​Библиотека машинного обучения CatBoost » https://catboost.ai/docs/concepts/tutorials.html
🧩Git » https://github.com/catboost/tutorials
🧩Пример ноутбука на Python » https://github.com/catboost/tutorials/blob/master/python_tutorial.ipynb
📹https://youtu.be/usdEWSDisS0

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

🔗 Tutorials - CatBoost. Documentation
CatBoost is well covered with educational materials for both novice and advanced machine learners and data scientists.


🎥 Anna Veronika Dorogush: Mastering gradient boosting with CatBoost | PyData London 2019
👁 1 раз ⏳ 5297 сек.
Gradient boosting is a powerful machine-learning technique that achieves state-of-the-art results in a variety of practical tasks. This tutorial will explain details of using gradient boosting on practice, we will solve a classification problem using popular GBDT library CatBoost.

www.pydata.org

PyData is an educational program of NumFOCUS, a 501(c)3 non-profit organization in the United States. PyData provides a forum for the international community of users and developers of data analysis tools to share ideas and learn from each other. The global PyData network promotes discussion of best practices, new approaches, and emerging technologies for data management, processing, analytics, and visualization. PyData communities approach data science using many languages, including (but not limited to) Python, Julia, and R.

PyData conferences aim to be accessible and community-driven, with novice to advanced level presentations. PyData tutorials and talks bring attendees the latest project features along with c

➰ Источник ВК

​Уроки по PyQt5 и GUI-приложениям на Python.
📖https://python-scripts.com/pyqt5

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

🔗 Руководство по PyQt5 для начинающих - GUI Python
PyQt5 является одним из наиболее популярным модулей для создания GUI приложений в Python. Полное руководство по QLabel, QLineEdit, QTableWidget и QCombobox.

➰ Источник ВК

​Мегаинструмент для помощи разработчику и исследователю в разных областях науки.

Вперёд!
https://www.wolframalpha.com/
📖https://ru.wikipedia.org/wiki/WolframAlpha
📹https://www.youtube.com/user/WolframAlpha/videos

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

🔗 Wolfram|Alpha: Making the world’s knowledge computable
Wolfram|Alpha brings expert-level knowledge and capabilities to the broadest possible range of people—spanning all professions and education levels.

➰ Источник ВК

​ПОЛЕЗНЫЕ МАТЕРИАЛЫ ДЛЯ НАЧИНАЮЩИХ ML-СПЕЦИАЛИСТОВ.
В статье:
✏Курсы на русском
✏Курсы на английском
✏Блоги
✏Интересные посты
✏Книги
✏Соревнования
✏Papers, code feeds
✏И еще немного подборок на русском языке

https://blog.xperience.ai/machine-learning-dlia-nachinaiushchikh-s-chiegho-nachat/

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

🔗 Полезные материалы для начинающих ML-специалистов
Гид по курсам, книгам и блогам для тех, кто хочет разобраться в Machine Learning

➰ Источник ВК

​Онлайн-хакатон EVRAZ AI Challenge от международной горно-металлургической компании EVRAZ!
Регистрация » https://hackathon.evraz.com/?utm_source=aicomm

1⃣ Продуйте металл через Data Science;
2⃣ Разработайте компьютерное зрение для контроля опасных зон агломашины;
3⃣ Станьте частью команды EVRAZ;
4⃣ Прокачайте свои скиллы вместе с экспертами EVRAZ.

#хакатон #machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #programming

🔗 EVRAZ AI Challenge
Регистрируйся на онлайн-хакатон ЕВРАЗ — EVRAZ AI Challenge, 29-31 октября. Задачи по Data Science от ЕВРАЗ, мерч, 500 000 рублей призов!

➰ Источник ВК

​Федеративное обучение от Intel.
🧩Open Federated Learning » https://github.com/intel/openfl
📹https://youtu.be/BUfSQu9gSzI

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

🔗 GitHub - intel/openfl: An open framework for Federated Learning.
An open framework for Federated Learning. Contribute to intel/openfl development by creating an account on GitHub.


🎥 #023 ML Ольга Перепелкина. Про федеративное обучение и распознавание эмоций
👁 1 раз ⏳ 5047 сек.
В очередном выпуске беседа с Ольгой Перепелкиной Deep Learning Product Manager компании Intel. Для того, чтобы машинное обучение было эффективным - ему нужны данные и чем больше, тем лучше. Но чем быстрее развивается искусственный интеллект, тем жестче становятся законы о защите персональных данных. Проблема? Да, проблема. Но где есть проблема, там находятся и решения и федеративное обучение - одно из таких, позволяющих и приватность сохранить и модели обучить. Об этом, а также о подходах к распознаванию эмоций и карьерном пути в ML слушайте в выпуске!
Ссылки выпуска:
OpenFL - опенсорс библиотека для федеративного обучения (Federated Learning) (https://github.com/intel/openfl)
Вакансия Deep Learning RnD Intern (Federated Learning) в Нижнем Новгороде, работа в компании Intel Corporation (https://nn.hh.ru/vacancy/41942809)
Выпуск подкаста на anchor.fm - https://anchor.fm/kmsrus/episodes/023-ML-eutiao
Все выпуски подкаста на anchor.fm - https://anchor.fm/kmsrus
Подкаст на Apple Podcasts - https://podcasts.apple.

➰ Источник ВК

​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

🚀 Языки программирования для Machine Learning: что выбрать? 🤖

Machine Learning (ML) стремительно преобразует множество сфер нашей жизни. Но какой язык программирования выбрать, чтобы максимально эффективно работать в этой области? Давайте рассмотрим наиболее популярные варианты.

1. Python 🐍

Пожалуй, самый популярный язык для ML благодаря огромному количеству библиотек и фреймворков:
- TensorFlow, Keras, PyTorch: для создания и обучения моделей.
- Pandas, NumPy, Scikit-learn: для работы с данными и их предварительной обработки.

🔹 Почему Python? Прост в изучении, множество открытых ресурсов и сообществ.

2. R 📊

Специализирован для статистики и визуализации данных. Отлично подходит для исследователей и аналитиков:
- Caret, randomForest: для создания моделей.
- ggplot2, Shiny: для визуализации и разработки интерактивных приложений.

🔹 Почему R? Идеален для анализа данных и построения моделей с мощными инструментами визуализации.

3. Java ☕

Широко используется в корпоративных решениях и обладает высокой производительностью:
- Weka, Deeplearning4j: библиотеки для ML.
- Apache Spark MLlib: распределенные вычисления для анализа данных.

🔹 Почему Java? Отличается стабильностью, масштабируемостью и хорош для больших корпоративных проектов.

4. C++ 💻

Изначально используется для проектов, требующих высокой производительности:
- CNTK: фреймворк для обучения глубоких нейронных сетей от Microsoft.
- FastAI: интерфейс к PyTorch для быстрого построения ML-моделей.

🔹 Почему C++? Высокая скорость выполнения и контроль над ресурсами.

5. Julia 📈

Относительно новый язык, который набирает популярность в ML благодаря своей скорости и простоте:
- Flux.jl, MLJ.jl: фреймворки для Machine Learning.
- DataFrames.jl: работа с данными.

🔹 Почему Julia? Высокая производительность и простота синтаксиса, удобство для научных вычислений.

А каким языком программирования пользуетесь вы для проектов в ML? Делитесь в комментариях!👇

#MachineLearning #Python #R #Java #C++ #Julia #DataScience #AI #Programming

​​🔬⚡️ Test-Time Training RNN (ТТТ) - новый прорыв в машинном обучении! 🚀

Self-attention справляется с длинным контекстом, но имеет квадратичную сложность. Существующие слои RNN линейно сложны, но ограничены способностью скрытых состояний. Мы предлагаем новый класс слоев моделирования последовательностей с линейной сложностью и выразительными скрытыми состояниями.

💡 Главная идея: сделать скрытое состояние моделью машинного обучения и обновлять его путем самообучения даже на тестовых последовательностях. Наши слои называются Test-Time Training (TTT), и мы предлагаем две реализации: TTT-Linear и TTT-MLP.

👥 Исследования показывают, что TTT-Linear и TTT-MLP превосходят существующие модели. Они эффективно используют длинный контекст и показывают значительную производительность по сравнению с Transformer и Mamba.

📊 TTT-Linear уже быстрее Transformer при контексте 8k и сопоставим с Mamba по времени выполнения. TTT-MLP ориентирован на дальнейшие исследования и решает проблемы с памятью ввода-вывода, открывая новые горизонты для будущих исследований.

Для подробностей и доступа к статье посетите arXiv:
🟡Arxiv

🔗 Код доступен в JAX и PyTorch.
🖥 GitHub for Pytorch Stars: 277 | Issues: 3 | Forks: 12
🖥 GitHub for Jax [ Stars: 129 | Issues: 1 | Forks: 6 ]

Не пропустите этот инновационный шаг в машинном обучении! 🚀

#MachineLearning #RNN #AI #Research #Innovation