Чтобы самостоятельно освоить машинное обучение, не обязательно записываться на дорогостоящие курсы. Можно обойтись бесплатными роликами на YouTube, онлайн-руководствами и советами практикующих специалистов МО.

https://nsprg.ru/vGoeyv

VK: https://nsprg.ru/vqY2nv

Дзен: https://nsprg.ru/mpBggv

@nuancesprog #MachineLearning

Предлагаем руководство по созданию интерактивной визуализации для обнаружения объектов с помощью Renumics Spotlight 1.6.0. Ознакомление с подобными передовыми технологиями позволит принимать более обоснованные решения при выборе дополнительных обучающих данных.

https://nsprg.ru/mpBDlv

VK: https://nsprg.ru/vqYVbv

@nuancesprog #MachineLearning

Предлагаем руководство по созданию приложения компьютерного зрения. Ускорить процесс машинного обучения поможет библиотека нового поколения  -  Detectron2. В результате вы получите модель, способную "видеть" и извлекать нужную информацию из PDF-документов.

https://nsprg.ru/OjrddO

VK: https://nsprg.ru/OQg40x

@nuancesprog #MachineLearning #PDF

Не нужно быть Атлантом, чтобы перенести модель в облако. Нужно лишь усвоить ключевые концепции проектирования Python-приложения для машинного обучения. Предлагаем рассмотреть их на высоком и низком уровнях, чтобы принять оптимальные решения для сбалансирования нагрузки и устранения узких мест при развертывании.

https://nsprg.ru/m6873v

VK: https://nsprg.ru/myDG3O

@nuancesprog #MachineLearning #Python

Улучшение качества визуализации - актуальная проблема для многих разработчиков. Узнайте, как использовать алгоритм машинного обучения t-SNE для визуализации данных высокой размерности.

https://nsprg.ru/xAGbPO

VK: https://nsprg.ru/OQgBNx

Дзен: https://nsprg.ru/Ojro2O

@nuancesprog #MachineLearning #Python #tSNE

Слияние  —  инновационный способ создания передовых языковых моделей. В сегодняшнем гайде рассмотрим слияние с помощью библиотеки mergekit, подробно опишем, как работают механизмы SLERP, TIES, DARE и passthrough, а также приведем примеры конфигураций.

https://nsprg.ru/OjApnv

VK: https://nsprg.ru/OQMdzO

@nuancesprog #MachineLearning #LLM #Algorithms

Создание продуктов и услуг с помощью моделей МО требует обучающих данных, которые обычно получают от клиентов. При этом часто нарушается цикл инноваций: разработка качественного продукта невозможна без построения достойной модели, которая, в свою очередь, нуждается в большом количестве данных, поступающих от клиентов, ожидающих качественного продукта.

https://nsprg.ru/maYJpm

VK: https://nsprg.ru/xPbRAO

Дзен: https://nsprg.ru/O7kXbO

@nuancesprog #MachineLearning

Ознакомьтесь с концепцией продвинутой RAG, которая позволяет устранить ограничения простой RAG. Для практики предлагаем руководство по реализации простого и продвинутого RAG-пайплайнов с использованием LlamaIndex.

https://nsprg.ru/mEKp0v

VK: https://nsprg.ru/m0WwwO

@nuancesprog #MachineLearning #LlamaIndex #RAG

Создание информационных визуализаций - важнейший процесс, помогающий определить эффективность модели МО. Библиотека Yellowbrick, обладающая богатым функционалом, значительно упростит этот процесс.

https://nsprg.ru/v212Gx

VK: https://nsprg.ru/OZYkKv

@nuancesprog #MachineLearning #Python #Visualization

Сегодня поговорим о 19 функциях Sklearn, о которых вы не слышали. Они представляют собой элегантную замену обычных операций, которые вы выполняете вручную.

https://nsprg.ru/mwYANv

VK: https://nsprg.ru/xRaBLm

Дзен: https://nsprg.ru/vL5ELO

@nuancesprog #MachineLearning #Sklearn

Упредить эскалацию звонков в колл-центре  —  непростая задача. Справиться с ней поможет модель TOP_INSIGHTS. Она автоматизирует всю аналитическую работу службы поддержки, позволяя повысить удовлетворенность клиентов и улучшить их опыт взаимодействия с компанией.

https://nsprg.ru/vGzA4x

VK: https://nsprg.ru/mpeP9x

@nuancesprog #Snowflake #MachineLearning

Хотите разгадать удивительные явления, возникающие в высокоразмерном пространстве? Углубитесь в понятие "проклятие размерности", тесно связанное с переобучением, и раскройте для себя математику, которая стоит за всем этим и влияет на эффективность моделей машинного обучения.

https://nsprg.ru/OKpDom

VK: https://nsprg.ru/mMkDnv

@nuancesprog #MachineLearning

Читаем, как сохранять стабильности гиперпараметров при масштабировании модели. Одно из предлагаемых решений — использовать перенос параметров с маленькой модели на большую без допнастройки. В этом случае масштаб признаков и их изменений на каждом шаге сохраняется при увеличении размера сети.

TG: https://tttttt.me/stuffyNLP/28

@nuancesprog #MachineLearning

Объедините с помощью MergeKit несколько моделей в один коллектив экспертов (MoE). Предлагаем подробное описание процесса создания многозадачной и высокопроизводительной модели frankenMoE, не требующей предварительного обучения.

https://nsprg.ru/xPbN2O

VK: https://nsprg.ru/v8G15x

@nuancesprog #MachineLearning

Ознакомьтесь с применением текстового эмбеддинга в классификации текстов и семантическом поиске (с примерами Python-кода). Текстовой эмбеддинг позволит использовать более простые и дешевые LLM-методы, сохраняя при этом большую часть смысла.

https://nsprg.ru/maY56m

VK: https://nsprg.ru/vdWewx

@nuancesprog #MachineLearning #LLM

Узнайте, что именно происходит за кулисами в векторных базах данных. У вас есть возможность самостоятельно пройти все этапы работы с векторами: начиная от эмбеддинга и заканчивая поиском ближайшего соседа.

https://nsprg.ru/O4Kqgv

VK: https://nsprg.ru/x1zKqv

@nuancesprog #LLM #MachineLearning

Оценка эффективности классификатора - непростая задача. Чтобы справиться с ней, понадобится несколько показателей. Предлагаем доступное описание 8 главных метрик.

https://nsprg.ru/OZYjAv

VK: https://nsprg.ru/mEKjnv

Дзен: https://nsprg.ru/vXPjAv

@nuancesprog #MachineLearning