🚀 Lag-Llama на CPU:

Блокнот Google colab, показывающий, как запустить Lag-Llama на CPU.

https://colab.research.google.com/drive/1pCoNxxZXpPQizcRjeXGDlj2grfdfWDsm

@machinelearning_ru

⚜️ Рекомендательные системы ML

Краеугольный камень в работе таких платформ, как Netflix, Amazon, YouTube и Tinder. 🎬🛍️

Оцените этот богатый датасет: https://kaggle.com/rounakbanik/the-movies-dataset.

45 000+ фильмов и 26 миллионов оценок от более чем 270 000 пользователей.

https://www.kaggle.com/datasets/rounakbanik/the-movies-dataset

@machinelearning_ru

📚 PlantTraits2024: KerasCV Starter Notebook ➡️

Этот блокнот проведет вас через процесс обучения модели глубокого обучения с помощью основы EfficientNetV2 из KerasCV.

https://www.kaggle.com/code/awsaf49/planttraits2024-kerascv-starter-notebook

@machinelearning_ru

🔝 Где искать работу аналитику данных в различные направления DS,SQL, Аналитики и ML

Подборка полезных ресурсов, где можно найти вакансии или фриланс-проект:

🔎 Здесь собран полный ресурсов для поиска работы аналитику данных и специалистам по мл.

▪Data Jobs
▪Data engineering/SQL
▪Python Jobs
▪Папка с вакансиями по различным направлениям
▪Маст-хэв мл папка


@machinelearning_ru

Если вы увлекаетесь Computer Science настолько, что хотите перейти от типовых кейсов к задачам со звёздочкой, советуем обратить внимание на образовательные программы под руководством экспертов-практиков. Такие форматы, насыщенные живым общением и возможностью поработать над реальными проектами, - лучший способ выйти на новый уровень.

Начать можно с интенсивов. Например, в апреле Яндекс Образование проведёт бесплатный двухнедельный студкемп по машинному обучению на базе НИУ ВШЭ. Среди преподавателей эксперты из Школы анализа данных, Яндекса и ВШЭ. Программа кемпа направлена на насыщенную практическую работу и обмен опытом - отличная возможность добавить новый проект и сертификат в портфолио.

На программе ждут студентов профильных направлений. Чтобы подать заявку, заполните анкету участника до 29 февраля. Всем, кто успешно пройдёт отбор, Яндекс Образование оплатит дорогу и проживание. Поторопитесь - количество мест ограничено.

⚡️ Google представляет Как обучить эффективные LLM на данных

Модели, обученные на данных ASK-LLM, стабильно превосходят обучение на полных данных.

https://arxiv.org/abs/2402.09668

👨‍🎓 Полезные шпаргалки от Стэнфорда.

Здесь собраны обзоры алгоритмов и моделей МО. Наглядный и удобный формат.

CS 221 ― Artificial Intelligence
CS 229 ― Machine Learning
CS 230 ― Deep Learning

@machinelearning_ru

🔝 Где искать работу аналитику данных в различные направления DS,SQL, Аналитики и ML

Подборка с каналами, где можно найти вакансии или подработку:
▪Data Jobs
▪Data engineering/SQL
▪Python Jobs
▪Папка с вакансиями по различным направлениям

🔎 Полный ресурсов для поиска работы аналитику данных.

@machinelearning_ru

🚀 Google выпустил новую статю "Deep Reinforcement Learning, a Pruned Network Is a Good Network".

Техника постепенного прунинга нейросетей для максимизации эффективности параметров в RL

https://arxiv.org/abs/2402.12479

@machinelearning_ru

💫 Gemini великолепно анализирует входные данные и работает с ними.

Нейросети скормили видео с записью экрана по поиску квартиры на сайте Zillow. ИИ смог сгенерировать Selenium-код для автоматизации этой задачи и пошагово описал все, что делал.

Вот, что выдал Gemini, посмотрев видео по поиску квартиры:

"This code will open a Chrome browser, navigate to Zillow, enter "Cupertino, CA" in the search bar, click on the "For Rent" tab, set the price range to "Up to $3K", set the number of bedrooms to "2+", select the "Apartments/Condos/Co-ops" checkbox, click on the "Apply" button, wait for the results to load, print the results, and close the browser."

Посмотрите видео!

•Gemini
•Gemma opensource на основе Gemini.
•DeepMind Gemini 1.5 - An AI That Remembers!

ai_machinelearning_big_data

👉 Исследовательские работы по глубокому обучению

Список последних работ, посвященных глубокому обучению и глубокому обучению с подкреплением. Они отсортированы по времени, чтобы вы могли увидеть последние работы первыми.

🔗 https://github.com/endymecy/awesome-deeplearning-resources

@machinelearning_ru

YOLOv9 только что вышел, и теперь он совместим с 🤗 Transformers.js!

Именно так... обнаружение объектов в режиме почти реального времени, работающее локально в вашем браузере: сервер не требуется! 🤯 Попробуйте сами! 👇

🔗 Демо: https://hf.co/spaces/Xenova/yolov9-web

@machinelearning_ru