Machinelearning

Erid: Kra23uXjQ 28 октября стриминг выйдет за пределы ваших экранов на конференции PlayButton 2023 Спикеры из команд разработки соберутся на большой конференции Кинопоиска о стриминге и обсудят, как из смелых идей появляются фичи и продукты будущего. Ребята поделятся решениями, которые создают и развивают на контентных сервисах, расскажут про умные рекомендации и работу с платформами. Приходите, чтобы узнать, как из мира фантазий создаётся реальность. В программе доклады про нейросети, генеративные технологии и другие решения, которые уже сейчас упрощают жизнь разработчикам. Мероприятие пройдёт онлайн и оффлайн в Москве. Чтобы стать участником, нужно заполнить анкету и пройти модерацию. Количество мест ограничено. Реклама. ООО «КИНОПОИСК» ИНН 7710688352

📚 Large (Language) Models and Foundation Models (LLM, LM, FM) for Time Series and Spatio-Temporal Data Профессионально курируемый список больших языковых моделей и базовых моделей (LLM, LM, FM) для темпоральных данных (временных рядов, пространственно-временных и событийных данных) с полезными ресурсами (статьи, код, датасеты и т.д.), целью которого является всестороннее обобщение последних достижений в этой области. В Проекте собрана информацию о докладах, учебниках и обзорах по ИИ для временных рядов (AI4TS)с ведущих конференций и в журналов по ИИ. 🖥 Github: https://github.com/qingsongedu/awesome-timeseries-spatiotemporal-lm-llm 📝 AI4TS: https://github.com/qingsongedu/awesome-AI-for-time-series-papers 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2310.10196v1 ai_machinelearning_big_data

💪 Что такое Байесовское А/B-тестирование и как его провести?  Подробно обсудим 19 октября в 20:00 мск на открытом уроке в OTUS. Занятие приурочено к старту онлайн-курса «Machine Learning. Advanced».   🔹 На вебинаре мы разберем, какие преимущества дают Байесовские A/B тесты по сравнению с обычными, как проводить Байесовские A/B тесты и как работать с Байесовскми моделями в PyMC3. 📌  Результаты урока: Познакомитесь с основами A/B тестирования и получите новый, простой и эффективный инструмент для A/B тестирования 👉 РЕГИСТРАЦИЯ https://otus.pw/JmBM/ Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8KUFd5

🖕 Voyager: An Open-Ended Embodied Agent with Large Language Models Voyager consists of three key components: an automatic curriculum for open-ended exploration, a skill library for increasingly complex behaviors, and an iterative prompting mechanism that uses code as action space. Voyager - агент пожизненного обучения, который играет в Minecraft и непрерывно совершенствуется. Voyager постоянно улучшается, генерируя, изменяя и переписывая собственный код . GPT-4 открывает новую парадигму: "обучение" - это генерация и выполнение кода, а не градиентный спуск. "Обучаемая модель" - это кодовая база навыков, которую Voyager итеративно составляет, а не матрицы плавающих чисел. Это безградиентная архитектуру. Voyager быстро становится опытным исследователем. В Minecraft он получает в 3,3 раза больше уникальных предметов, преодолевает в 2,3 раза больше расстояний и открывает ключевые этапы технологического дерева на 15,3 раза быстрее, чем предыдущие методы. В Minecraft Voyager способен принимать решения путем моделирования мира. Пример: "очков голода осталось немного" -> если я не получу еду в ближайшее время, то умру -> я вижу поблизости кошку, свинью и деревенского жителя. -> на кого из них я должен охотиться? -> на свинью, потому что убийство двух других не даст мне еды, даже если я добьюсь успеха -> проверить инвентарь, нет хорошего оружия -> [пойти сделать каменный меч] -> свинья убежала -> [начать охоту на овец]". Этот способ мышления предполагает постоянные рассуждения и активное вмешательство в текущее состояние агента и мира. Voyager предвидит, что ему нужно, мысленно моделируя будущее, и соответственно планирует это "воображаемое будущее". Он проводит обширную разведку и приобретает новые навыки по пути с помощью механизма библиотеки навыков. Агент совершает ошибки, но корректирует ход действий. 🖥 Github: https://github.com/MineDojo/Voyager 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2305.16291 ⭐️ Project: https://voyager.minedojo.org/ ai_machinelearning_big_data

Человек на 60% состоит из воды, а Тинькофф на 100% из масштабных ИТ-задач и ежедневных вызовов Если ты опытный ИТ-спец, этот вызов для тебя. А решение бытовых забот берем на себя: от ультра расширенной медстраховки и юридической поддержки до компенсации питания, спорта и дополнительного обучения. Выбрать вакансию и стать частью ИТ-команды можно тут: https://w.tinkoff.ru/it.career АО «Тинькофф Банк», ИНН 7710140679

✅ Pixel Codec Avatars В 2021 году была выпущена статья под названием Pixel Codec Avatars (PiCA). Ее значимость стала понятна, когда Lex Fridman выпустил свой подкаст в метаверсе. PiCA - это фактически формат MP4 для VR. Совершенно новый протокол для потокового 3D-вещания. Интуиция метода такова: - Сначала энкодер сжимает изображение, полученное с помощью лицевой камеры VR, в латентный код. Этот код фиксирует тонкую мимику и все нюансы лица, которые придают интервью Лекса гиперреалистичность. - Латентный код передается через Интернет - это гораздо эффективнее, чем пересылка 3D-сетки или изображений. - Декодер выполняет две задачи: (1) Реконструирует глобальную 3D-геометрию лица и выражения в реальном времени. (2) Перерисовывает цвет каждого пикселя с учетом определенного угла обзора. PiCA НЕ перерисовывает пиксели, которые находятся в окклюзии, т.е. затылки Лекса и Марка фактически не существуют. Интригующая связь с гипотезой симуляции: мир не существует, пока вы активно на него не смотрите. 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2104.04638 ☑️ Video: https://www.youtube.com/watch?v=MVYrJJNdrEg ai_machinelearning_big_data

🔥 Burn - A Flexible and Comprehensive Deep Learning Framework in Rust Новый фреймворк глубокого обучения, построенный полностью на Rust, который призван обеспечить баланс между гибкостью, производительностью и простотой использования для исследователей, инженеров ML и разработчиков. cargo new new_burn_app 🖥 Github: https://github.com/burn-rs/burn 📕 Burn Book: https://burn-rs.github.io/book/ ⭐️ Guide: https://www.kdnuggets.com/rust-burn-library-for-deep-learning ai_machinelearning_big_data

✨ ScaleCrafter: Tuning-free Higher-Resolution Visual Generation with Diffusion Models Новый инструмент для генерации изображений по предварительно обученным диффузионным моделям с разрешением, значительно превышающим размеры обучающих изображений. 🖥 Github: https://github.com/yingqinghe/scalecrafter 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2310.07702v1 ⭐️ Project: https://yingqinghe.github.io/scalecrafter/ ai_machinelearning_big_data

Яндекс продолжает приём заявок на Yandex ML Prize — премию для учёных и преподавателей в области Machine Learning Принять участие могут исследователи, научные руководители и преподаватели в области машинного обучения. Премия вручается за исследования в следующих направлениях: — компьютерное зрение, — обработка естественного языка и машинный перевод, — распознавание и синтез речи, — информационный поиск и анализ данных, — генеративные модели. География премии охватывает 11 стран. Подать заявку на соискание премии могут исследователи и преподаватели из России, Азербайджана, Армении, Беларуси, Казахстана, Кыргызстана, Молдовы, Таджикистана, Туркменистана, Узбекистана и Сербии. Лауреаты Yandex ML Prize получат денежные призы от 500 тысяч до 1 млн рублей, гранты от Yandex Cloud для использования сервиса в своих исследованиях, а также подписки на Яндекс 360 и Плюс Мульти. Больше информации по ссылке. Реклама. ООО «Яндекс»

⚡️ Приглашаем на ML Party — неформальный митап для экспертов в области машинного обучения, который впервые пройдёт в Белграде! Обсудим последние тренды, новые подходы и вызовы индустрии: 🔘 Фёдор Лебедь, разработчик отдела NLP группы YandexGPT Alignment, Яндекс Поиск. Расскажет, как методы обучения с подкреплением позволяют повысить полезность, безопасность и правдивость генеративных моделей 🔘 Максим Мачула, руководитель службы качества контента в Поиске по товарам, Яндекс. Объяснит, как мы группируем предложения магазинов в карточки товаров и при чём тут HNSW и CatBoost 🔘 Алексей Березникер, руководитель команды генерации рекламы, Яндекс. Поделится историей о проекте на стыке ML-технологий и ecom-продукта и расскажет про нейросетевую генерацию объявлений После будет нетворкинг с приятной музыкой, едой, напитками и дружеской атмосферой. Встреча пройдёт 25 октября в Белграде, будет онлайн-трансляция. 📤 Зарегистрироваться можно здесь До встречи! Реклама. ООО "Яндекс". erid:2Vtzqx6dm1N

🧠 LightZero: A Unified Benchmark for Monte Carlo Tree Search in General Sequential Decision Scenarios Метод комбинирования древовидного поиска Монте-Карло и глубокого обучения с подкреплением, представленный AlphaZero и MuZero, позволил достичь сверхчеловеческого уровня в различных играх, таких как Go и Atari, а также добиться заметного прогресса в научных областях, таких как предсказание структуры белков, поиск алгоритмов перемножения матриц и т.д. 🖥 Github: https://github.com/opendilab/LightZero 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2310.08348v1 ⭐️ Tasks: https://paperswithcode.com/task/atari-games ai_machinelearning_big_data

2VtzqumwymE @Insaider_X5 Реклама: ООО «Корпоративный центр ИКС 5». ИНН:7728632689 erid:2VtzqumwymE

✅ Mini-DALLE3: Interactive Text to Image by Prompting Large Language Models Модель Mini-DALLE3: Интерактивное преобразование текста в изображение с помощью больших языковых моделей. 🖥 Github: https://github.com/Zeqiang-Lai/Mini-DALLE3 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2310.07653v1 ⭐️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mmlu ai_machinelearning_big_data

🔥Международное AI соревнование — AI Journey Contest 2023 в самом разгаре! Продемонстрируй свои навыки, ведь на кону ценный опыт, признание от экспертов и впечатляющий призовой фонд в размере более 11 миллионов рублей! Задачи конкурса в этом году – настоящий вызов: от создания мультимодальных диалоговых систем до распознавания русского жестового языка на основе видео. Предстоит не только показать свои технические навыки, но и проявить креативность. Успей отправить своё решение до 7 ноября, участвовать может каждый старше 18 лет. Присоединяйся к AI Journey Contest 2023 и ворвись в лидерборды, где кто-то уже замер в ожидании победы!

🌽 Harnessing Administrative Data Inventories to Create a Reliable Transnational Reference Database for Crop Type Monitoring EuroCrops - это большая коллекция датасетов, объединяющая все общедоступные сельскохозяйственные наборы данных по из стран Европейского Союза. 🖥 Github: https://github.com/maja601/eurocrops 📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2310.06393v1.pdf ⭐️ Dataset: https://syncandshare.lrz.de/getlink/fiAD95cTrXbnKMrdZYrFFcN8/ ai_machinelearning_big_data