 Бэкдор

Нейронка извлечет ЛЮБЫЕ данные из PDF-документа — можно легко вытащить даже сложные графики, таблицы или макеты, которые просто так скопировать невозможно.

• Все просто и быстро: грузим файл и получаем результат за секунду.
• На выходе — чистый отформатированный элемент без артефактов и вотерок.
• БЕСПЛАТНО.

Больше не мучаемся с PDF-доками — здесь.

👍 Бэкдор

ИИ-ассистент для кодеров от основателя Твиттера — Джек Дорси дропнул Goose, который заберет ВСЮ рутину кодеров и сократит даже самые сложные задачи до пары минут.

• Нейропомощник пишет ЛЮБЫЕ программы за один промпт, САМ меняет код в файлах, тестирует скрипты, делает СКРИНШОТЫ, фиксит баги.
• Работает полностью локально — никакие данные не просочатся в сеть.
• За секунду подключается к GitHub, Google Drive, всем популярным IDE и другим инструментам.
• На выбор целая куча LLM.
• Ограничений — НЕТ. Подключаем ассистента к любым серверам и API.

Тестим новую тулзу — здесь.

👍 Бэкдор

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