🎞️ لينك ويديو

🎛️📡يادگيري تقويتي يا همان Reinforcement Learning جز مباحثي هست كه خوب براي موضوع پايان نامه و جالب . این دوره اپدیت شده ۲۰۲۴ هستش از این استاد دانشگاه استنفورد چند کلاس دیگه هم به صورت کاملا رایگان هست

💾 ایجنتهای مشهور که با الگوریتم RL پیاده سازی شدن

1. OpenAI Gym
2. DeepMind Control Suite
3. Atari Games
4. MuJoCo
5. Roboschool


📄از جمله مقالات براي اشنايي :

▪️ Deep Reinforcement Learning: An Overview” by Yuxi Li (2017)

▪️ A Survey on Reinforcement Learning Algorithms for Control and Decision-Making Problems

#کلاس_آموزشی #منابع #فیلم #یادگیری_تقویتی #پیشرفته #مقاله

🔸 مطالب بیشتر 👇👇

✅ @AI_DeepMind
💠 @Recomendersystem2023
🔸 @AI_Person

Understanding Multimodal LLMs
An introduction to the main techniques and latest models

https://magazine.sebastianraschka.com/p/understanding-multimodal-llms

#مقاله #ایده_جذاب

🔸 مطالب بیشتر 👇👇

✅ @AI_DeepMind
🔸 @AI_Person

سلام کسی تا حالا از لبزنت درخواست و یا پروپوزال ثبت کرده تا بهش سرورهای پردازش سریع برای محاسبات هوش مصنوعی بدن ؟ شرایط استفاده چی بوده و مدت زمان استفاده چقدر بوده ؟ چه مدارکی برای استفاده دادین ؟

https://labsnet.ir/

اینا چی میگن نمونه کار کی هستن خودش بیاد اعتراف کنه هنوز از جایگزینی قبلی بارداریم اینم اضافه شد😂😂

🔺به‌جای پیکسل بگویید «تَصدانه»

🔹به گفته پرویزی، فرهنگستان برای ترکیب پیکچر المنت «تصویردانه» و از ترکیب این دو واژه «تَصدانه» را ساخت که در واقع مخفف آنهاست.

سلام کسی لیستی از مجلات در حیطه speech داره یا ریپلای کنین یا پی وی برام بفرستین ممنون میشم

هرچند بقیه خودروسازی‌ها اینو دارند اخیرا هم‌چینی ها اگر دست روی فرمون نباشه هشدار میده و صنعت خودروسازی جهان داره به سمت امنیت بیشتر سرنشینان سوق پیدا میکنه

کسایی که در حیطه ماشینهای خودران کار میکنید ی بخشی از اینده شما میتونه چنین پروژه هایی باشه

#ماشین_خودران #بینایی_ماشین #مقاله #ایده_جذاب

🔸 مطالب بیشتر 👇👇

✅ @AI_DeepMind
🔸 @AI_Person

الگوریتم dbscan: نمودی از مظلومیت ماشین‌لرنینگ در برابر تجاوز دیپ‌لرنینگ

معمولا وقتی اسم کلاسترینگ به گوش می‌خوره، معروف‌ترین اسمی که به ذهن میاد kmeans هست. ولی خب روش‌های معروف دیگه‌ای هم جز kmeans هستند. یکی از معروف‌ترین این روش‌ها dbscan است. این روش این شکلیه که دو تا هایپرپارامتر اپسیلون و مینیمم تعداد همسایگی داره و میاد برای هر نقطه حساب می‌کنه می‌بینه در همسایگی به میزان اپسیلون اون نقطه، چند تا نقطه دیگه وجود دارند، اگر به اندازه اون هایپرپارامتر مینیمم تعداد همسایگی، نقطه وجود داشته باشه، اون نقطه به عنوان core point تعیین می‌شه. در مرحله بعدی می‌بینه که چه core point‌هایی حالا در همسایگی هم هستند و یک chain یا در واقع یک connected component رو تشکیل می‌دن. به مجموعه اون core point‌ها یک کلاستر تخصیص می‌ده. حالا نقاط دیگه یا در همسایگی یکی از این core point‌های یک کلاستر هستند که در این صورت جزو اون کلاستر می‌شن، یا در مجموعه همسایگی هیچ core point ای واقع نمی‌شن و در این صورت بهشون لیبل outlier می‌خوره. dbscan روش جالبیه و برخلاف kmeans می‌تونه بیشتر روی توزیع فوکس کنه و کلاسترهایی با شکل‌های غیر توپی دربیاره، مثلا میتونه در کیسی که یک کلاستر، بیرون یک کلاستر دیگه رو محاصره کرده، کلاسترها رو از هم جدا کنه.

نکته این پست اما اینه که شما اگر الان برید از دانشجوهای هوش مصنوعی دانشگاه شریف هم بپرسید که dbscan چیه، به ندرت می‌دونن که چیه. در زمان‌های نه چندان دور، معمولا dbscan یا در درس یادگیری ماشین بهش اشاره‌ای می‌شد و یا این که اگر درس ارائه انتهای ترم داشت، کسی راجع به dbscan ارائه می‌داد. امروز اما اوضاع فرق کرده. قبلاها در درس یادگیری ماشین، خیلی مباحث نظیر انواع روش‌های کلاسترینگ یا مثلا انواع روش‌های feature reduction بحث می‌شد ولی جدیداها با مدشدن دیپ‌لرنینگ، آتشش به دامن کورس یادگیری ماشین هم گرفته و به جای بحث در مورد یادگیری ماشین، انگار درس دیپه که ارائه می‌شه. خیلی‌ها این نظر رو دارند که دیگه اون روش‌های سابقی که تو ماشین لرنینگ بحث می‌شد با اومدن دیپ لرنینگ معنایی ندارند و نباید وقتی بابت اونها تلاف بشه. نظر شخصی من اما اینه که بخشی از وظیفه یک درس یا کورس، آموزش نحوه تفکر و مدلسازی هست و نه آموزش صرفا بهترین مدل‌سازی. خیلی مسائل و الگوریتم‌ها در همین مباحث یادگیری ماشین غیردیپی هستند که روش‌های دیپ روش جوابی ندارد یا جواب دارند ولی به طرز دیگه‌ای به مساله نگاه می‌کنند. ممکنه مطرح کنید که خب وقتی طرف با مساله کلاسترینگ مواجه شد می‌ره سرچ می‌کنه و می‌بینه که روش dbscan ای هم هست و یادش می‌گیره. منتهای مطلب این لازمه‌اش اینه که حداقل در متن درس ماشین لرنینگ،‌ یک اشاره‌ای بشه که همه یادگیری ماشین، شبکه عصبی نیست و به گوش دانشجو بخوره که روش‌های کلاسترینگ موثر دیگه‌ای هم هست.

#تجارب

پیشنهاد میدم گوش بدید شبتون در آرامش

#متفرقه


🔸 مطالب بیشتر 👇👇

✅ @AI_DeepMind
🔸 @AI_Person

🤔 Thinking LLMs: General Instruction Following with Thought Generation

This research paper explores the concept of "Thinking LLMs," or large language models that can generate internal thoughts before responding to user prompts. The authors propose a training method called Thought Preference Optimization (TPO) which uses an iterative process to encourage LLMs to develop thinking abilities. TPO leverages an existing judge model that evaluates responses, implicitly guiding the model to improve its thoughts based on the quality of the resulting responses. The study demonstrates that Thinking LLMs can outperform standard LLMs on various general instruction-following tasks, including those not typically associated with reasoning, such as marketing and health. The research highlights the potential for Thinking LLMs to expand the capabilities of these models beyond traditional reasoning and problem-solving domains.

📎 Link to paper

#TPO #Planning #Reasoning

@LlamaCast