Machinelearning

🧑 ReliTalk - Drive any portrait with only a single training video required

Vivid audio-driven portraits from monocular videos.

Новый фреймворк для создания реалистичных, говорящих портретов на основе видео.

🖥

Github: https://github.com/arthur-qiu/ReliTalk

📕

Paper: https://arxiv.org/abs/2309.02434

⏩

Demo Video: https://www.youtube.com/watch?v=tS2Tek_72J0

⭐️

Project: http://haonanqiu.com/projects/ReliTalk.html

ai_machinelearning_big_data

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

🔥9👍6❤3⚡1🖕1

8.67K views13:02

Machinelearning

Сегодня на конференции Practical ML Conf Яндекс анонсировал новую версию YandexGPT2 – ее ответы на 67% лучше предыдущей версии. Специалисты дополнили набор данных новыми примерами запросов и синтетическими данными.

Новая версия языковой модели также может писать тексты в нужном стиле, обрабатывать запросы пользователей с множеством условий, предлагать креативные идеи и неплохо шутить

Протестировать YandexGPT2 можно в навыке Алисы “Давай придумаем”

🖕13👍7❤3⚡1🔥1

8.23K views17:02

Machinelearning

📈

GPT-InvestAR

Enhancing Stock Investment Strategies through Annual Report Analysis with Large Language Models.

Этот репозиторий содержит набор инструментов и скриптов, предназначенных для улучшения стратегий инвестирования в акции посредством анализа годовых отчетов с использованием больших языковых моделей.

🖥

Github: https://github.com/UditGupta10/GPT-InvestAR

📕

Paper: https://arxiv.org/abs/2309.03079v1

⭐️

llama-index: https://github.com/jerryjliu/llama_index

ai_machinelearning_big_dataп

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍24❤4🔥3

10K views19:01

Machinelearning

✔SyntheticHumans Package (Unity Computer Vision)

A package for creating Unity Perception compatible synthetic people.

Модель для генерации людей, обученная на большом наборе антропоцентрических измерений, которая способна генерировать широкий спектр форм и поз человеческого тела.

🖥

Github: https://github.com/Unity-Technologies/com.unity.cv.synthetichumans

📂 AnthroNet: https://github.com/Unity-Technologies/AnthroNet

📕

Paper:https://arxiv.org/abs/2309.03812v1

⭐️

Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/unity-synthetic-humans

ai_machinelearning_big_data

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍20🥰3🔥2❤1🥱1

9.46K viewsedited 13:29

Machinelearning

⚡Легкий способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:

Data Science: t.me/data_analysis_ml
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Машинное обучение: t.me/machinelearning_ru
Go: t.me/Golang_google
C/C++/ t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Хакинг: t.me/linuxkalii
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/+0WdB4uvOwCY0Mjdi
Python: t.me/pythonl
Rust: t.me/rust_code
Javascript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Linux: t.me/+A8jY79rcyKJlYWY6
Big Data: t.me/bigdatai
Devops: t.me/devOPSitsec
Тестирование:https://xn--r1a.website/+F9jPLmMFqq1kNTMy
Собеседования: https://xn--r1a.website/machinelearning_interview

💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://xn--r1a.website/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog

🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers

ИИ: t.me/vistehno

📕Ит-книги бесплатно: https://xn--r1a.website/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

👍6🖕5❤2🔥2👏1🥱1

9.03K viewsedited 14:43

Machinelearning

💻

PyGraft: Configurable Generation of Schemas and Knowledge Graphs at Your Fingertips

PyGraft - инструмент на базе Python, позволяющий генерировать специализированные схемы и графы знаний, не зависящие от конкретной области.

🖥

Github: https://github.com/nicolas-hbt/pygraft

📕

Paper: https://arxiv.org/abs/2309.03685

⭐️

Docs: https://pygraft.readthedocs.io/en/latest/

ai_machinelearning_big_data

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤15👍12🔥2🥱1

8.84K views15:41

📹 DEVA: Tracking Anything with Decoupled Video Segmentation

Decoupled video segmentation approach (DEVA), composed of task-specific image-level segmentation and class/task-agnostic bi-directional temporal propagation.

Новая модель сегментации видео для "отслеживания чего угодно" без обучения по видео для любой отдельной задачи.

🖥

Github: https://github.com/hkchengrex/Tracking-Anything-with-DEVA

🖥

Colab: https://colab.research.google.com/drive/1OsyNVoV_7ETD1zIE8UWxL3NXxu12m_YZ?usp=sharing

⏩

Project: https://hkchengrex.github.io/Tracking-Anything-with-DEVA/

📕

Paper: https://arxiv.org/abs/2309.03903v1

⭐️

Docs: https://paperswithcode.com/dataset/burst

ai_machinelearning_big_data

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍21🔥8❤2🌚2

37.2K views10:02

Machinelearning

🎯 DoLa: Decoding by Contrasting Layers Improves Factuality in Large Language Models

Фреймворк для уменьшения галлюцинаций с помощью предварительно обученных ЛЛМ, не требующая ни файнтюнинга.

🖥

Github: https://github.com/voidism/dola

🖥

Colab: https://colab.research.google.com/github/voidism/DoLa/blob/master/dola_evaluation.ipynb

📕

Paper: https://arxiv.org/abs/2309.03883v1

⭐️

Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/truthfulqa

ai_machinelearning_big_data

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍11❤5🔥1

8.22K views12:12

Machinelearning

🖥

Free Courses and Guides That Will Teach You How to Master AI:

Бесплатные курсы и руководства, для погружения в искусственный интеллект.

📂Elements of AI
https://elementsofai.com

📂Learn Prompting
https://learnprompting.org

📂Machine Learning
https://edx.org/learn/machine-learning/harvard-university-data-science-machine-learning

📂AI for everyone
https://coursera.org/learn/ai-for-everyone

📂500+ AI Chatbot Prompt Templates
https://theveller.gumroad.com/l/ChatGPTPromptTemplates-byTheVeller

📂Prompt Engineering
https://youtu.be/_ZvnD73m40o

📂ChatGPT Prompt Engineering for Developers
https://deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers

📂Google — AI for Anyone
https://edx.org/learn/artificial-intelligence/google-google-ai-for-anyone

📂Microsoft — AI For Beginners
https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners

📂IBM — AI for Everyone: Master the Basics
https://edx.org/learn/artificial-intelligence/ibm-ai-for-everyone-master-the-basics

📂Google — Introduction to Generative AI
https://cloudskillsboost.google/journeys/118

📂DeepLearning — Finetuning LLMs
https://deeplearning.ai/short-courses/finetuning-large-language-models

ai_machinelearning_big_data

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍26❤7🔥4😁2🌭1

10.6K views19:02

Machinelearning

⚡Intel® Neural Compressor

Intel® Neural Compressor , targeting to provide unified APIs for network compression technologies

Intel® Neural Compressor - фреймворк для сжатия моделей, который позволяет проводить квантование, обрезку (sparsity), дистилляцию и поиск архитектуры нейронной сети. СОвместим с TensorFlow, PyTorch, ONNX Runtime и MXNet.

pip install neural-compressor

🖥

Github: https://github.com/intel/neural-compressor

📂 Docs: https://intel.github.io/neural-compressor

📕

Paper: https://arxiv.org/abs/2309.05516v1

⭐️

Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/lambada

ai_machinelearning_big_data

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍26🔥9❤4

8.73K views10:02

Machinelearning

🔥 Free Certification Courses from Google to try in 2023.

Бесплатные сертификационные курсы от Google, для аналитиков, которые стоит пройти в 2023 году.

1. Basics of Machine Learning
https://grow.google/intl/en_in/

2. Machine Learning Crash Course
https://coursya.com/product/machine-learning-crash-course

3. Project Execution: Running the Project
https://coursera.org/learn/project-execution-google

4. Foundations of Project Management
https://coursera.org/learn/project-management-foundations

5. Project Initiation: Starting a Successful Project
https://coursera.org/learn/project-initiation-google

6. Project Planning: Putting It All Together
https://coursera.org/learn/project-planning-google

7. Google Analytics for Power Users
https://coursya.com/product/google-analytics-certification-coursya

8. Fundamentals of digital marketing
https://skillshop.exceedlms.com/student/collection/654330-digital-marketing?locale=en-GB

9. Python Basics for Data Analysis
https://coursya.com/product/learn-python-basics-for-data-analysis

10. Data Science Foundations
https://grow.google/intl/en_in/

11. Advanced Google Analytics
https://coursera.org/professional-certificates/google-data-analytics

12. Google Cloud Computing Foundations:
https://cloudskillsboost.google/course_templates/153

13. Data, ML, and AI in Google Cloud
https://coursya.com/product/google-cloud-computing-foundations-data-ml-and-ai-in-google-cloud-google-cloud-skills-boost

14. Agile Project Management
https://coursera.org/learn/agile-project-management

15. Google Project Management
https://coursera.org/professional-certificates/google-project-management

ai_machinelearning_big_data

👍19❤4🥰1

9.1K views10:54

Machinelearning

🗣Project NN-Pytorch-scripts

This is a set of Python / Pytorch scripts and tools for various speech-processing projects.

Набор скриптов и инструментов на языке Python / Pytorch для различных проектов по обработке речи.

git clone --depth 1 https://github.com/nii-yamagishilab/project-NN-Pytorch-scripts.git

🖥

Github: https://github.com/nii-yamagishilab/project-NN-Pytorch-scripts

📕

Paper: https://arxiv.org/pdf/2309.06014v1.pdf

⭐️

Tasks: https://paperswithcode.com/task/speech-synthesis

ai_machinelearning_big_data

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍16❤3🥰1

8.61K views19:06

Machinelearning

🔥

Introducing Würstchen: Fast Diffusion for Image Generation

Diffusion model, whose text-conditional component works in a highly compressed latent space of images

Würstchen - это диффузионная модель, которой работает в сильно сжатом латентном пространстве изображений.

Почему это важно? Сжатие данных позволяет на порядки снизить вычислительные затраты как на обучение, так и на вывод модели.

Обучение на 1024×1024 изображениях гораздо затратное, чем на 32×32. Обычно в других моделях используется сравнительно небольшое сжатие, в пределах 4x - 8x пространственного сжатия.

Благодаря новой архитектуре достигается 42-кратное пространственное сжатие!

🤗 HF: https://huggingface.co/blog/wuertschen

📝 Paper: https://arxiv.org/abs/2306.00637

📕

Docs: hhttps://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/wuerstchen

🚀 Demo: https://huggingface.co/spaces/warp-ai/Wuerstchen

ai_machinelearning_big_data

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

🔥21👍9❤6😁1

69.3K views08:31

About

Blog

Apps

Platform