Увеличьте производительность XGBoost и других моделей до 70 %: Подход, ориентированный на данные! 🚀

Что, если я скажу вам, что вы можете значительно улучшить производительность вашей модели - не за счет изменения гиперпараметров, а за счет совершенствования данных⁉️.

В подходе, ориентированном на данные, особое внимание уделяется улучшению качества набора данных, а не изменению архитектуры модели или гиперпараметров.

Результат? Более точная и надежная модель, применимая для решения различных аналитических задач, с улучшением производительности до 70% 🔥.

🤖 Почему это важно:

1️⃣ Модель: улучшения применимы к различным моделям, а не только к XGBoost.

2️⃣ Ориентированность на данные: Фокусируется на качестве данных - фундаментальном аспекте эффективности ИИ.

3️⃣ Практичность и масштабируемость: Вам даже не придется менять существующий код/программу модели.

Готовы улучшить свою модель⁉️

В следующем твите я поделился ссылкой на видео на YouTube и Colab Notebook, чтобы попробовать это самостоятельно!

Видео на YouTube: http://youtube.com/watch?v=4iGylgAngdg

Данные, описание и код, который вы можете запустить в Colab: http://cleanlab.ai/blog/label-errors-tabular-datasets/

@machinelearning_ru

🔥 Новый ИИ "текст-видео" .

Установка LaVie в 1 клик, модель ИИ "текст-видео".

Если Stable Video (текущая версия) генерирует видео из изображения, то LaVie генерирует видео из текста.

Вы можете запустить ее на своем ноутбуке, причем легко и очень быстро!

demo: https://huggingface.co/spaces/Vchitect/LaVie

run with docker: https://huggingface.co/spaces/Vchitect/LaVie?docker=true

duplicate space with private gpu: https://huggingface.co/spaces/Vchitect/LaVie?duplicate=true


@machinelearning_ru

Эта картинка под названием "Эволюция алфавита" рассматривает почти 3800 лет эволюции алфавита, прослеживая его путь от египетских иероглифов до современных форм, которые мы используем сегодня.

@machinelearning_ru

🔧 Экосистема R процветает и развивается.

Новый пакет R "AdaptiveConformal" Пакет AdaptiveConformal реализует несколько алгоритмов Adaptive Conformal Inference (ACI) в R.

https://github.com/herbps10/AdaptiveConformal

https://github.com/valeman/awesome-conformal-prediction

@machinelearning_ru

👉 Foundations Of ML

Используя это репо, вы сможете изучить основы ML с помощью интуитивно понятных объяснений, чистого кода и визуальных эффектов. Кроме того, вы узнаете, как применять ML для создания продуктов производственного уровня, которые будут приносить пользу.

🔗 https://github.com/GokuMohandas/MadeWithML

@machinelearning_ru

🚀 StyleAligned Img-to-Img

Google только что выпустил код IMG2IMG для StyleAligned.

Генерируйте изображения, имитирующие стиль ОДНОГО изображения.

Никакого обучения LoRA/Dreambooth не требуется.

https://github.com/cocktailpeanut/StyleAligned.pinokio

@machinelearning_ru

👉 Интерактивные инструменты для машинного обучения

Это один из лучших и наиболее рекомендуемых репо на github для использования инструментов, которые помогут вам разобраться в различных темах машинного обучения.

🔗 https://github.com/Machine-Learning-Tokyo/Interactive_Tools

@machinelearning_ru

🔥 Free Certifications

Список бесплатных курсов и сертификаций.

https://github.com/cloudcommunity/Free-Certifications

@machinelearning_ru