Ищете идеи для создания реальных ML-проектов? 💡

Создание системы ML, которая предсказывает невыплату кредитам.

Полный код👷🏾‍♀️👷↓

https://www.kaggle.com/code/faressayah/lending-club-loan-defaulters-prediction/notebook

@machinelearning_ru

🔥 Дайджест полезных материалов из мира Машинного обучения за неделю

Почитать:
— Большой тест GPT4, GPT3.5, YandexGPT, GigaChat, Saiga в RAG-задаче. Часть 1
— Машинное обучение и встраиваемые системы. Демонстрация возможностей
— 100 вопросов для подготовки к собесу Python
— Covenantus detectus или ещё одна DS-задача
— Полный отчет Github за 2023 о состоянии проектов.
— 9 вопросов для собеседования по SQL в Apple
— Тех. поддержка на базе ChatGPT
— Чьи права на то, что сделала нейросеть
— Dropout и Batch normalization
— ML в животноводстве. Как ГК «Русагро» училось считать поголовье свиней
— Multilabel-классификация знаний школьников
— Свободная музыка со словами, созданная нейронными сетями в «Бесконечном нейронном радио»
— Градиенты наносят ответный удар: атакуем распознавание паспорта
— Опять починяем банкоматы
— A Beginner’s Guide to Neural Networks
— How many stages are there for Amazon’s SQL interview?
— Unleashing Generative AI Capabilities: The Power of Large Language Models Explained
— Removing comments from code-based data source
— Revolutionizing Healthcare: Expanding Ultrasound Access with the Power of AI
— Data Scientist turned Dev Advocate
— AWS Reinvent 2023: Unleashing the Power of ML and Generative AI
— Adaptive Traffic Signal Control System
— Understanding Neuromorphic Chips: Revolutionizing Machine Learning
— Microsoft PHI-2 + Huggine Face + Langchain = Super Tiny Chatbot

Посмотреть:
🌐 ODSC Webinar | Preparing for your First Enterprise Large Language Model (LLM) Application (⏱ 48:16)
🌐 Adversarial Validation and Training in Stock Market Price Prediction (⏱ 28:09)

Хорошего дня!

🤖Каких этических норм должны придерживаться разработчики ИИ, чтобы не допустить нежелательных последствий?

На текущем этапе развития ИИ перед его разработчиками встают важные вопросы этики. Возможные ошибки и неточности в работе автоматизированных систем могут привести к серьезным последствиям, например, к распространению некорректной информации о лечении заболеваний или даже к появлению инструкций, способных принести вред людям.

Сделать ИИ этичным и безопасным — одна из ключевых задач разработчиков. Для этого IT-компании, которые занимаются разработкой ИИ, должны сформулировать для себя правила этического регулирования и вмешиваться в работу алгоритмов, чтобы предотвращать потенциальный вред, осознавая его.

👉Смотрите доклад Александра Крайнова (Яндекс) про этические проблемы и регулирование ИИ на сайте главной конференции для разработчиков YaTalks 2023. По ссылке также доступны доклады и записи выступлений других спикеров: https://clck.ru/37Eii7

🚀 Awesome AI Residency Programs Awesome

Список программ ординатуры по искусственному интеллекту

https://github.com/dangkhoasdc/awesome-ai-residency

@machinelearning_ru

TinyLlama наконец-то здесь: модель 1.1B Llama, обученная на 3 триллионах токенов! 🤯 Она также совместима с 🤗 Transformers.js (см. код ниже)! 👇

Отличный способ начать год! 🥳

huggingface.co/TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0

@machinelearning_ru

🤖 Новая модель на KaggleModels!

MMS - это массивная многоязычная предварительно обученная модель для речи ("MMS"). Она предварительно обучена с помощью самоконтролируемого обучения Wav2Vec2 на 500 000 часовых разговорах на более чем 1400 языках.

https://www.kaggle.com/models/metaresearch/mms

@machinelearning_ru