Machinelearning

📣 Центр непрерывного образования ФКН приглашает на Летнюю школу по аналитике и Data Science! Вас ждут лекции и мастер-классы от спикеров из Яндекса, МТС, Тинькофф, Альфа-Банка, Х5 Group, Дзен, Genotek, Мегафона и не только. Приглашаем всех, кто хочет разобраться: 🔷 Зачем осваивать анализ данных? Как справиться с огромным потоком данных в компании и использовать их на пользу бизнеса? 🔷 Какие сегодня есть тренды в ИИ и как устроены современные технологии? 🔷 Как Data Science применяется в разных индустриях: ритейле, телекоме и медицине? Какие знания в области нужны для работы аналитика в банке? 🔷 Что нужно изучить, чтобы стать аналитиком данных или специалистом по Data Science? Чем аналитик данных отличается от специалиста по data science? Школа подойдет как тем, кто только решил освоить новую профессию, так и начинающим специалистам. 🗓 Когда: 19-20 августа 2023 📌 Где: здание Вышки в Москве на Покровском бульваре, 11 Участие бесплатное для всех желающих, нужно зарегистрироваться до 14 августа.

🚀 Unified Model for Image, Video, Audio and Language Tasks UnIVAL is a 0.25B-parameter unified model that is multitask pretrained on image and video-text data and target image, video and audio-text downstream tasks. Унифицированная модель с для задач обработки изображений, видео, аудио и языка. 🖥 Github: https://github.com/mshukor/unival 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.16184 ⭐️Project: https://unival-model.github.io/ ☑️ Demo: https://huggingface.co/spaces/mshukor/UnIVAL ai_machinelearning_big_data

5 августа, в 11:00 по белградскому времени пройдёт вебинар о карьере разработчиков в сербском офисе Nebius. Подключайтесь! Мы поговорим обо всём, что стоит знать кандидату. Вы сможете познакомиться с одним из тимлидов разработки Nebius и узнаете про: — Процесс собеседования — Критерии отбора — Переезд — Плюсы работы в нашем сербском офисе Вебинар пройдёт на русском языке. Он будет полезен всем опытным разработчикам, которые рассматривают Сербию как страну для переезда или уже здесь находятся. Регистрация обязательна #реклама, https://nebius.com Erid: LdtCKUBSC

🔥 MetaGPT: Meta Programming for Multi-Agent Collaborative Framework MetaGPT, an innovative framework that infuses effective human workflows as a meta programming approach into LLM-driven multi-agent collaboration. MetaGPT - инновационный фреймворк, позволяющий назначать различные роли GPT для создания ит-продуктов и решения сложных задач. MetaGPT принимает на вход однострочное описание задачи и выдает пользовательские истории / конкурентный анализ / требования / структуры данных / API / документы и т.д. 🖥 Github: https://github.com/geekan/metagpt 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2308.00352v1 ☑️ Roadmap: https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/ROADMAP.md ai_machinelearning_big_data

Этой осенью состоится международная конференция AI Journey 2023, в рамках которой с марта по август проходит отбор научных работ по искусственному интеллекту и машинному обучению. Самые интересные работы будут опубликованы в научном журнале с международной аудиторией, а автор лучшей статьи получит приз - 1 миллион рублей. Не упустите свой шанс принять участие в отборе и получить возможность опубликовать свою статью, а также выступить с докладом на конференции AI Journey! Поторопитесь — осталось совсем немного времени! Подать заявку и ознакомиться с Правилами отбора можно на сайте AI Journey

⏩ SEED-Bench: Benchmarking Multimodal LLMs with Generative Comprehension A benchmark for evaluating Multimodal LLMs using multiple-choice questions. Система генерации вопросов с несколькими вариантами ответов, ориентированных на конкретные параметры оценки, включающая процессы автоматической фильтрации и ручной проверки. 🖥 Github: https://github.com/ailab-cvc/seed-bench 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.16125v1 ☑️ Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/seed-bench ai_machinelearning_big_data

Курс по соревновательному Data Science👨‍💻 🏆 Хочешь покорить Kaggle и научиться выигрывать соревнования по анализу данных? Тогда курс "Введение в соревновательный Data Science" - это именно то, что тебе нужно! 🎯 В отличие от большинства курсов по машинному обучению, этот курс сконцентрирован на практике, а не на теории. Поэтому на нем будет более 200 практических заданий, интервью с Kaggle Grand Masters и, конечно же, внутренние соревнования для отработки техник. ⚡️В программе курса тебя ждет: * Продвинутая работа с pandas и numpy * Генерация, визуализация и фильтрация признаков * Модуль про SOTA градиентные бустинги и то как их тюнить * Стекинг и блендинг моделей * Ускорение вычислений и оптимизация памяти * Парсинг данных из открытых источников * Работа с Kaggle Api и различными облачными вычислительными сервисам * Нейронки для табличных данных * Интервью с Kaggle Grand Masters и многое другое 🚀 Еще ребята проводят еженедельные открытые вебинары, на которых разбирают решения победителей с чемпионатов, делают обзоры предстоящих соревнование и рассказывают про необычные техники, с которыми сталкиваются на практике. 🔗 Подписывайся на их телеграмм канал, чтобы подробнее узнать про курс и следить за открытыми вебинарами.

🦙 ToolLLM: Facilitating Large Language Models to Master 16000+ Real-world APIs 🔨ToolLLM aims to construct open-source, large-scale, high-quality instruction tuning SFT data to facilitate the construction of powerful LLMs with general tool-use capability. Открытая платформа для обучения, настройки и оценки больших языковых моделей. git clone git@github.com:OpenBMB/ToolBench.git 🖥 Github: https://github.com/openbmb/toolbench 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.16789v1 ⭐️Project: openbmb.github.io/ToolBench/ ☑️ Demo: https://github.com/openbmb/toolbench#web-ui ai_machinelearning_big_data

Как создавать качественные ML-системы Команда VK Cloud перевела две статьи о ML-проектах. В первой части подробнее о жизненном цикле, ценности для бизнеса, важности проектной документации и концепциях PoC или MVP. Во второй части: Data-centric ИИ, данны для обучения, разметка и очистка, синтетические данные, Data Engineering и ETL. 💼 Habr: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/749850/ ⏩ Habr2: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/749852/ ai_machinelearning_big_data

📷 Powerful Multi-Task Transformers for Scene Understanding TaskExpert, a novel multi-task mixture-of-experts model that enables learning multiple representative task-generic feature spaces and decoding task-specific features in a dynamic manner. Мощные многозадачные модели трансформеров для анализа и понимания сцен. 🖥 Github: https://github.com/prismformore/multi-task-transformer 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.15324v1 🔗 State of art: https://paperswithcode.com/sota/monocular-depth-estimation-on-cityscapes-3d?p=joint-2d-3d-multi-task-learning-on-cityscapes ai_machinelearning_big_data

Для старта карьеры в машинном обучении не хватает опыта? Решайте реальные рабочие задачи на Симуляторе ML. Под руководством ведущих Data Scientists — Валерия Бабушкина и Богдана Печёнкина — вы не просто  прокачаете отдельные навыки, а поймёте, как сводить бизнес-задачи к задачам машинного обучения. Поработав над проектами различного уровня сложности, вы научитесь:  - Понимать, какие у бизнеса есть проблемы и какими метриками их можно измерить - Проводить А/В-тесты, чтобы подтверждать прирост метрик - Формулировать задачу для модели - Выбирать подходящую модель и обучать её - Организовывать процесс доставки данных для модели - Оборачивать модель в сервис и деплоить его После симулятора вы сможете успешно пройти собеседование на позицию в сфере Machine Learning, получить хорошую работу и приносить пользу бизнесу уже с первых дней.  Симулятор работает в режиме подписки и постоянно пополняется новыми задачами. Присоединяйтесь!

👗 Fashion Matrix: Editing Photos by Just Talking Hierarchical AI system called Fashion Matrix dedicated to editing photos by just talking. Fashion Matrix объединяет различные визуальные и языковые модели и в комплексного ИИ-помощника в области моды. Система состоит из трех модулей: Fashion Assistant, Fashion Designer и AutoMasker, которые используют LLM в качестве поддержки интеллектуальной обработки текста. 🖥 Github: https://github.com/Zheng-Chong/FashionMatrix ⭐️ Project: 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.13240 👁 Video: https://www.youtube.com/watch?v=1z-v0RSleMg&t=3s ⏩ Demo : https://3040fb6b6c32c3715e.gradio.live/ 🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/densepose ai_machinelearning_big_data

NeRF-Det: Learning Geometry-Aware Volumetric Representation for Multi-View 3D Object Detection NeRF-Det - это новый метод обнаружения трехмерных объектов на основе RGB-изображений. В методе NeRF используется для явной оценки 3D-геометрии объекта, что повышает эффективность распознавания. 🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/nerf-det 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.14620v1 ⚡ Project: https://chenfengxu714.github.io/nerfdet/ 🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/arkitscenes ai_machinelearning_big_data

⚡️Маст-хэв список программистов, каналы с последними книжными новинками, библиотеками, разбором кода и актуальной информацией, связанной с вашим языком программирования. Лучший способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке. Python: t.me/pro_python_code C#: t.me/csharp_ci C/C++/ t.me/cpluspluc Машинное обучение: t.me/machinelearning_interview Data Science: t.me/data_analysis_ml Devops: t.me/devOPSitsec Go: t.me/Golang_google Базы данных: t.me/sqlhub Rust: t.me/rust_code Javascript: t.me/javascriptv React: t.me/react_tg PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Linux: t.me/+A8jY79rcyKJlYWY6 Big Data: t.me/bigdatai Хакинг: t.me/linuxkalii Java: t.me/javatg 💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy 🎞 YouTube канал: https://www.youtube.com/@uproger 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers

🐧 Tracking Anything in High Quality Новый фреймворк для высокопроизводительного отслеживания и сегментации объектов. 🖥 Github: https://github.com/jiawen-zhu/hqtrack 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.13974v1 🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ovis ai_machinelearning_big_data

Just wanted to share with you that CrunchDAO is organizing the ADIA Lab Market Prediction Competition with a 100 000 USD Prize pool! Here is what we offer (on top of the 100 000$ Prize pool) for you to participate). - 128$ (40$Crunch) if you score > 3.5 - 320$ (100$Crunch) if you score > 4 These rewards are paid in $Crunch (you can swap it against USDC whenever you want). They are only intended for you and can only work if you register through this link : https://crunchdao.com/live/adialab?referral=Sfodpwltzyn6Li3 The challenge of the competition is to rank the investments from best to worst at each given date. The scoring function for the competition is based on Spearman's rank correlation, which measures how well the predicted ranking of the investments matches up with the actual ranking.

🦙 LLM Attacks Universal and Transferable Attacks on Aligned Language Models. Метод атак, заставляющий llm модели генерировать нежелательное поведение. 🖥 Github: https://github.com/llm-attacks/llm-attacks 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.15043v1 🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ethics-1 ai_machinelearning_big_data

ANNOUNCING SDXL 1.0 The Stability AI team is proud to release as an open model SDXL 1.0, the next iteration in the evolution of text-to-image generation models. Stability AI объявили о выпуске Stable Diffusion 1.0 XL, новой версии популярной модели для генерации изображений. SDXL 1.0 представляет собой базовую модель с 3,5B параметров и пайплайн с ансамблем моделей из 6,6B параметров. 💫 Announcement: https://stability.ai/blog/stable-diffusion-sdxl-1-announcement 🖥 Github: https://github.com/Stability-AI/generative-models ⭐️ Clip: https://clipdrop.co/stable-diffusion ai_machinelearning_big_data

⏩ Edge Guided GANs with Multi-Scale Contrastive Learning for Semantic Image Synthesis ECGAN новая система для решения сложной задачи семантического синтеза изображений. 🖥 Github: https://github.com/ha0tang/ecgan 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.12084v1 🔥 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cityscapes ai_machinelearning_big_data

Думаете о международной карьере, но боитесь, что не хватит английского? Практикуйте его в разговорных клубах для IT-специалистов. За пять дней вы: - узнаете, как готовиться к собеседованию на английском - попробуете использовать фреймворк STAR на примере собеседования - потренируетесь вести дискуссию и вежливо отстаивать свою точку зрения - получите подарки от Яндекс Практикума Формат: закрытый телеграм-канал и два воркшопа в Zoom. В канале вы получите чек-листы и будете решать упражнения. На воркшопах — сможете попрактиковаться с преподавателем и другими студентами. Ведущая: Василиса Шеромова. Преподаватель на курсах английского для работы в IT. Опыт преподавания: больше 10 лет. Пять лет работала менеджером по маркетингу в IT-компаниях.