Machinelearning

⭐️ LMFlow: An Extensible Toolkit for Finetuning and Inference of Large Foundation Models Extensible and lightweight toolkit, LMFlow, which aims to simplify the finetuning and inference of general large foundation models. Расширяемый, удобный и эффективный инструментарий для тонкой настройки больших моделей машинного обучения, разработанный как удобный, быстрый, надежный инструент для работы с большими моделями. 🖥 Github: https://github.com/optimalscale/lmflow ⭐️ Demo: https://lmflow.com/ 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2306.12420v1 🔗Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/pubmedqa ai_machinelearning_big_data

Продолжается прием научных статей по искусственному интеллекту и машинному обучению на конкурс международной конференции AI Journey 2023 За лучшую статью автор получит 1 миллион рублей. Наиболее интересные работы будут опубликованы в научном журнале «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления» и его англоязычной версии Doklady Mathematics. Издание индексируется в крупнейших библиографических базах данных научного цитирования. Авторы также смогут выступить с докладами на международной конференции AI Journey 2023. Свою работу можно подать на сайте AI Journey до 31.07. Важно, чтобы статья была написана на русском или английском языке, содержала ранее не опубликованные материалы и была оформлена по правилам конкурса. Не упустите шанс проявить себя в научной сфере и участвуйте в конкурсе. Еще не поздно!

🚀 Fast Segment Anything Fast Segment Anything Model reaches comparable performance with the SAM method at 50 times higher run-time speed. Fast Segment Anything Model (FastSAM) - это модель CNN Segment Anything Model, обученная всего на 2% набора данных SA-1B, опубликованного авторами SAM. FastSAM достигает сравнимой с методом SAM производительности при 50-кратном увеличении скорости выполнения. git clone https://github.com/CASIA-IVA-Lab/FastSAM.git 🖥 Github: https://github.com/casia-iva-lab/fastsam ⭐️ Demo:https://huggingface.co/spaces/An-619/FastSAM 📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2306.12156.pdf 🔗Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/sa-1b ai_machinelearning_big_data

Какую альтернативу Vendor-Lock использовать для клиентской аналитики? Это один из главных вопросов, которые встали перед командой X5 Tech в 2022 году. О том, как IT-компания, которая обеспечивает цифровые нужды ритейлера, нашла и быстро внедрила новое решение для предоставления клиентской аналитики в режиме реального времени на базе open-source технологий Clickhouse и Redis, команда расскажет на митапе 27 июня. 🔹 В онлайн формате выступят спикеры компании: Ермаченков Владимир, менеджер направления клиентской аналитики в цифровых каналах Бассай Сергей, архитектор данных Гундилович Александр, старший разработчик 🔔 Старт в 18:00 Регистрация и подробности тут Участие бесплатное

Fine-tuning MMS Adapter Models for Multi-Lingual ASR MMS' Adapter training is both more memory efficient, more robust and yields better performance for low-resource languages. Пример с кодом по настройке адаптера, при котором достигается поразительно низкий уровень ошибок в словах всего за 10-20 минут файнтюнинга. Обучение адаптера MMS является более экономичным, более надежным и обеспечивает высокую производительность. 🤗 Post: https://huggingface.co/blog/mms_adapters 🖥 Colab: https://colab.research.google.com/github/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/Fine_Tune_MMS_on_Common_Voice.ipynb 🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/fairseq/tree/main/examples/mms/asr ⭐️ Demo: https://huggingface.co/spaces/facebook/MMS 📕 Paper: https://huggingface.co/papers/2305.13516 ai_machinelearning_big_data

Не упустите уникальную возможность сделать карьеру в области машинного обучения. SMILES-2023 — это 12-дневный интенсивный курс для молодых специалистов, где вы сможете применить знания физики и машинного обучения для эффективного решения сложных инженерных задач в области устойчивого развития. Школа пройдёт с 20 по 31 августа в туркластере Белокуриха Горная — уникальной предгорной местности Алтайского края. Участие — бесплатное, но на основе конкурсного отбора. Подробности и подача заявки. Реклама. Автономная некоммерческая образовательная организация высшего образования «Сколковский институт науки и технологий», ИНН 5032998454

Multi-Modality Arena Multi-Modality Arena - это платформа для оценки больших мультимодальных моделей. Multi-Modality Arena позволяет проводить сравнительный анализ моделей, данных, используя изображения в качестве входных данных. Поддерживает MiniGPT-4, LLaMA-Adapter V2, LLaVA, BLIP-2 и многие другие! 🖥 Github: https://github.com/opengvlab/multi-modality-arena ⭐️ Demo: http://vlarena.opengvlab.com/ 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2306.09265v1 🔗Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/vsr ai_machinelearning_big_data

Хотите принять участие в создании лучшей системы безопасности? 👨‍💻 Тогда приходите на One Day Offer для Data Scientists и Machine Learning Engineers 24 июня и за один день станьте частью команды, которая развивает систему форд-мониторинга для защиты клиентов Сбера везде: от онлайн-покупок до визитов в офисы. Чем предстоит заниматься, если вы успешно пройдете отбор: ✔️ Создавать real-time, look-alike и графовые модели выявления транзакций, устройств и связей мошенников и мошеннических групп. ✔️ Строить модели обработки, классификации и суммаризации обращений по мошенничеству. ✔️ Внедрять модели и мониторить эффективность их работы. ✔️ Развивать внутренние ML-pipelines. Наша система безопасности уже признана одной из лучших в мире, но мы абсолютно уверены, что с вами она станет еще круче. Скорее переходите по ссылке, регистрируйтесь на One Day Offer и будьте готовы пройти все этапы отбора за один день! 👌

REBEL: Relation Extraction By End-to-end Language generation REBEL is a seq2seq model that simplifies Relation Extraction. Модель, позволяющая извлекать триплеты из данных с аннотированной бд, охватывающуей 18 языков 40 миллионов экземпляров триплетов. 🖥 Github: https://github.com/Babelscape/rebel ⭐️Demo: https://huggingface.co/spaces/Babelscape/rebel-demo ⭐️ Hugging face: https://huggingface.co/Babelscape/rebel-large 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2306.09802v1 🔗Dataset: https://huggingface.co/Babelscape/rebel-large ai_machinelearning_big_data

👉Присоединяйтесь к нашему сообществу Data Analyst REBRAIN, если вы интересуетесь аналитикой данных, управлением проектами или маркетингом. У нас для вас есть множество открытых онлайн-практикумов каждый месяц, которые проводят профессиональные аналитики. В рамках практикумов мы разбираем реальные кейсы анализа данных с использованием самых актуальных инструментов, таких как Python, SQL, Tableau, бизнес-метрики и визуализация данных, статистика, теория вероятностей и другие. Уровень сложности и направление каждого практикума подобраны таким образом, чтобы каждый мог найти для себя интересные задачи и развиваться в соответствии с уровнем своей компетенции. ✔️ Подключайтесь к нам уже сегодня и начинайте развивать свои навыки в области анализа данных совершенно бесплатно!

Jumanji: a Diverse Suite of Scalable Reinforcement Learning Environments in JAX Jumanji, набор  моделей для задач RL, специально разработанных для быстрых, гибких и масштабируемого решения. Jumanji предоставляет набор моделей, ориентированных на комбинаторные проблемы, часто встречающиеся в промышленности, а также на сложные общие задачи принятия решений. 🖥 Github: https://github.com/instadeepai/jumanji 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2306.09884v1 🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mujoco ai_machinelearning_big_data

Газпромбанк приглашает тебя на новую лекцию Digital Лектория — на ней ты сможешь узнать больше о карьере в Data Science и задать интересующие вопросы IT-эксперту. Тема: «Data Science: быть или не быть» Когда: 21 июня, 18:00 (по МСК) Ирина Скорынина, ведущий аналитик-исследователь, расскажет, кому будет интересно в IT и почему не всем стоит идти в это направление, как развиваться в Data Science с непрофильным образованием, какими навыками и компетенциями должен обладать Data Scientist и как выглядит roadmap специалиста в этой сфере. Регистрируйся и приходи на лекцию, чтобы узнать больше о направлении Data Science: https://www.gpbspace.ru/digital-lectory-hall-form Реклама Банк ГПБ (АО), ИНН: 7744001497 erid:LjN8Jste3

📌 LOMO: LOw-Memory Optimization New optimizer, LOw-Memory Optimization enables the full parameter fine-tuning of a 7B model on a single RTX 3090, or a 65B model on a single machine with 8×RTX 3090, each with 24GB memory. Новый оптимизатор, LOw-Memory Optimization (LOMO), который объединяет вычисление градиента и обновление параметров в один шаг для уменьшения использования памяти. Интегрируя LOMO с существующими методами экономии памяти, можно сократить использование памяти до 10,8% по сравнению со стандартным подходом (решение DeepSpeed). 🖥 Github: https://github.com/OpenLMLab/LOMO/tree/main 📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2306.09782.pdf 🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/superglue ai_machinelearning_big_data

🔥 Главная в России конференция про Kubernetes® 22 июня 2023 года состоится Kuber Conf — конференция для всех, кто работает с Kubernetes®. Вас ждёт 9 докладов, 12 спикеров, 180 минут техноконтента: ➡️ технические доклады, продуктовые обзоры, лучшие практики от разработчиков и экспертов по контейнерным технологиям; ➡️ создание сервисов и решение бизнес-задач с помощью Kubernetes в финтехе, e-commerce, HoReCa и не только; ➡️ неформальное общение с профессиональным сообществом, встреча старых друзей и новые знакомства. Регистрируйтесь по ссылке, чтобы получить доступ к онлайн-трансляции Kuber Conf’23!

🌐 WizMap: Scalable Interactive Visualization for Exploring Large Machine Learning Embeddings WizMap - это масштабируемый интерактивный инструмент визуализации, который поможет вам легко исследовать эмбеддинги. 🖥 Github: https://github.com/poloclub/wizmap ⭐️ Colab: https://colab.research.google.com/drive/1GNdmBnc5UA7OYBZPtHu244eiAN-0IMZA?usp=sharing 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2306.09328v1 🔗 Web demo: https://poloclub.github.io/wizmap. ai_machinelearning_big_data

🔥 Подборка каналов для Дата сайентиста 🖥 Machine learning datasc - дата сайнс обучение самой востребованной профессии. @bigdatai - Big Data @machinelearning_ru – гайды по машинному обучению @machinelearning_interview – подготовка к собеседованию мл. @datascienceiot – бесплатные книги ds @ArtificialIntelligencedl – ИИ @machinee_learning – чат о машинном обучении @datascienceml_jobs - вакансии ds, ml @Machinelearning_Jobs - чат с вакансиями #️⃣ c# c++ C# - погружение в C# @csharp_cplus чат С++ - обучающий канал по C++. @csharp_1001_notes - инструменты C# 🖥 SQL базы данных @sqlhub - Повышение эффективности кода с грамотным использованием бд. @chat_sql - чат изучения бд. 👣 Golang @Golang_google - восхитительный язык от Google, мощный и перспективный. @golang_interview - вопросы и ответы с собеседований по Go. Для всех уровней разработчиков. @golangtests - интересные тесты и задачи GO @golangl - чат изучающих Go @GolangJobsit - отборные вакансии и работа GO @golang_jobsgo - чат для ищущих работу. @golang_books - полезные книги Golang @golang_speak - обсуждение языка Go @golangnewss - новости go 🖥 Linux linux - kali linux ос для хакинга linux chat - чат linux для обучения и помощи. @linux_read - бесплатные книги linux 🖥 Python @pythonl - главный канал самого популярного языка программирования. @pro_python_code – учим python с ментором. @python_job_interview – подготовка к Python собеседованию. @python_testit - проверочные тесты на python @pythonlbooks - современные книги Python @python_djangojobs - работа для Python программистов @python_django_work - чат обсуждения вакансий 🖥 Javascript / front @react_tg - - 40,14% разработчиков сайтов использовали React в 2022 году - это самая популярная библиотека для создания сайтов. @javascript -канал для JS и FrontEnd разработчиков. Лучшие практики и примеры кода. Туториалы и фишки JS @Js Tests - каверзные тесты JS @hashdev - погружение в web разработку. @javascriptjobjs - отборные вакансии и работа FrontEnd. @jsspeak - чат поиска FrontEnd работы. 🖥 Java @javatg - выучить Java с senior разработчиком на практике @javachats - чат для ответов на вопросы по Java @java_library - библиотека книг Java @android_its - Android разработка @java_quizes - тесты Java @Java_workit - работа Java @progersit - шпаргалки ит 👷‍♂️ IT работа https://t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi -ит каналы по яп с вакансиями 🤡It memes @memes_prog - ит-мемы ⚙️ Rust @rust_code - Rust избавлен от болевых точек, которые есть во многих современных яп @rust_chats - чат rust 📓 Книги https://t.me/addlist/HwywK4fErd8wYzQy - актуальные книги по всем яп ⭐️ Нейронные сети @vistehno - chatgpt ведет блог, решает любые задачи и отвечает на любые ваши вопросы. @aigen - сети для генерации картинок. видео, музыки и многого другого. @neural – погружение в нейросети. 📢 English for coders @english_forprogrammers - Английский для программистов 🖥 Devops Devops - канал для DevOps специалистов.

Macaw-LLM: Multi-Modal Language Modeling with Image, Audio, Video, and Text Integration Macaw-LLM is a model of its kind, bringing together state-of-the-art models for processing visual, auditory, and textual information, namely CLIP, Whisper, and LLaMA. Macaw-LLM - новый мультимодальный LLM, который легко объединяет визуальную, аудио и текстовую информацию. Модель построена на основе CLIP, Whisper и LLaMA и обеспечивает бесшовную интеграцию мультимодальных данных. 🖥 Github: https://github.com/lyuchenyang/macaw-llm ⭐️ Model: https://tinyurl.com/yem9m4nf 📕 Paper: https://tinyurl.com/4rsexudv 🔗 Dataset: https://github.com/lyuchenyang/Macaw-LLM/blob/main/data ai_machinelearning_big_data

⚡ 21 Must-Have Cheat Sheets for Data Science Interviews: Unlocking Your Path to Success Список полезных шпаргалок для подготовки к собеседованию по Data Science ▪SQL 1. SQL Basics Cheat Sheet 2. The Essential SQL Commands Cheat Sheet for Beginners 3. SQL Cheat Sheet – Technical Concepts for the Job Interview ▪Python 4. Python Cheat Sheet 5. Python Cheat Sheet 6. Comprehensive Python Cheatsheet ▪R 7. RStudio Cheatsheets ▪Data Structures 8. Data Structures Reference 9. An Executable Data Structures Cheat Sheet for Interviews ▪Data Manipulation 10. Pandas Cheat Sheet for Data Science 11. Pandas Cheat Sheet 12. Data Wrangling With pandas Cheat Sheet ▪Data Visualization 13. Data Visualization Cheat Sheet 14. Data Visualization Cheat Sheet 15. Data Visualization Cheat Sheets ▪Statistics & Probability 16. A Comprehensive Statistics Cheat Sheet for Data Science Interviews 17. The Most Comprehensive Stats Cheat Sheet 18. Statistics Cheat Sheet ▪Algorithms & Models 19. Top Prediction Algorithms 20. Your Ultimate Data Science Statistics & Mathematics Cheat Sheet 21. Cheat Sheet for Machine Learning Models ai_machinelearning_big_data

Новая программная библиотека от Сбера Py-Boost позволит в несколько раз повысить скорость разработки моделей машинного обучения. Использоваться для этого будет алгоритм SketchBoost, рассказал Александр Ведяхин, первый зампред правления Сбера, в рамках ПМЭФ. SketchBoost реализует новый подход к использованию методов бустинга при обучении ИИ-моделей — он применяется также в финансах и страховании для решения B2B-задач. «Совершенствование технологий на базе машинного обучения — это не только тренд, но и способ повысить качество контакта с клиентом, возможность подобрать именно тот продукт, который максимально отвечает его предпочтениям. Для этого мы представили алгоритм, который в разы ускоряет обучение моделей искусственного интеллекта и, как следствие, вывод на рынок разработок в области рекомендательных сервисов в сфере финансов и страхования», — подчеркнул Ведяхин. ▪GitHub ▪Sber Developers ai_machinelearning_big_data

🧔 4DHumans: Reconstructing and Tracking Humans with Transformers Fully "transformerized" version of a network for human mesh recovery. Высокоточная модель реконструкции и отслеживания человека в 3D. 🖥 Github: https://github.com/shubham-goel/4D-Humans ⭐️ Colab: https://colab.research.google.com/drive/1Ex4gE5v1bPR3evfhtG7sDHxQGsWwNwby?usp=sharing 📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2305.20091.pdf 🔗 Project: https://shubham-goel.github.io/4dhumans/ ai_machinelearning_big_data