🔥 210 проектов машинного обучения (с исходным кодом), которые вы можете создать уже сегодня

Список проектов

@machinelearning_ru

🔍 Обзор Статьи Яна Лекуна о машинном интеллекте

Стаья освещает исследованния Self-Supervised Learning, Energy-Based Models, и, и иерархических моделях прогнозирования.

Обзор
Статья

@machinelearning_ru

🚀 Реализация MetNet-3, нейронной модели погоды SOTA из Google Deepmind, в #Pytorch

https://github.com/lucidrains/metnet3-pytorch

#machinelearning #ml #ai #neuralnetworks #datascience #deeplearning

@machinelearning_ru

📢✨ Новые модели LLaMA от Meta уже здесь! ✨📢

Ученые обучили большую модель с параметрами значительно превышающими 8/70B, а затем провели дистилляцию, создавая компактные и эффективные модели. Этот инновационный подход обещает опенсорс на уровне GPT-4!

📈 В сравнении версий 3.1 и 3.0, благодаря дистилляции 405B в меньшие модели, бенчмарки заметно улучшились.

🦙 Теперь понятно, почему OpenAI недавно представила GPT-4 Mini – конкуренция усиливается! Скоро у нас будут суперумные модели, которые быстро работают на любом железе.

Будущее ИИ становится еще ярче! 🚀

#ml #machinelearning #ai #robots

📌Релиз моделей

@machinelearning_ru

🦎Armadillo - библиотека ML на С++

Armadillo — это библиотека линейной алгебры на C++, разработанная НИЦТА и независимыми участниками, применяемая для научных вычислений в машинном обучении и других областях, таких как биоинформатика и компьютерное зрение. Библиотека оптимизирует вычисления благодаря многопоточности OpenMP и предоставляет интерфейс, похожий на MATLAB. Подходит для быстрой реализации научных исследований в продуктивные среды.

#machinelearning #DataScience #python #AI #DeepLearning #cplusplus #mlalgorithms #DataVisualization #jobs

📎 Описание либы

@machinelearning_ru