Математика Дата саентиста

✔️ Apple нашла партнера для развертывания ИИ в Китае. Apple разрабатывает и запускает Apple Intelligence AI в Китае в партнерстве с Alibaba. Ранее компания тестировала различные модели ИИ от китайских разработчиков и выбрала Baidu в качестве основного партнера, но затем отказалась от этого соглашения из-за несоответствия стандартам Apple. Среди других рассматриваемых партнеров были Tencent, ByteDance и DeepSeek. Apple отказалась от сотрудничества с DeepSeek из-за недостатка опыта и персонала для поддержки компании масштаба Apple. В последнем квартале продажи Apple в Китае упали на 11,1%, что является самым большим падением доходов с аналогичным кварталом 2024 года. Инструменты Apple Intelligence стимулируют спрос на устройства, но правительство Китая требует от от Apple сотрудничества с местными разработчиками. theinformation.com ✔️ CEO Google выступил на Саммите по ИИ в Париже. Сундар Пичаи заявил, что ИИ — технология, которая появляется раз в жизни, способная демократизировать доступ к информации в большей степени, чем интернет. Он отметил, что за 18 месяцев стоимость обработки одного токена снизилась на 97%. Google уже более 10 лет инвестирует в ИИ, чтобы систематизировать мировую информацию, делая ее доступной для всех. Гендир Google рассказал о прогрессе в области квантовых вычислений и автономных автомобилей, расширении доступа к информации через возможности Google Translate, а AlphaFold уже используется 2,5 миллионами исследователей для создания вакцин против малярии, методов лечения рака и ферментов, перерабатывающих пластик. В конце выступления, Сундар поделился планами об инвестициях 75 млрд. долл. в капитальные затраты в 2025 году и призвал к созданию глобальной политики, которая поддержит инновации и согласованность между странами в регулировании ИИ. blog.google ✔️ Цукерберг активизирует наем инженеров машинного обучения для свое компании, сокращая тысячи сотрудников. IT-гигант планирует ускорить наем ML-инженеров в ближайшие недели, несмотря на сокращение 5% штата( это примерно 4000 рабочих мест). Компания начала уведомлять своих сотрудников о сокращении в США, Европе и Азии. Марк Цукерберг заявил о намерении повысить требования к управлению производительностью и быстрее избавляться от низкоэффективных сотрудников. Его компания планирует провести собеседования в формате ML Batch Day с 11 февраля по 13 марта. HR-департамент ищет сотрудников, имеющих опыт проведения собеседований, для помощи в проведении 420 собеседований с инженерами-программистами, 225 поведенческих собеседований и 50 собеседований по проектированию систем машинного обучения. businessinsider.com ✔️ Google добавила NotebookLM Plus в план One AI Premium. Подписчики One AI Premium получат доступ к NotebookLM Plus без дополнительной платы с повышенными лимитами использования и премиальные функции настройки ответов сервиса NotebookLM. Сейчас Google предлагает One AI Premium за 19,99 долларов в месяц с 2 ТБ хранилища и доступом к Gemini Advanced и Gemini в приложениях Workspace (Gmail и Docs). Студенты старше 18 лет в США могут получить One AI Premium за 9,99 долларов в месяц в течение 1 года. NotebookLM Plus имеет расширенные интерактивные функции: видео на YouTube в качестве источника и преобразование в подкаст с двумя AI-ведущими, с которыми также можно общаться. theverge.com ✔️ ByteDance анонсировала Goku: модели генерации изображений и реалистичного видео. ByteDance представила новые модели Goku, которые генерируют реалистичные видеоролики с участием людей, взаимодействующих с предметами. В отличие от других видеомоделей, Goku может создавать как статичные изображения, так и видео из текстовых описаний. По тестам ByteDance, Goku превосходит Kling и Pika в бенчмарках генерации изображений и видео. Goku+, специальная версия, ориентирована на создание рекламного контента. ByteDance утверждает, что она сможет снизить затраты на продакшен видеорекламы на 99%. Компания планирует использовать TikTok для предоставления сервиса рекламодателям. saiyan-world.github.io @ai_machinelearning_big_data #ainews #news #ml

Изучите Computer Vision за 3 занятия Как искусственный интеллект опознает объекты? Что такое Deep Learning? Какие задачи может решать компьютерное зрение? Как обучить нейросеть, чтобы она могла различить схожие объекты? На все эти вопросы вы узнаете ответы на зимнем онлайн-буткемпе «Мир глазами машины: классификация и детекция»: 👨🏼‍🏫 Интенсив // 3 занятия на погружение в Computer Vision: обзор задач области, решение задач классификации и детекции 👩🏻‍💻 Практика // домашние задания для отработки полученных навыков 🏆 Соревнование // задача детектирования объектов на изображениях. Когда: 15-26 февраля Формат: онлайн 🔗 Зарегистрироваться Буткемп организует онлайн-магистратура «Искусственный интеллект» факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ.

🧠 Разбираем Функцию Радемахера. Машинное обучение Курс математики - Видео - Урок 1 / Урок2 / Урок3 / Урок4 / Урок5 / - Урок6/ Урок7/ Урок8 / Урок9 - Colab -Полный курс @data_math

👨‍🎓 Algorithmica Это бесплатный учебник с открытым доступом, посвященная изучению алгоримтов. В нем можно найти абсолютно любой алгоритм с кодом и хорошим объяснением. ▪Учебник на русском ▪На английском ▪Github @golang_google

Mathematical Foundations of Reinforcement Learning 📚 Книга @datascienceiot

🔥 math - учебный план для самостоятельного изучения математики, разработанный Open Source Society University (OSSU)! 💡 Он предназначен для тех, кто хочет получить фундаментальные знания в области математики, используя онлайн-материалы. Курсы, включенные в программу, соответствуют требованиям бакалавриата по математике, за исключением общих (не математических) дисциплин, и часто предоставляются такими ведущими университетами, как Гарвард, MIT и Стэнфорд. 🖥 Github @data_math

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data C++ t.me/cpluspluc Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Хакинг: t.me/linuxkalii Devops: t.me/DevOPSitsec Data Science: t.me/data_analysis_ml Javascript: t.me/javascriptv C#: t.me/csharp_ci Java: t.me/javatg Базы данных: t.me/sqlhub Python собеседования: t.me/python_job_interview Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Docker: t.me/DevopsDocker Golang: t.me/Golang_google React: t.me/react_tg Rust: t.me/rust_code ИИ: t.me/vistehno PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Frontend: t.me/front Big Data: t.me/bigdatai Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview МАТЕМАТИКА: t.me/data_math Kubernets: t.me/kubernetc Разработка игр: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg Физика: t.me/fizmat 💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

⭐️ Мичиганский курс «Робототехника 501: Математика для робототехники». 📽️ Лекции: https://youtube.com/playlist?list=PLdPQZLMHRjDIzO99aE7yAtdOHSVHMXfYH 🗒️ Github: https://github.com/michiganrobotics/rob501 @data_math

Геометрия за 1 минуту @data_math

Рекомендую посмотреть на возможность повышения квалификации по теме "Машинное обучение. Искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы"! Эти курсы организует НИИ ядерной физики имени Д.В.Скобельцына при Московском Государственном Университете имени М.В.Ломоносова. Занятия проходят дважды в неделю вечером, начиная с 25 февраля 2025 года. После успешного завершения программы можно получите официальное удостоверение от МГУ 😎 Начало 25 февраля, по 2 занятия в неделю (посещать можно очно на территории университета, а также подключаться онлайн через zoom). Подробнее @data_math

Видеолекции, UC Berkeley CS 194-196 / 294-196 Large Language Model Agents fall 2024, by Dawn Song & Xinyun Chen https://rdi.berkeley.edu/llm-agents/f24 @data_math

⚡️ Мл сообщество активно обсуждает успехи Китая и DeepSeek-R1, в частности, в гонке за доминирование на рынке ИИ. Релиз R1 и новости об инвестировании в развитие отрасли, вызвали падение акций американских ИТ-гигантов на бирже NASDAQ. Но помимо R1 в этом месяце разработчики из Китая выпустили еще очень много интересных моделей 🔥 Китай набирает очень серьезные обороты, Давайте посмотрим на список самых ярких релизов из Поднебесной за январь: LLM: ✨ InternLM3-8B-Instruct ✨ MiniMax-Text-01 ✨ RWKV-7 RNN + трансформер 👀 ✨ Собственно сам DeepSeek-R1 ✨ Baichuan-M1-14B медицинский LLM 🩺 ✨ Qwen2.5-Math-PRM от Alibaba ✨ Qwen2.5 -1M Модели кодинга: ✨ Tare от BytedanceTalk TTS модели синтеза и генерации речи: ✨ T2A-01-HD от MiniMax AI ✨ LLaSA МЛЛМ: ✨ Kimi k1.5 от Moonshot AI ✨ MiniCPM-o-2_6 от OpenBMB ✨ Sa2VA-4B от ByteDanceOSS ✨ VideoLLaMA 3 от Alibaba DAMO ✨ LLaVA-Mini от Китайской академии наук ✨Hunyuan-7B от TXhunyuan ✨ Hunyuan 3D 2.0 ИИ-агенты: ✨ UI-TARS от ByteDanceOSS ✨ GLM-PC Датасеты: ✨ Fineweb-Edu-Chinese-V2.1 ✨ Multimodal_textbook от Alibaba ✨ MME-Finance от Hithink AI ✨ GameFactory от KwaiVGI 📌 Полный список Релизов @ai_machinelearning_big_data #ai #ml #digest #china #deepseek #Alibaba

Ваши задачи требуют мощных вычислительных ресурсов? Локальные мощности не справляются с обучением нейросетей? immers.cloud предлагает решение: 💰 Экономия: тарифы от 23 рублей/час, оплата только за фактическое время использования ⚡️ Быстрый старт: видеокарты и серверы готовы к работе за пару минут. 📈 Гибкость и масштабируемость: 11 видеокарт на выбор, быстрый старт и масштабирование  🔧 Удобство: готовые образы для ML задач, чтобы не тратить время на настройку Платформа также предлагает образ Ubuntu 22.04 с предустановленными драйверами, библиотеками CUDA 12.3 и CudNN: с ним можно развернуть поверх него необходимые инструменты для обучения, разработки или работы с нейросетями. 🎁 Для наших подписчиков действует бонус: +20% бонус к пополнению баланса

Lots of math for CS & ML. Looks pretty interesting. 📚 Book

Как построить витрину данных, как в крупной IT-компании? Объединение данных из разных источников — то, с чем в какой-то момент сталкиватся каждый аналитик или дата-инженер. Представьте, что вы тренер футбольной команды. И у вас есть витрина данных, которая собирает информацию о каждом игроке, включая количество забитых голов, ассистов, время на поле и количество проведенных матчей. Такая витрина помогает выявить слабые места в команде и сфокусироваться на их улучшении. Как строить витрину данных разберём в прямом эфире нашего бесплатного вебинара в режиме решения реальной рабочей задачи📊. Спикер вебинара — Айгуль Сибгатуллина, Data Engineer в Сбер. Что будет на вебинаре: • Построим воркфлоу от этапа получения ТЗ до создания полноценной витрины; • Разберемся с методологией на разных диалектах; • Узучим Spark в работе дата-инженера: преобразования, оптимизации, планы запросов; • Используем AI для ускорения процессов. 🕗Встречаемся 28 января 19:00 по мск Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

📕 Think Stats: Бесплатная книга по статистике. Think Stats - это введение в теорию вероятностей и статистику для Python программистов и датасаентистов. Каждая глава доступна в виде блокнота Jupyter ноутбука, в котором можно запускать код и решать упражнения ✔ ⭐️ Книга доступна по лицензии Creative Commons, что означает, что вы можете свободно читать, копировать и распространять при условии указания ссылки на источник и не использования в коммерческих целях. ▪ Книга ▪Github @ai_machinelearning_big_data #freebook #ml #probability #book #opensource #practice #книганедели

🔎 Depth Anything — это передовая технология оценки глубины, использующая монокуляр (одну камера). Однако у этой технологии есть проблема с временной несогласованности в видео, что значительно ограничивает её практическое применение. 😩Существующие методы могут улучшить согласованность видео, но они применимы к коротким видео (менее 10 секунд) и требуют компромисса между качеством и эффективностью съёмки. 🤗 Video Depth Anything — модель, которая обеспечивает высококачественную и последовательную оценку глубины видео без ущерба для их эффективности. Она построена на основе Depth Anything V2 и обладает мощным пространственно-временным управлением. 🍪 Разработанная на основе совместного набора данных о глубине видео и дешевых немаркированных изображений, эта модель представляет эффективную стратегию оценки длинного видео на основе ключевых кадров. Ограничения на градиенты глубины устраняют необходимость в дополнительных предварительных данных. 🖥 Эксперименты показали, что Video Depth Anything обрабатывает видео любой длины без потери качества, последовательности, что устанавливает новый уровень в оценке глубины видео с нулевой съемкой. Доступны модели различных масштабов, при этом самая маленькая из них обеспечивает производительность в реальном времени со скоростью 30 кадров в секунду 🔥👍 Начало работы: git clone https://github.com/DepthAnything/Video-Depth-Anything cd Video-Depth-Anything pip install -r requirements.txt ✅ Лицензирование: Apache 2.0 ▪GitHub ▪Paper ▪Model Small ▪Model Large ▪Demo @ai_machinelearning_big_data #DepthAnything #opensource #ml #depthestimation #videodepth

Чем занимаются дата-сайентисты в Авито? Узнайте изнутри! Статья от команды Data Science в Авито рассказывает о реальных кейсы, проектах и командах, которые развивают бизнес и обеспечивают безопасность платформы: ➡️ Как алгоритмы автомодерации проверяют миллионы объявлений. ➡️ Какие подходы используются для борьбы с мошенничеством. ➡️ Как работают персонализированные рекомендации и поиск. ➡️ Какие проекты ведет AI Lab в Авито. Все о мире DS в Авито и многое другое ➡️ по ссылке. Реклама. ООО «Авито Тех».