Machinelearning

🛠 Generative Visual Prompt: Unifying Distributional Control of Pre-Trained Generative Models ⚙️ Github 🗒 Paper 🦾 Dataset @ai_machinelearning_big_data

Yandex Research выложил в опенсорс RuLeanALBERT — самую большую BERT-подобную модель на русском языке, которая поместится на ваш компьютер Нейросеть обучали децентрализованно с помощью вычислительной платформе Яндекса. На бенчмарках по пониманию языка она показывает результаты, сравнимые с другими открытыми моделями и где-то даже близкие к state-of-the-art. Модель хотя и имеет миллиарды параметров, но вполне способна уместиться на одну домашнюю GPU: вы можете использовать её открытый код в своих проектах для классификации предложений, представления текстов и других языковых задач, не требующих генерации. Yandex Research — это исследовательская группа в Яндексе, которая занимается фундаментальными проблемами в важнейших областях computer science. Подробности – в статье на Хабре

Подборка инструментов инженера данных под разные задачи. Взгляните, вдруг всё это время вы забивали гвозди микроскопом? А если вы хотите сделать архитектуру данных на работе ещё мощнее — обратите внимание на курс Яндекс Практикума. Пройдите тест в бесплатной вводной части курса, чтобы понять, подходит ли вам программа.

🤖 DAMO ConvAI The official repository which contains the codebase for Alibaba DAMO Conversational AI. ⚙️ Github ➡️ Paper 📎 Tasks 🗒 Text-to-SQL Parsing @ai_machinelearning_big_data

Стартовал первый Rosneft Challenge — самый масштабный среди ИТ-соревнований Роснефти. Его призовой фонд составляет 920 000 рублей 😊 Регистрируйтесь на сайте 👉🏻 https://events.rn.digital/hack/it2022rc1, получайте задание и дерзайте! Вам предстоит создать модель машинного обучения и с ее помощью спрогнозировать дату отказа установки электроприводного центробежного насоса. В вашем распоряжении будет большой банк данных о скважине и установленном оборудовании. Rosneft Challenge – ваш шанс выиграть крупный денежный приз, достойно продемонстрировать свои профессиональные компетенции и попасть в команду лидера нефтяной отрасли России! Лучший результат найдет применение на предприятиях «Роснефти». Подробнее https://bit.ly/3xsxqOt

🚀 StoryDALL-E: Adapting Pretrained Text-to-Image Transformers for Story Continuation ⚙️ Github ➡️ Paper 🛠 Demo 📄 Dataset @ai_machinelearning_big_data

💥 Реализовать вау-фичи и задрайвить рост проекта? Задействуем Machine Learning (ML).Сделать удобнее базовые элементы сервисов? Тоже ML. Технологии машинного обучения — это ответ на все вопросы и must have для тех, кто смотрит в будущее. При поддержке VK на Saint HighLoad++ представлен целый трек докладов на эту тему. Поговорим о том, как на базе ML создавать практичные решения, готовые к большим нагрузкам. Расскажем, как встраивать их в существующие пайплайны и эксплуатировать в продакшене. ✅ Программа ML-трека - https://bit.ly/3RGQcJS 🖐 Встречаемся на Saint HighLoad++ 22 и 23 сентября.

👁‍🗨 Patch Similarity Aware Data-Free Quantization for Vision Transformers PSAQ-ViT V2, a more accurate and general data-free quantization framework for ViTs, built on top of PSAQ-ViT. git clone https://github.com/zkkli/PSAQ-ViT.git cd PSAQ-ViT ⚙️ Github ➡️ Paper 📄 Dataset @ai_machinelearning_big_data

NewProLab запускает 12-недельную онлайн-программу «Специалист по большим данным» Старт – 20 сентября. В программе – 36 занятий, 9 лаб, 2 проекта и 3 варианта прохождения: Полное погружение (только в даты проведения программы) – 36 живых занятий в ZOOM, возможность задавать вопросы, тесты, лабы, поддержка координаторов, сертификат об успешном прохождении. Видео занятий и лабы (только в даты проведения программы) – видеозаписи 36 занятий, тесты, лабы, поддержка координаторов, сертификат об успешном прохождении. Видео занятий и тесты (можно пройти в любое время) – видеозаписи 36 занятий, тесты, сертификат о прохождении. Чему вы научитесь? - обрабатывать данные в Pandas - строить модели машинного обучения (логистическая регрессия, деревья, случайный лес) в Scikit-learn - анализировать текстовые данные - и многое другое Подробности по ссылке Для участников нашего сообщества организаторы предоставили промокод Machinelearning, по которому вы получите скидку 15% при покупке программы.

🦾 OpenMixup: Open Mixup Toolbox and Benchmark for Visual Representation Learning open-source all-in-one toolbox for supervised, semi-, and self-supervised visual representation learning with mixup conda create -n openmixup python=3.8 pytorch=1.12 cudatoolkit=11.3 torchvision -c pytorch -y conda activate openmixup pip install openmim mim install mmcv-full git clone https://github.com/Westlake-AI/openmixup.git cd openmixup python setup.py develop ⚙️ Github ➡️ Paper 🛠️Installation 📄 Dataset @ai_machinelearning_big_data

🧬 Uni-Mol: A Universal 3D Molecular Representation Learning Framework ⚙️ Github ➡️ Paper 🎞 Colab 📄 Dataset @ai_machinelearning_big_data

🔦 A Robust, Real-time, RGB-colored, LiDAR-Inertial-Visual tightly-coupled state Estimation and mapping package ⚙️ Github ➡️ Paper 🎞 Video 📄 Dataset @ai_machinelearning_big_data

🧠 Напишите свою первую нейронную сеть! Встречаемся 15 сентября в 20:00 мск на открытом уроке OTUS. 💬 Вместе с Антоном Витвицким, экспертом по компьютерному зрению и глубокому обучению, рассмотрим основные этапы создания и обучения своей первой нейронной сети и попробуем решить известную задачу классификации MNIST полносвязной и сверточной нейронными сетями на примере фреймворка PyTorch. 📚 Больше практики и и интересных задач ждут вас на онлайн-курсе «Deep Learning». Для участия необходимо знать основы Python, поэтому проходите вступительный тест и 👉 регистрируйтесь Реклама. Информация о рекламодателе на сайте otus.ru

🔥 YOLOv6 YOLOv6-N hits 35.9% AP on COCO dataset with 1234 FPS on T4. YOLOv6-S strikes 43.5% AP with 495 FPS, and the quantized YOLOv6-S model achieves 43.3% AP at a accelerated speed of 869 FPS on T4. git clone https://github.com/meituan/YOLOv6 cd YOLOv6 pip install -r requirements.txt ⚙️ Github ➡️ Paper ✔️ Colab 💻 Quantization Tutorial 📄 Dataset @ai_machinelearning_big_data

Ребята, знаю, что у меня в канале есть новички и начинающие специалисты по аналитике данных. Вам может быть интересна эта информация. Онлайн-университет Skypro ищет несколько человек, чтобы обучить их и устроить на работу на позицию аналитика данных. Выпускники зарабатывают в среднем 98 000 ₽, а устраиваются на работу 95% студентов. Половину от цены курса вы платите до обучения, а вторую половину — когда устроитесь на новую работу. Оставьте заявку, менеджеры Skypro ответят на ваши вопросы: https://go.sky.pro/machinelearning Курс длится 10 месяцев: — будут домашние задания и мастер-классы с реальными задачами; — можно искать работу уже на пятом месяце учебы; — получите диплом о профессиональной переподготовке. Оставляйте заявку, пока другие вас не опередили: https://go.sky.pro/machinelearning

🦾 XSimGCL: Towards Extremely Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation ⚙️ Github ➡️ Paper 💻 Tutorial page 📄 Dataset @ai_machinelearning_big_data

🧬 Genomepy: genes and genomes at your fingertips genomepy, which can search, download, and preprocess the right genomic data for your analysis. $ pip install genomepy ⚙️ Github ➡️ Paper 📄 Documentation @ai_machinelearning_big_data

15 сентября, 18:00 Selectel ML MeetUp: проблемы ML команд в 2022 Присоединяйтесь к ежегодному митапу от @Selectel, где мы поговорим об актуальных сложностях, трендах и инструментах построения production ML-систем. Что обсудим: ◽️ Подготовку инфраструктуры для внедрения ML-инструментов. ◽️ Состояние российского рынка ML. ◽️ Новые Data/ML-продукты Selectel. ◽️ Кейсы наших партнеров и гостей митапа. Все участники получат запись сессии и смогут принять участие в розыгрыше приза за лучший вопрос. Регистрируйтесь на офлайн-встречу в Санкт-Петербурге: https://slc.tl/wgkmu Регистрируйтесь на онлайн-трансляцию: https://slc.tl/bvz39

🔵 Stationary Kernels and Gaussian Processes on Lie Groups and their Homogeneous Spaces The library features (approximate) computational techniques for heat and Matérn kernels on compact Lie groups. ⚙️ Github ➡️ Paper ⚪ SphericalHarmonics @ai_machinelearning_big_data