Machinelearning

❗️ Какие инструменты нужны для эффективного машинного обучения? 👉 Узнайте на бесплатном открытом уроке «Bagging, Random Forest, стекинг - ансамбли моделей для решения ML-задач» от OTUS и Марии Тихоновой – Senior Data Scientist в «SberDevices» и преподавателя ВШЭ. 🔹 На вебинаре узнаете, как применять ансамбли моделей для решения задач ML и изучите основные подходы к ансамблированию моделей 🔹 Разберем методы ансамблирования Bagging, Random Forest и стекинг Занятие пройдёт 23 ноября в 18:00 мск и будет приурочено к старту курса «Machine Learning. Professional» 📌 Результаты урока: Вы освоите такие популярные методы как Bagging, Random Forest и Стекинг  👉 РЕГИСТРАЦИЯ https://otus.pw/k65H/ Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

👱‍♂️ ChatAnything: Facetime Chat with LLM-Enhanced Personas FACETIME CHAT WITH LLM-ENHANCED PERSONAS. Новая модель ChatAnything, которая способна придать жизнь разнообразным объектам, будь то животное, фрукт, монстр или даже ваше собственное фото, создавая говорящего персонажа. При помощи нейронных сетей и алгоритмов текст в речь, программа автоматически выбирает наиболее подходящий тон и настроение для созданного персонажа. Вам предоставляется возможность создать любогоаватара, из текстовом описании или загрузив свое собственное изображение. После этого вы можете общаться с ним, используя текстовые сообщения или ваш голос. 🖥 Github: https://github.com/zhoudaquan/ChatAnything 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2311.06772 ⭐️ Model: https://github.com/zhoudaquan/ChatAnything/blob/main/python_scripts/prepare_models.py ai_machinelearning_big_data

🔥Открытая трансляция главного зала  HighLoad++ 2023! Самая крутая новость ноября: 27 и 28 ноября пройдет открытая трансляция Главного зала HighLoad++ 2023. Это стало возможным благодаря поддержке нашего генерального партнёра, компании Яндекс. 👉Просто зарегистрируйтесь и смотрите: https://clck.ru/36eNfo В программе доклады лучших спикеров: ✅Павел Капля (Яндекс) - Алиса 6 лет спустя. ✅Александр Кирсанов (VK, ВКонтакте) - Математический хайлоад: большие, очень большие и немыслимо большие числа. ✅Евгений Россинский (ИВИ) - Как из Python и палок собрать детектор аномалий для highload. Вы сможете не только посмотреть интересные доклады ТОПовых разработчиков, но и задать им вопросы. Полная программа трека здесь. Регистрируйтесь и присоединяйтесь к просмотру!  Реклама. ООО "КОНФЕРЕНЦИИ ОЛЕГА БУНИНА". ИНН 7733863233.

➕ SA-Med2D-20M Dataset: Segment Anything in 2D Medical Imaging with 20 Million masks Модель Segment Anything Model (SAM) достигла впечатляющих результатов при сегментации изображений и успех модели во многом объясняется наличием большого количества обучающих данных с метками. Однако применение SAM для сегментации медицинских изображений не может дать хороших результатов, поскольку SAM не обладает медицинскими знаниями - она не использует медицинские изображения для обучения. SA-Med2D-20M - крупномасштабный датасет по сегментации двумерных медицинских изображений, созданный на основе многочисленных гснимков. Он состоит из 4,6 млн. двумерных медицинских изображений и 19,7 млн. соответствующих масок, охватывающих практически все тело и содержащий значительное разнообразие. В данной работе описаны все датасеты, собранные в SA-Med2D-20M, и подробно описаны способы обработки этих наборов данных. Кроме того, приведена полная статистика SA-Med2D-20M, которая поможет исследователям построить базовые модели медицинского зрения или применить свои модели в медицинских приложениях. 🏆 Самая большая на сегодняшний день база данных по сегментации медицинских изображений (4,6 млн. изображений и 19,7 млн. масок) для обучения моделей. 🏆 Инструмент файнтюнинга на основе модели Segment Anything Model (SAM). 🏆 Всесторонняя оценка SAM-Med2D на крупномасштабных датасетах. 🖥 Github: https://github.com/OpenGVLab/SAM-Med2D 🖥 Colab: https://colab.research.google.com/github/OpenGVLab/SAM-Med2D/blob/main/predictor_example.ipynb 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2311.11969v1 ⭐️ Dataset: https://arxiv.org/abs/2311.11969 ai_machinelearning_big_data

🔥 Live-интенсив: разбираем тестовое задание в OZON на junior-аналитика! 📣 Всем привет! Хотим пригласить вас на интенсив, где мы в прямом эфире будем разбирать настоящее тестовое задание в OZON на аналитика данных! Нам предстоит провести аналитику продаж и доставок с помощью Pandas в Python, а также проиллюстрировать это все графиками. 📅 Дата: 22 ноября 🕘 Время: 19:00 по Мск Что будем делать на интенсиве: ◾️ Проанализируем заказы пользователей по retention, времени доставки, сумме заказа т.д. ◾️ Научимся легко генерировать большой DataFrame с синтетическими данными ◾️ Посчитаем описательные статистики ◾️ Изучим полезные фичи Pandas: apply, map, pct_change и др. ◾️ Построим интерактивные графики с помощью Plotly ◾️ Научимся строить и читать необычные графики - например, violinplot Интенсив подойдет всем — от новичков до тех, кто уже знаком с Python. В прямом эфире мы также расскажем о частых ошибках новичков и поделимся лайфхаками — как достойно пройти собеседование и удивить ревьюера крутыми фишками 🤩 А вы готовы бустануть свои знания и скиллы в аналитике? 👉🏻 Зарегистрироваться на интенсив Реклама. ООО "Айти Резюме". ИНН 4025460134. Erid:LjN8KNDG7

💥 Video-LLaVA: Learning United Visual Representation by Alignment Before Projection Простая, но надежная модель зрительного языка LVLM - Video-LLaVA, который обучается на смешанном наборе данных изображений и видео, взаимно усиливая друг друга. LLM выполнять визуальные рассуждения одновременно о изображениях и видео. Video-LLaVA превосходит Video-ChatGPT, MSRVTT, MSVD, TGIF и ActivityNet на 5,8%, 9,9%, 18,6% и 10,1% на соответственно. Многочисленныйе эксперименты показывают, что Video-LLaVA превосходит модели, разработанные специально для изображений или видео. 🐱Github: https://github.com/PKU-YuanGroup/Video-LLaVA 🤗Demo: https://huggingface.co/spaces/LanguageBind/Video-LLaVA 📕Paper: https://arxiv.org/abs/2311.10122v1 ⏩Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mmbench @ai_machinelearning_big_data

5-6 декабря пройдет YaTalks 2023 - большая технологическая конференция Яндекса Более 100 специалистов, управленцев и учёных по темам нейросетей, разработки продуктов, дизайну интерфейсов, новых технологий и управления в ИТ. Отдельно хочется отметить стек ML: - Андрей Гусаков (технический директор Яндекс Поиска) выступит с докладом о том, какие технологии увеличили скорость целых городов и стран, что происходит сейчас - Андрей Кузнецов (руководитель научной группы FusionBrain, AIRI) расскажет, что сейчас умеют LLM, расскажет об экспериментах,способы общения LLM, механизмы Chain-of-Thought и Tree-of-Thought и общую память Помимо полезных выступлений, будут сессии лайвкодинга, воркшопы и карьерные консультации, и нетворкинг никто не отменял Регистрируетесь, подключайтесь к онлайн трансляции или приходите офлайн и не пропускайте полезные и актуальные кейсы из мира ИТ

🌦 Makani: Massively parallel training of machine-learning based weather and climate models Прогнозирование погоды на основе машинного обучения стало перспективным дополнением к традиционным моделям численного прогнозирования погоды (NWP). Такие модели, как NVIDIA FourCastNet, продемонстрировали, что время вычислений для создания прогнозов погоды может быть сокращено с нескольких часов до нескольких секунд, что является значительным улучшением по сравнению с текущими моделями и на основе NWP. Makani (гавайское слово, означающее "ветер" 🍃🌺) - это новая библиотека от NVIDIA, предназначенная для исследования и разработки моделей погоды и климата на основе машинного обучения на PyTorch. В частности, Makani использовался для обучения сферических нейронных операторов Фурье (SFNO) и адаптивных нейронных операторов Фурье (AFNO) на датасете ERA5. Makani основан на PyTorch и поддерживает различные формы параллелизма моделей и данных, асинхронную загрузку данных, непредсказуемые каналы, авторегрессионное обучение и многое другое. 🐱Github: https://github.com/NVIDIA/makani 📕Blog: https://developer.nvidia.com/blog/modeling-earths-atmosphere-with-spherical-fourier-neural-operators/ ⏩Dataset: https://github.com/NVIDIA/makani/tree/main/datasets @ai_machinelearning_big_data

⚡️ На AI Journey официально пригласили Маска, Альтмана и Брокмана Оргкомитет конференции опубликовал официальное приглашение для миллиардера и основателя Tesla, SpaceX, владельца X Илона Маска, бывшего генерального директора OpenAI Сэма Альтмана и сооснователя OpenAI Грега Брокмана. Организаторы AI Journey считают, что Маск мог бы рассказать какие-то инсайты о нейросети Grok, а Альтман и Брокман — о создании ChatGPT. При этом все они согли бы поделиться своим мнением о развитии искусственного интеллекта. AI Journey 2023 пройдет в Москве 22-24 ноября, на ней выступят эксперты по ИИ со всей планеты. 🤗 Lenta: https://lenta.ru/news/2023/11/19/priglasil/ @ai_machinelearning_big_data

JaxMARL Бенчмарки играют важную роль в разработке алгоритмов машинного обучения. Например, исследования в области обучения с подкреплением (RL) в значительной степени зависят от них. Однако модели RL традиционно запускаются на центральном процессоре, что ограничивает их масштабируемость. Недавние достижения в области JAX позволили использовать аппаратное ускорение для преодоления проблемы нехватки вычислительных мощностей, обеспечивая создание массивно-параллельных обучающих конвейеров и сред RL. Это особенно полезно для исследований в области многоагентного обучения с подкреплением (MARL). В данной работе представлен JaxMARL - первый проект с открытым исходным кодом, сочетающую простоту использования с эффективностью работы на GPU. Обучающий конвейер на основе JAX работает в 12500 раз быстрее, чем существующие подходы. 🐱 Github: https://github.com/flairox/jaxmarl 📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2311.10090v1.pdf ⏩ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mujoco @ai_machinelearning_big_data

Хочешь попробовать себя разработчиком в команде «Самолёта»? «Самолёт» обо всем позаботился и вместе с агентством Ар создал бот «Твой день». Это симулятор профессий, который позволит тебе окунуться в новую профессию, познакомиться с командой, рабочими задачами и корпоративной культурой. Запустив бота, вы будто начнёте рабочий день в команде «Самолёта». Сможете попробовать разные направления: IT для PropTech или HR-платформа. Примерите на себе разные профессии: frontend- и backend-разработчик (Python) Приступить к свои обязанностям очень просто: 1. Заходите в телеграм-бот → @arr_day_bot 2. Выбирайте «Самолёт» и профессию, которые кажутся интересными 3. Выполняйте реальные рабочие задачи и изучайте материалы от коллег 4. Откликайтесь на открытые вакансии, если хотите продолжить работать над проектами Спецпроект продлится до 18 ноября: успевайте! Реклама. Рекламодатель

🪐 ARES: An Automated Evaluation Framework for Retrieval-Augmented Generation Systems ARES - автоматизированная система оценки RAG, предназначенная для оценки LLM моделей по таким параметрам, как релевантность контекста, верность ответа и уместность ответа. RAG - это техника, повышающая производительность языковых моделей путём предоставления модели контекста вместе с вопросом. Используя синтетические обучающие данные, ARES настраивает легковесных судей LM для оценки качества отдельных компонентов RAG. Для смягчения возможных ошибок предсказания ARES использует небольшой набор аннотированных человеком данных. 🐱 Github: https://github.com/stanford-futuredata/ares 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2311.09476 ⏩ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/kilt @ai_machinelearning_big_data

✅Одно из базовых назначений ArchiMate — объединение разрозненных представлений об архитектуре предприятия благодаря еë послойному представлению, где каждый слой показывает устройство уровней предприятия: стратегический уровень, бизнес-уровень, уровень приложений, технологический уровень и другие. 👉Узнайте больше 23.11 в 19:00 мск на бесплатном вебинаре «Введение в язык Архимейт: кому он будет полезен в работе?»: регистрация На вебинаре мы познакомимся: — с назначением языка Архимейт, его концепцией — основными элементами языка Архимейт — примерами диаграмм Урок будет полезен всем, кто хочет познакомиться с Архимейт: — архитекторам, — аналитикам, — тимлидам, — разработчикам. 🔥После урока вы сможете продолжить обучение на курсе со скидкой ЧП по промокоду BLACK23 Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8KbhGE

🇺🇿 Introducing Emu Video and Emu Edit, our latest generative AI research milestones Мета показали свои новые нейросети Emu Video и Emu Edit. Первая — высококачественный генератор видео, а вот вторая интересней — это натоящий редактор ваших фото текстом, без выделения областей, сложных интерфейсов и прочего. Просто пишете, что хотите поменять и как, а нейросеть — выполняет. Демо выглядит потрясающе. 🚀 Meta: https://ai.meta.com/blog/emu-text-to-video-generation-image-editing-research/ ⭐️Project page: https://emu-edit.metademolab.com 📌Paper: https://emu-edit.metademolab.com/assets/emu_edit.pdf ai_machinelearning_big_data

💬 Вступайте в сообщество MLOps-инженеров в Telegram. Там публикуем дайджесты, обсуждаем новые инструменты и технологии. В сообществе вы найдете: ▫️ Новости индустрии production ML; ▫️ Полезные статьи, инструменты и технологии; ▫️ Опыт коллег и лучшие практики. Присоединяйтесь, чтобы получать новые знания от практиков MLOps и дата-аналитики: https://t.me/+Msr-vk2kI144NzJi Реклама ООО «Селектел» erid 2Vtzqv5drfS

Chat-UniVi: Unified Visual Representation Empowers Large Language Models with Image and Video Understanding Chat-UniVi - унифицированная зрительно-языковая модель, способная понимать и участвовать в разговоре с использованием изображений и видео с помощью визуального представления. В модели используется набор динамических визуальных маркеров для единообразного представления изображений и видео. Такая схема представления позволяет модели эффективно использовать ограниченное количество визуальных лексем для одновременного отражения пространственных деталей. Обширные экспиременты показывают, что Chat-UniVi как единая модель стабильно превосходит даже существующие методы, предназначенные исключительно для работы с изображениями или видео. 🐱 Github: https://github.com/pku-yuangroup/chat-univi 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2311.08046v1 ⏩ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/activitynet-qa @ai_machinelearning_big_data

Нижний Новгород, готовьтесь узнать всё о рекомендательных системах! Приглашаем на RecSys Meetup by Sber — будем много общаться, обмениваться опытом, ловить инсайты от экспертов и получать приятные подарки. Когда: 30 ноября, 18:30 Формат: офлайн Локация: коворкинг Гараж, г. Нижний Новгород, Октябрьская, 35 Мы расскажем, как устроены рекомендательные системы в e-commerce, раскроем секреты GPT-like трансформеров и поделимся опытом моделей рекомендаций от Мегамаркета. А ещё – пригласим вас тестировать наши ML-библиотеки! ● Алексей Васильев — исполнительный директор по исследованию данных Sber AI Lab — расскажет о рекомендациях на последовательностях: действительно ли BERT4Rec лучше SASRec? ● Александр Немальцев — руководитель направления по исследованию данных — поделится опытом улучшения качества рекомендаций и роста конверсии, а также деталями, как были устроены наши модели на разных этапах: от базовой коллаборативной фильтрации до нейросетевых подходов. ● Артём Хусаенов — руководитель направления по исследованию данных — рассмотрит кросс-доменные модели рекомендаций для «холодных» пользователей Мегамаркета. Будет интересно, приходите! Зарегистрироваться на RecSys Meetup by Sber

🔥 NVIDIA сжала свои данные за 30 лет своей корпоративной памяти в 13Б параметров. Все свои данные, которые включают проекты по разработке чипов, внутренние кодовые базы и инженерные журналы, такие как отчеты об ошибках, что составляет 24Б токенов. Модель "ChipNeMo" развернута внутри компании и работает как джинн-помощник, который отвечает за : - Генерацию сценариев EDA. EDA расшифровывается как "Electronic Design Automation" - основной программный пакет для проектирования графических процессоров нового поколения. Эти сценарии - ключ к рыночной капитализации в $1T 🦾; - Чатбот-ассистент для инженеров по GPU ASIC и архитектуре, понимающий внутренние спецификации аппаратного дизайна и способный объяснять сложные темы проектирования; - Обобщение и анализ ошибок в рамках внутренней системы отслеживания ошибок и проблем; - Генератор кода уже создает скрипты длиной около 10-20 строк на двух специализированных языках, используемых разработчиками микросхем. 📌 Процесс создания ChipNeMo 📌 Официальный блог @ai_machinelearning_big_data

Хотите разобраться в языковых моделях? Учитесь у профессионалов и получайте знания из первых рук — на интенсиве GPT Week Школы анализа данных Яндекса! Эксперты ШАДа, разрабатывающие YandexGPT, подготовили насыщенную 5-дневную программу. Вы узнаете, как запустить генеративную модель на ограниченных ресурсах, какие вызовы есть в сборе гигантских датасетов и в чём особенности предобучения и alignment. Каждый участник сможет задать вопросы спикерам, а также познакомиться с устройством YandexGPT — от деталей создания до сложных инженерных аспектов. Что ещё нужно знать? Интенсив пройдёт онлайн с 27 ноября по 1 декабря. Участие бесплатное, но потребуется регистрация. Записаться и посмотреть программу можно на сайте. Реклама. ООО «ЯНДЕКС», ИНН 7736207543

🔊 Qwen-Audio: Advancing Universal Audio Understanding via Unified Large-Scale Audio-Language Models Сhat & pretrained large audio language model proposed by Alibaba Cloud. Qwen-Audio (Qwen Large Audio Language Model) - это мультимодальная версия серии больших моделей Qwen (аббревиатура Tongyi Qianwen), предложенная компанией Alibaba Cloud. Qwen-Audio принимает на вход различные звуки (человеческую речь, естественные звуки, музыку и песни) и текст, а на выходе выдает текст. Вклад Qwen-Audio включает в себя: ▪Фундаментальные аудиомодели: Qwen-Audio - это фундаментальная многозадачная аудио-языковая модель, поддерживающая различные задачи, языки и типы аудио, выступающая в качестве универсальной модели понимания аудио. ▪Qwen-Audio-Chat позволяет вести полноценные диалоги . Многозадачная система обучения для всех типов аудиозаписей. Модель включает в себя более 30 задач, и обширные эксперименты показывают, что модель демонстрирует высокую производительность. ▪Результаты экспериментов показывают, что Qwen-Audio достигает впечатляющей производительности в различных эталонных задачах, не требуя тонкой настройки под конкретную задачу, и превосходит свои аналоги. В частности, Qwen-Audio достигает лучших результатов на тестовых наборах Aishell1, cochlscene, ClothoAQA и VocalSound. ▪Гибкий многозадачный чат из аудио- и текстового ввода: Qwen-Audio поддерживает анализ нескольких аудиофайлов, понимание и осмысление звука, восприятие музыки и использование инструментов для редактирования речи. 🐱 Github: https://github.com/qwenlm/qwen-audio 🚀 Demo: https://qwen-audio.github.io/Qwen-Audio/ 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2311.07919v1 ⏩ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/vocalsound @ai_machinelearning_big_data