Machinelearning. Страница 20

Изучаете Data Science или только планируете развиваться в этой области? В этом вам поможет онлайн-курс OTUS «Machine Learning. Professional» с насыщенной практикой и актуальной программой! На курсе вы погрузитесь в атмосферу реальных задач дата-сайентиста и соберете сильное портфолио! После обучения вы сможете самостоятельно решать задачи классического ML и претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist. 📌 Смотрите примеры работ студентов в блоге OTUS на Хабре: https://habr.com/ru/company/otus/blog/685460/ https://habr.com/ru/company/otus/blog/503398/ https://habr.com/ru/company/otus/blog/648891/ https://habr.com/ru/company/otus/blog/649533/ https://habr.com/ru/company/otus/blog/650807/ https://habr.com/ru/company/otus/blog/675954/ https://habr.com/ru/company/otus/blog/672450/ https://habr.com/ru/company/otus/blog/651895/ https://habr.com/ru/company/otus/blog/564806/ https://habr.com/ru/company/otus/blog/504806/ https://habr.com/ru/company/otus/blog/675898/ 🟡 Изучайте программу, проходите вступительный тест и записывать в группу https://otus.pw/vkZt/

👻 GhostNetV2: Enhance Cheap Operation with Long-Range Attention Новая архитектура GhostNetV2 для мобильных приложений. 🖥 Github: github.com/leondga…n_models 🖥 GhostNetV2: https://github.com/likyoo/GhostNetV2-PyTorch ⏩ Paprer: https://arxiv.org/abs/2211.12905v1 ⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ade20k @ai_machinelearning_big_data

Яндекс назвал лауреатов своей ежегодной научной премии Ученые, которые занимаются исследованиями в области компьютерных наук, получат по миллиону рублей на развитие своих проектов. В 2022 году лауреатами стали шесть молодых ученых: •Максим Великанов — занимается теорией deep learning, изучает бесконечно широкие нейронные сети и статистическую физику; •Петр Мокров — исследует градиентные потоки Вассерштейна, нелинейную фильтрацию и байесовскую логистическую регрессию; •Максим Кодрян — занимается deep learning, а также оптимизацией и генерализацией нейросетевых моделей; •Руслан Рахимов — работает с нейронной визуализацией, CV и deep learning; •Сергей Самсонов — изучает алгоритмы Монте-Карло с марковскими цепями, стохастическую аппроксимацию и другие темы; •Тарас Хахулин — работает в области компьютерного зрения. Круто, что отдельно выделяют и научных руководителей. В этом году гранты получили двое — Дмитрий Ветров, заведующий Центром глубинного обучения и байесовских методов ВШЭ, и Алексей Наумов, доцент факультета компьютерных наук ВШЭ, заведующий Международной лаборатории стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных. Подробнее о премии и лауреатах 2022 года — на сайте.

Какие изменения произошли с библиотекой PyTorch-LifeStream за год? Об этом рассказал Иван Киреев, исполнительный директор по исследованию данных в лаборатории по искусственному интеллекту Сбера во время международной конференции AI Journey. Библиотека PyTorch-LifeStream нужна для построения нейронных сетей на событийных данных. В основном, изменилась структура библиотеки. Она была разбита на несколько модулей, благодаря чему в ней стало проще ориентироваться. Также изменилась система конфигурирования, появилось больше примеров использования библиотеки. Всего в структуре библиотеки на текущий момент четыре блока: 1. Перепроцессинг данных 2. Загрузка 3. Набор слоёв 4. Набор фреймворков обучения Что касается конфигурации, то была подключена Hydra. Все конфигурации хранятся в yaml-файлах, которые удобно редактировать.

💨 SinDiffusion: Learning a Diffusion Model from a Single Natural Image SinDiffusion значительно улучшает качество и разнообразие сгенерированных изображений по сравнению с существующими подходами на основе GAN. 🖥 Github: https://github.com/weilunwang/sindiffusion ➡️ Paper: https://arxiv.org/abs/2211.12445v1 📌 Project: github.com/WeilunW…lob/main ➡️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/places @ai_machinelearning_big_data

Крупнейшие игроки российского технологического рынка присоединяются к Кодексу этики в сфере искусственного интеллекта. Свод правил разработал Альянс в сфере ИИ и обнародовал в рамках международной конференции по искусственному интеллекту AI Journey. На конференции к Кодексу присоединились Datanа, Factory 5, ГК «GlobalTruck», ГеомирАгро, Цифровая платформа КАМАЗ, ГК Медси, Самолет, Сибур, Северсталь Менеджмент, РЖД, Русагро Технологии, Уралхим. Всего Кодекс поддержали 113 российских компаний и организаций. «В нашем понимании развитие технологий ИИ в России должно ориентироваться исключительно на интересы человека, качество его жизни и благополучие. Именно на основе доверия граждан мы вместе с участниками Альянса и Кодекса этики продолжим создавать новую цифровую экосистему для технологического развития нашей страны», — так прокомментировал Кодекс зампред Правительства РФ Дмитрий Чернышенко.

🟥 StableDiffusion 2.0 - Новая модель, которая позволяет легко и быстро менять местами части изображения. - Новые модели преобразования текста в изображение. - Диффузионные модели со сверхвысоким разрешением.Повышает разрешение изображений в 4 раза. - Обновленная модель отрисовки 🖥 GitHub 🚀 Demo ➡️ Read ▶️ Paint by Example @ai_machinelearning_big_data

6 декабря в 19:00 по мск ждём всех на трансляции Avito Analytics meetup #8: clc.to/bzgzlw Регистрируйтесь, чтобы не пропустить доклады про: ● предиктивную классификацию данных в Авито и то, как она увеличивает эффективность привлечения целевого трафика; ● свитчбэк-тесты в СберМаркете и обеспечение низкого уровня ложноположительных результатов; ● аналитику клиентской базы в Lamoda и как задачи, связанные с ней, можно решить. Подключайтесь! Реклама. ООО «Авито Тех». JapBI82GR

🎶 ComMU: Dataset for Combinatorial Music Generation Набор данных для генерации музыки различных жанров. Набор данных содержит 11 144 MIDI-сэмплов, написанных и созданных профессиональными композиторами. 🖥 Github: https://github.com/POZAlabs/ComMU-code ⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2211.09385v1 🖥 Dataset: github.com/POZAlab…/dataset 🎧 Demo: https://pozalabs.github.io/ComMU/ 🎼 MuseGAN: https://github.com/salu133445/musegan @ai_machinelearning_big_data

🤖 Ключевая Международная конференция по искусственному интеллекту и машинному обучению AI Journey снова в эфире 23-24 ноября! Подключайтесь к трансляции онлайн и узнавайте о мире, в котором искусственный интеллект станет частью нашей повседневной жизни. На конференции будут представлены пять тематических треков: AIJ Science, AIJ Junior, AI4ESG, Science & Industries, Science & Business. Основные их темы: • Мультимодальные, мультиязыковые, генеративные модели, трансформеры и новые архитектуры • Исследования российских и международных технологических центров • Применение AI в области ESG и устойчивого развития • Лучшие практики и кейсы использования AI в бизнесе • Внедрение разработок AI/ML в разных отраслях • Этические аспекты применения AI • Воркшопы, демо, мастер-классы и интерактивы для молодежи Смотрите выступления топовых российских и международных экспертов по искусственному интеллекту. 👉Следить за конференцией можно бесплатно на сайте. Регистрация не требуется.

☄️ Bayesian Light Source Separator (BLISS) Байесовский подход для определения параметров источника света с добавлением астрономических изображений. git clone https://github.com/prob-ml/bliss.git 🖥 Github: https://github.com/prob-ml/bliss ➡️ Paper: https://arxiv.org/abs/2211.09300v1 🖥 Poetry: https://python-poetry.org/docs/ @ai_machinelearning_big_data

⚡️Прими Challenge от Avanpost⚡️ Стартовала регистрация на онлайн-хакатон от Avanpost! 📆 Даты хакатона: 2 – 4 декабря 2022 года 💡 Дедлайн регистрации: 28 ноября 23:59 📲 Регистрация и подробности по ссылке! Прими вызов и прокачай свои скиллы на актуальных кейсах от сильнейшего на российском рынке разработчика систем управления доступом! Кейсы на выбор: 🔸 Разработка механизма предиктивной авторизации (ML/AI) 🔸 Распознавание отпечатков пальцев (Go) На хакатоне тебя ждет: 🔹 Призовой фонд – 300.000 рублей 🔹 Шанс получить оффер 🔹 48 часов драйва в команде 🔹 Менторская поддержка и мастер-классы 🔹 Подарки и мерч Участвуй и побеждай в онлайн-хакатоне Avanpost Challenge!

🚀 DiffusionDet: Diffusion Model for Object Detection DiffusionDet — первая диффузионная модель для обнаружения объектов. 🖥 Github: https://github.com/shoufachen/diffusiondet ➡️ Paper: https://arxiv.org/abs/2211.09788v1 🗒 Getting Started: github.com/ShoufaC…ARTED.md 🖥 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet @ai_machinelearning_big_data

Кто такие рационализаторы? Что вы слышали про рационализаторов? А вы знали, что от них часто зависит успех целого производства? 🤯 Движение появилось ещё в XX веке, и сейчас его возрождают в новом формате. Все рационализаторы и изобретатели собираются в одну масштабную команду — уже свыше 10 000 человек из большинства регионов страны. ⚡️ Хотите узнать больше и воплотить свои гениальные идеи в реальность? Подписывайтесь на канал — и узнаете, как это сделать!

Если вы разработчик и у вас есть пара минут, порефлексируйте, пожалуйста, с нами о происходящем в небольшом опросе. Ваши ответы помогут крупному работодателю понять, где теперь открывать офисы и какая помощь и поддержка вам нужны. Пройти опрос

🔥 2 декабря в Москве и онлайн состоится главная конференция по разговорному AI — Conversations! 🗣 В Technology Track конференции целый блок докладов будет посвящен ML. Voximplant — о технологиях ML для создания модели идентификации голосовой почты и виртуального помощника. DeepPavlov — про использование deep learning для создания контролируемых масштабируемых диалоговых систем. Yandex Cloud — о том, как сделать модель, которая понимает всех — от тёти Сары до фрау Заурих, и экономично использует вычислительные ресурсы. SberDevices — про современные инструменты работы с текстом на основе новых генеративных моделей. MTS AI — о многопрофильном подходе к разработке личности бота: что работает лучше — психология, сценаристика или ML? 📍 Билеты в онлайн и офлайн — на сайте Conversations.

🔥 Хардовый тест для DS и ML-специалистов 🔥 💣 Ответьте на 15 вопросов за 20 мин и проверьте, насколько вы готовы к обучению на курсе - «Natural Language Processing (NLP)». 💎 Всех, кто сдаст тест, ждет скидка 20% до конца ноября по промокоду BLACKFRIDAY22 и доступ к 2 открытым урокам курса для знакомства с преподавателями. ✅ ПРОЙТИ ТЕСТ - https://otus.pw/r6JDd/ 🚀 Главная фишка курса в том, что вы изучите современные подходы и модели, которые являются стандартом в области, но еще не успели войти в большинство образовательных программ. 💻 После 4 месяцев обучения на курсе вы сможете: - создавать телеграм-ботов; - работать с нейросетевыми моделями архитектуры трансформер; - применять модели архитектуры трансформер для широкого спектра NLP задач; - решать задачу распознавания именованных сущностей; - создавать вопросно-ответные системы. Реклама. Информация о рекламодателе на сайте www.otus.ru

Базовые знания о профессии инженера данных на одном вебинаре. → Бесплатно, 18 ноября в 15:00 О профессии расскажут эксперты: ◾️ Анатолий Бардуков, разработчик-исследователь в Яндекс Поиск;. ◾️ Антон Моргунов, senior ML инженер в консалтинговой компании. На вебинаре разберём два больших блока вопросов. Зачем нужны инженеры данных — Почему несколько лет назад таких специалистов не существовало? — Каким компаниям они нужны? — Чем будут заниматься дата-инженеры через 5, 10 и 15 лет? — Заменит ли ИИ дата-инженеров? Как зайти в профессию и развиваться в ней — Роль дата-инженера, его задачи и зоны ответственности. — Какие технологии для собеседования надо знать — Что спросят на собеседовании в Яндекс и как готовиться? — Сколько готовы платить начинающим дата-инженерам и сколько опытным? — Куда двигаться начинающему дата-инженеру? После вебинара можно будет задать вопросы спикерам. → Зарегистрироваться на вебинар