​Автообучение различных моделей на подготовленных данных. H2O - API быстрого масштабируемого машинного обучения. Для умных приложений.
🌐https://h2o-release.s3.amazonaws.com/h2o/rel-zipf/2/index.html
🧩Git » https://github.com/h2oai/h2o-3

#machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #буднипрограммиста #programming

🔗 Download H2O 3.32.1.2

➰ Источник ВК

​Балабоба - трансформер от Яндекса для генерации текста. Возможен выбор стиля для генерации.
По моему мнению - это один из значительных российских проектов, т.к. он конкурирует с англоязычной GPT-3.
Сфер применения может быть множество:
👉🏻Генерация текстов для блога
👉🏻Придумывание персональных историй
👉🏻Генерация комментариев
👉🏻Написание стихов
👉🏻Дополнение уже существующего текста
👉🏻Краткое содержание текста
Главное - это формулирование правильной подводки.
🧩Проект » https://yandex.ru/lab/yalm

P.S.: На основе этого проекта позже опубликую код web-приложения, использующее это API.

#machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #буднипрограммиста

🔗 Нейросеть подражает текстам в интернете. Не относитесь к написанному серьёзно

➰ Источник ВК

Интерактивный блокнот: регрессия, регуляризация.

✏️Простая линейная регрессия.
✏️Как работает среднеквадратичная ошибка?
✏️Полиномиальная регрессия
✏️Регуляризация
✏️...и многое другое
Всё это в интерактивном блокноте » https://colab.research.google.com/github/fbeilstein/m..

Статья по интерактивному блокноту » https://habr.com/ru/post/514818/

#machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #буднипрограммиста #programming #colab

Интересная математическая проблема. Самая простая нерешённая задача - Гипотеза Коллатца: 3x + 1.
https://youtu.be/QgzBDZwanWA

#3x+1 #machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #буднипрограммиста

Выберите своего любимого исполнителя и научите языковую модель писать новые тексты на основе их уникального голоса всего за 5 минут.
Генерируем текст песен с трансформером за 5 минут.
🧩Интерактивный ноутбук » https://colab.research.google.com/github/AlekseyKorsh..
📃Статья » https://habr.com/ru/post/571674/
✏️Хаб моделей » https://huggingface.co/huggingartists

#machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #буднипрограммиста #programming #python #colab

Мир трансформеров:
🧩Как обучить языковую модель? » https://youtu.be/cN44A5AzN7s
🧩Удивительные трансформеры » https://youtu.be/Ydji_zg2gwU
🧩Трансформерные модели для поисковой персонализации » https://youtu.be/OE5gEmWh4-E
🧩Трансформер ​для распознавания речи » https://youtu.be/mQNW8EjIjOM
🧩Transformer Neural Networks » https://youtu.be/TQQlZhbC5ps
🧩Attention Is All You Need » https://youtu.be/iDulhoQ2pro

#machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #буднипрограммиста #programming #трансформеры

Сегодняшняя конференция YaTalks: https://yatalks.yandex.ru/?from=email_ml
📹 Можно посмотреть в записи.

#Yatalks #machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #буднипрограммиста

Гигер бы позавидовал такой фантазии — ИИ показал свое видение Бэтмена, Доктора Стрэнджа, Капитана Америки, Йоды и не только.

С помощью инструмента MidJourney, базирующегося на искусственном интеллекте, в различных социальных сетях сейчас многие воссоздают знаменитых персонажей.

https://vgtimes.ru/news/87442-giger-by-pozavidoval-takoy-fantazii-ii-pokazal-svoe-videnie-betmena-doktora-strendzha-kapitana-ameriki-yody-i-ne-tolko.html

#IT #machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #буднипрограммиста

ChatGPT бесплатная регистрация!
Самая простая регистрация и использование ChatGPT без дополнительных затрат. Главное - это зарегистрироваться под VPN. Практика показала, что дальнейшее общение может происходить без VPN.
Ролик: https://youtu.be/yCgznUCjnLk
Замечания к видео:
1) Т.к. мобильное приложение из ролика польское, то в VPN нужно выбрать Польшу как страну подключения.
2) Мобильному приложению нужно выдать все необходимые разрешения в настройках.
3) Создаётся аккаунт OpenAI. Чтобы перейти в чат: https://chat.openai.com
4) Почтовый ящик под VPN заново создавать НЕ требуется, используйте свой текущий.
5) Вы можете также столкнуться с перегрузом серверов в момент регистрации. Тут остаётся только подождать и пробовать периодически по нескольку раз.

Ссылки из видео:
Бесплатный Planet VPN из видео ➡️ https://freevpnplanet.com/ru/
Платный VPN Mullvad (проблемы оплатой картами) ➡️ https://mullvad.net/ru/
Платный VPN HideMyname (нет проблем с оплатой картами) ➡️ http://bit.ly/3SbOT6F
Эмулятор Android ➡️ http://bit.ly/3lNFpCH
Ссылка на APK файл 2nr premium ➡️ https://tttttt.me/she_neuronet/55
Проверить правильность подлключения ➡️ https://2ip.ru
Регистрация общего профиля OpenAI ➡️ https://beta.openai.com/overview

#chatgpt #machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #буднипрограммиста

FractalGPT задумывается как первый настоящий прототип AGI (Сильного ИИ).

Наша цель.
Создать ИИ модель лучше, чем ChatGPT. FractalGPT сможет кардинально лучше решать задачи математики, физики, понимания логики суждений и будет делать это надежнее, с прогнозируемой точностью.

Вот краткий перечень принципов и компонентов, на которых FractalGPT будет построен:
1. Целеполагание (строит модель целей свою и собеседника)
2. Умение логически “мыслить”
3. Мотивация (имеет внутреннюю потребность к саморазвитию)
4. Планирование своего поведения
5. Умение выражать и испытывать эмоции
(список не полный, некоторые принципы не раскрываем)

Статус.
В составе небольшой команды ML разработчиков мы уже собрали микро-MVP. Разработана принципиальная архитектура системы, построена модель функционирования. Составлен план разработки.

Подробнее можно прочитать в Гугл доке (а там мы разобрали: Архитектура, Проблема, Решение, Научная новизна, Области применения)

https://docs.google.com/document/d/1Pw6V5-Z6s0aelJQCdK_kQ_mhKj75VTZO/edit?usp=sharing&ouid=109791202896921426720&rtpof=true&sd=true

Где узнать больше информации?

👉Заходите в наш специальный Телеграм чат по FractalGPT: https://tttttt.me/fractal_gpt
👉 VK: https://vk.com/fractalgpt
👉Для early adopters открыта запись на демо, заполните форму: https://forms.yandex.ru/u/63f35bcbeb6146b4d00a2011/

#machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #буднипрограммиста

Промт инжиниринг. Midjourney.
Помощник для подбора промтов для Text2Image моделей: https://midjourney-prompt-helper.netlify.app/

#machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #буднипрограммиста #midjourney #Text2Image

Гарвард CS50 Искусственный Интеллект на русском.
Этот курс начинается там, где заканчивается основной курс CS50 и он посвящен концепциям и алгоритмам, находящимся в основе современного ИИ.
Мы затронем такие темы как: поиск оптимальных решений, оптимизация, анализ данных, нейронные сети, обработка естественного языка и многое другое.
https://youtu.be/vKPdq0xDeXk

#machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #буднипрограммиста #cs50

🔥 Gemini против ChatGPT4: кто победит в битве ИИ? 🔥

Гонка за звание лучшего ИИ продолжается, и у нас есть два серьезных претендента - Gemini и ChatGPT4. Они оба обладают невероятными способностями, но какие их особенности выделяют их на фоне друг друга?

👾 Gemini зарекомендовал себя как мультимодальный чемпион. Это означает, что он не просто владеет текстом, но и может работать с изображениями и звуком.

🤖 ChatGPT4, с другой стороны, похвастается своей способностью писать чистый и эффективный код на ряде языков программирования. Программисты, возможно, скоро получат мощного помощника!

📈 Оба ИИ обещают существенно упростить жизнь специалистов многих сфер - от техподдержки до аналитиков. Проводя сложные расчеты и предсказывая тенденции, они открывают новые горизонты для автоматизации и эффективности.

🧠 Особый интерес вызывает их возможность логического вывода, что позволяет им генерировать новые идеи и решения, выходя за рамки заложенных алгоритмов.

Так кто же победит? Пока слишком рано делать выводы. Потенциал обоих ИИ огромен, и каждый находит своё уникальное применение.

🧐 Ваше мнение? Напишите в комментариях!

#ИИ #Gemini #ChatGPT4 #МашинноеОбучение #НейронныеСети #Технологии #Программирование #Автоматизация

🚀 Создание мобильных приложений силами ИИ: реальность или фантастика? 🚀

На пороге новой эры разработки, ИИ начинает играть ключевую роль не только в анализе данных, но и в создании ПО. Разработка мобильных приложений - не исключение. Теперь это не просто фантастика - это реальность, которая стремительно набирает обороты.

👨‍💻 С помощью продвинутых алгоритмов машинного обучения, ИИ способен автоматизировать многие аспекты создания приложений, начиная от генерации кода до дизайна и пользовательского интерфейса. Проще говоря, ИИ может дать начальный толчок для создания приложения, основанного на предоставленных спецификациях.

💡 Однако, пока что полное создание приложений с "нуля" ИИ не под силу - он ещё не может заменить творческий и аналитический подход профессионального разработчика приложений. Но он отлично справляется с рутинной частью работы, такой как написание стандартного кода и тестирование.

📱 Возможности ИИ в разработке мобильных приложений постоянно растут, и это открывает новые горизонты для стартапов и крупных компаний. Благодаря ИИ, время и ресурсы, необходимые для разработки приложения, могут быть значительно сокращены, что делает процесс более эффективным и демократичным.

💻 К примеру, некоторые разработчики используют Figma, чтобы создать UI мобильного приложения и какой-нибудь фреймворк, например Flutter.

🤖 Как вы думаете, заменит ли когда-нибудь ИИ полноценных разработчиков? Поделитесь своим мнением в комментариях!

#ИИ #МобильныеПриложения #РазработкаПО #МашинноеОбучение #НовыеТехнологии #Программирование #Инновации

🚀 Создание мобильных приложений силами ИИ: реальность или фантастика? 🚀

На пороге новой эры разработки, ИИ начинает играть ключевую роль не только в анализе данных, но и в создании ПО. Разработка мобильных приложений - не исключение. Теперь это не просто фантастика - это реальность, которая стремительно набирает обороты.

👨‍💻 С помощью продвинутых алгоритмов машинного обучения, ИИ способен автоматизировать многие аспекты создания приложений, начиная от генерации кода до дизайна и пользовательского интерфейса. Проще говоря, ИИ может дать начальный толчок для создания приложения, основанного на предоставленных спецификациях.

💡 Однако, пока что полное создание приложений с "нуля" ИИ не под силу - он ещё не может заменить творческий и аналитический подход профессионального разработчика приложений. Но он отлично справляется с рутинной частью работы, такой как написание стандартного кода и тестирование.

📱 Возможности ИИ в разработке мобильных приложений постоянно растут, и это открывает новые горизонты для стартапов и крупных компаний. Благодаря ИИ, время и ресурсы, необходимые для разработки приложения, могут быть значительно сокращены, что делает процесс более эффективным и демократичным.

💻 К примеру, некоторые разработчики используют Figma, чтобы создать UI мобильного приложения и какой-нибудь фреймворк, например Flutter.

🤖 Как вы думаете, заменит ли когда-нибудь ИИ полноценных разработчиков? Поделитесь своим мнением в комментариях!

#ИИ #МобильныеПриложения #РазработкаПО #МашинноеОбучение #НовыеТехнологии #Программирование #Инновации

💹 ИИ в роли трейдера: новые горизонты для фондового рынка 💹

Фондовый рынок - арена быстрых и сложных решений, где секунды определяют.

🤖 Разработка торговых ботов на основе ИИ уже не новость. Главная их задача - анализировать огромное количество данных, исторические тенденции, новости и рыночные индикаторы в реальном времени, чтобы делать вероятностные прогнозы о движении цен активов.

🔍 ИИ-аналитик: в работу торгового бота заложены алгоритмы машинного обучения, способные распознавать сложные закономерности и связи на рынке, которые могут ускользнуть от внимания человека. Они помогают трейдерам выявлять потенциально прибыльные сделки и определять риски.

📈 Создание бота: для начала работайте с простыми моделями, которые могут отслеживать конкретные индикаторы, такие как RSI или MACD. Можно также попробовать поработать со стаканом сделок. Постепенно вносите сложность, добавляя связки индикаторов и различные методы технического анализа.

🤔 Как начать использовать ИИ в трейдинге:
1. Изучите рынок и определите, какие типы анализа (технический, фундаментальный) вы хотите автоматизировать с ИИ.
2. Оцените и выберите платформы для торговли с ИИ, которые предлагают интеграцию с торговыми платформами и APIs.
3. Протестируйте стратегии с помощью исторических данных, чтобы понять, как бот будет вести себя в различных рыночных условиях.
4. Начните с небольших сделок и постепенно увеличивайте объемы, когда система докажет свою надежность.
5. Помните о необходимости постоянного мониторинга и обновления алгоритмов в связи с меняющимся рынком.

🚀 ИИ может существенно улучшить результаты трейдинга, однако не стоит забывать о рисках. Автоматизированная торговля требует тщательной настройки и наблюдения, и всегда должна быть частью сбалансированного портфеля.

Ваши мысли? Готовы ли вы доверить ИИ свой портфель?

#ИИ #Трейдинг #ФондовыйРынок #Алгоритмы #Нейросети #МашинноеОбучение #ТехнологииФинансов

🎵 ИИ-генерация музыки: новая эра в музыкальной индустрии 🎶

Музыкальная индустрия всегда была местом инноваций, но теперь она вступает в новую эру благодаря ИИ. Сложные алгоритмы преобразуют способ создания музыки, открывая перед композиторами и продюсерами невиданные ранее возможности.

🤔 Но что же стоит за этими удивительными технологиями?
🧠 "Под капотом" ИИ-генератора музыки лежат нейронные сети, которые обучены на огромных массивах музыкальных данных - от классики до современных хитов. Используя глубокое машинное обучение, эти системы анализируют структуру, гармонии, мелодии и ритмы для создания новых композиций.
🔬 Технологии, такие как LSTM (Long Short-Term Memory networks), позволяют ИИ "запоминать" и учитывать не только непосредственные предыдущие ноты, но и более длительные паттерны и связи в музыке, что необходимо для создания сложных и захватывающих мелодий.
🎼 GANs (Generative Adversarial Networks) - ещё одна технология, используемая в ИИ-музыке. Здесь две сети соперничают между собой: одна создает музыку, вторая оценивает ее. Этот процесс повторяется, пока результат не станет практически неразличим от творения человека.
🎛️ От анализа до композиции: после обучения на энциклопедии музыкальных жанров и стилей, ИИ может генерировать новые треки в соответствии с запросами - будь то создание музыки для игр, фильмов, или даже новых музыкальных хитов.
🤯 Магия творчества: ИИ-генерация музыки не означает конец человеческого вклада. Скорее, это инструмент, который расширяет креативные границы и предоставляет бесконечные возможности для экспериментов.

ИИ уже не просто музыкальный эксперимент, но и ценный инструмент в арсенале артистов, продюсеров и кинокомпаний по всему миру.

Как вы думаете, как изменится роль музыкантов в индустрии с расширением возможностей ИИ?

#ИИ #ГенерацияМузыки #МузыкальнаяИндустрия #НейронныеСети #МашинноеОбучение #ТворчествоИИИ #МузыкальныеТехнологии #ИскусственныйИнтеллект

​​Факт-чекинг для LLM: Может ли дообучение на новых данных вызвать галлюцинации?

📚 Основные моменты:
- Дообучение больших языковых моделей (LLM) на новых фактических данных может привести к генерации фактически неверных ответов, известных как галлюцинации.
- Контролируемые исследования в задачах вопросов и ответов (QA) показывают, что LLM сложно быстро усваивать новую информацию через дообучение.
- Примеры новых данных усваиваются значительно медленнее, чем те, которые соответствуют уже известным модели знаниям.

🔍 Результаты:
- По мере постепенного усвоения новой информации через дообучение, склонность LLM к галлюцинациям линейно возрастает.
- Лучшие результаты достигаются, когда модель усваивает большинство известных примеров, но только несколько новых.
- Введение слишком большого количества новой информации во время дообучения может снизить общую точность модели.

⚠️ Выводы:
- Необходимо тщательно балансировать количество новых данных при дообучении, чтобы предотвратить галлюцинации.
- LLM в основном приобретают фактические знания через предобучение, а дообучение оптимизирует использование этих знаний.

🤖 Детали исследования:
- Исследование включает смесь известных и новых примеров во время дообучения.
- Точная категоризация примеров на известные и новые с помощью структуры SliCK помогает оценить поведение модели при обучении.

#LLM #МашинноеОбучение #AIResearch #Дообучение #Галлюцинации

🔗 Читать полную статью

🚀 Векторные базы данных: простым языком про устройство и принцип работы

⚙️ Проблема
Нужно находить объекты, похожие по характеристикам. Простой подход через поиск совпадений слишком примитивен и не учитывает контексты и синонимы.

👾 Решение в лоб
Сравнение текстов или данных по количеству совпадений недостаточно. Требуется более умный метод для глубокого понимания объектов.

💡 Машинное обучение и векторизация
Машинное обучение решает задачу путем представления объектов (слова, текста, изображения) в виде числовых векторов. Эти вектора помогают компьютерам "понимать" данные. Разные методы, такие как Bag of Words, TF-IDF или Word2Vec, помогают векторизировать объект.

🔥 Векторные базы данных (ВБД)
Векторные базы данных (ВБД) — это NoSQL решения для хранения, индексирования и поиска похожих векторов, обеспечивая:
- Рекомендательные системы (например, рекомендации товаров)
- Поисковые системы (поиск по смысловому содержанию текста)
- Анализ изображений и видео (поиск похожих картинок)

🔍 Как это работает:
1. Преобразование объекта в вектор с помощью векторизатора.
2. Сохранение вектора и метаданных на диск.

📥 Чтение данных
Когда приложение отправляет новый объект для рекомендации:
1. Векторизуем объект той же моделью, получая вектор той же размерности.
2. Ищем наиболее близкий вектор. Возможна предварительная фильтрация по метаданным (например, длина текста > n).
3. Для ускорения поиска используется индексация, замедляющая запись, но делающая чтение быстрее. Разные базы данных могут предлагать различные сортиры и алгоритмы индексации.

Некоторые ВБД поддерживают только хранение, индексацию и чтение, а другие предлагают готовые векторизаторы, избавляя от необходимости писать и обучать свои модели.

#ВБД #МашинноеОбучение #РекомендательныеСистемы #Векторизация #IT #БазыДанных

​​🚀 Векторные базы данных: простым языком про устройство и принцип работы
https://habr.com/ru/companies/tochka/articles/809493/

⚙️ Проблема
Нужно находить объекты, похожие по характеристикам. Простой подход через поиск совпадений слишком примитивен и не учитывает контексты и синонимы.

👾 Решение в лоб
Сравнение текстов или данных по количеству совпадений недостаточно. Требуется более умный метод для глубокого понимания объектов.

💡 Машинное обучение и векторизация
Машинное обучение решает задачу путем представления объектов (слова, текста, изображения) в виде числовых векторов. Эти вектора помогают компьютерам "понимать" данные. Разные методы, такие как Bag of Words, TF-IDF или Word2Vec, помогают векторизировать объект.

🔥 Векторные базы данных (ВБД)
Векторные базы данных (ВБД) — это NoSQL решения для хранения, индексирования и поиска похожих векторов, обеспечивая:
- Рекомендательные системы (например, рекомендации товаров)
- Поисковые системы (поиск по смысловому содержанию текста)
- Анализ изображений и видео (поиск похожих картинок)

🔍 Как это работает:
1. Преобразование объекта в вектор с помощью векторизатора.
2. Сохранение вектора и метаданных на диск.

📥 Чтение данных
Когда приложение отправляет новый объект для рекомендации:
1. Векторизуем объект той же моделью, получая вектор той же размерности.
2. Ищем наиболее близкий вектор. Возможна предварительная фильтрация по метаданным (например, длина текста > n).
3. Для ускорения поиска используется индексация, замедляющая запись, но делающая чтение быстрее. Разные базы данных могут предлагать различные сортиры и алгоритмы индексации.

Некоторые ВБД поддерживают только хранение, индексацию и чтение, а другие предлагают готовые векторизаторы, избавляя от необходимости писать и обучать свои модели.

#ВБД #МашинноеОбучение #РекомендательныеСистемы #Векторизация #IT #БазыДанных