Data Science | Machinelearning [ru]

​​⚡️ByteDance presents SDXL-Lightning: a lightning fast 1024px text-to-image generation model SDXL-Lightning — это молниеносная модель преобразования текста в изображение. Он может генерировать высококачественные изображения размером 1024 пикселей за несколько шагов. ▪HF: https://huggingface.co/ByteDance/SDXL-Lightning @Devsp — Подписаться

🚨 Безопасность ваших данных под угрозой За последние годы инфраструктура компаний разрослась: она содержит сотни терабайтов разнородной информации, вопрос защиты которой стоит особенно остро. На рынке кибербезопасности представлено несколько классов решений для защиты данных — это системы DLP, DAM, DCAP и другие. Однако практически ежедневно мы видим новости об очередной крупной утечке. Например, только за 2022 год, по информации DLBI, в сеть утекли данные 75% россиян. Мы хотим выяснить, чего не хватает пользователям существующих решений. Если вы занимаетесь защитой данных в компании, пройдите наш опрос.

​​😎Track-Anything: A Flexible and Interactive Tool for Video Object Tracking and Segmentation Track-Anything — это гибкий и интерактивный инструмент для отслеживания и сегментации видеообъектов. Он разработан на основе Segment Anything и может указывать что-либо для отслеживания и сегментации только с помощью кликов пользователя. 🖥 Github: https://github.com/gaomingqi/Track-Anything ⏩ Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/vit/tutorial_tam.html @Devsp — Подписаться

​​😎Track-Anything: A Flexible and Interactive Tool for Video Object Tracking and Segmentation Track-Anything — это гибкий и интерактивный инструмент для отслеживания и сегментации видеообъектов. Он разработан на основе Segment Anything и может указывать что-либо для отслеживания и сегментации только с помощью кликов пользователя. 🖥 Github: https://github.com/gaomingqi/Track-Anything ⏩ Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/vit/tutorial_tam.html @Devsp — Подписаться

Весь опыт Data Science – в одном месте. Data Fusion в четвертый раз соберет DS-экспертов для диалога на кросс-индустриальной площадке. Конференция пройдет 17-18 апреля в Москве. Регистрация уже открыта: https://cnrlink.com/datafusiondsm Data Fusion 2024 – главное событие весны в области анализа больших данных и технологий ИИ. Исследованиям и практике посвящен первый день конференции. – Известные ученые и эксперты по Data Science расскажут о трендах в различных направлениях машинного обучения и технологиях ИИ. – Желающие еще глубже погрузиться в сферу искусственного интеллекта смогут посетить трек ML+, посвященный использованию машинного обучения на стыке с физикой, медициной и фармакологией и другими науками. Второй день мероприятия будет посвящены бизнесу и стратегии. В этом году конференция Data Fusion пройдет в московском технологическом кластере «Ломоносов». Регистрация здесь: https://cnrlink.com/datafusiondsm Реклама. БАНК ВТБ (ПАО). ИНН 7702070139. erid: LjN8KSxHp

​​😎Track-Anything: A Flexible and Interactive Tool for Video Object Tracking and Segmentation Track-Anything — это гибкий и интерактивный инструмент для отслеживания и сегментации видеообъектов. Он разработан на основе Segment Anything и может указывать что-либо для отслеживания и сегментации только с помощью кликов пользователя. 🖥 Github: https://github.com/gaomingqi/Track-Anything ⏩ Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/vit/tutorial_tam.html @Devsp — Подписаться

​​🥸Advancing Object Segmentation with SAM: A Meta AI Research Project from FAIR Модель Segment Anything Model (SAM) создает высококачественные маски объектов из подсказок ввода, таких как точки или прямоугольники, и ее можно использовать для создания масок для всех объектов на изображении. 🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/segment-anything ⏩ Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/vit/tutorial_sam.html @Devsp — Подписаться

🗓 22 февраля, 16:00 📌Аналитические инструменты для ленивых Что делать, если хочется заниматься аналитикой данных, а не установкой библиотек и инструментов? Присоединяйтесь на практический вебинар от @Selectel, на котором коллеги расскажут, как получить доступ к GPU без лишней настройки, запустить несколько изолированных JupyterLab на одной GPU и развернуть собственную LLM. Основные темы: ◽️Инфраструктура с GPU. ◽️Генерация изображений. ◽️ML-эксперименты и запуск LLM. ◽️Сбор данных и BI-аналитика. Регистрируйтесь на мероприятие и участвуйте в розыгрыше приза за лучший вопрос: https://slc.tl/vr300 Реклама ООО «Селектел» erid 2Vtzqw11Riy

​​🚀Optimizing Real-Time Object Detection with NanoOWL: Enhancing OWL-ViT on NVIDIA Jetson Platforms NanoOWL — это проект, который оптимизирует OWL-ViT для работы в реальном времени на платформах NVIDIA Jetson Orin с NVIDIA TensorRT. NanoOWL также представляет новый конвейер «обнаружения деревьев», который сочетает в себе OWL-ViT и CLIP, чтобы обеспечить вложенное обнаружение и классификацию чего угодно на любом уровне, просто предоставляя текст. 🖥 Github: https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/nanoowl ⏩ Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/vit/tutorial_nanoowl.html @Devsp — Подписаться

​​🗣Whisper: A Multitasking Speech Recognition Model for Multilingual Applications Whisper — это универсальная модель распознавания речи. Он обучен на большом наборе данных разнообразного аудио, а также представляет собой многозадачную модель, которая может выполнять многоязычное распознавание речи, перевод речи и идентификацию языка. 🖥 Github: https://github.com/openai/whisper ⏩ Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/tutorial_whisper.html @Devsp — Подписаться

Если вы уже знакомы с ML-моделями или даже работаете на позиции джуниор-специалиста, для получения следующего грейда будет кстати наставничество опытных коллег и дополнительная практика. Всё это можно найти на курсе Яндекс Практикума. За 4 месяца: — вы поймёте, как переводить бизнес-задачу на язык машинного обучения, — научитесь строить продвинутые ML-модели, — создадите 3 сервиса в облаке для решения задач бизнеса. Всю дорогу с вами будут наставники и такие же как вы студенты — для обратной связи и поддержки. Начните курс с бесплатной вводной части, она поможет понять, подходит ли вам программа.

​​🦾LLaVA: Large Language and Vision Assistant LLaVA is a popular multimodal vision/language model that you can run locally on Jetson to answer questions about image prompts and queries. 🖥 Github: https://llava-vl.github.io/ ⏩ Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/tutorial_llava.html @Devsp — Подписаться

​​🎉Deep Learning Research on Audio Generation with AudioCraft: A PyTorch Library AudioCraft — это библиотека PyTorch для исследований в области глубокого обучения генерации звука. AudioCraft содержит код вывода и обучения для двух современных генеративных моделей искусственного интеллекта, создающих высококачественный звук: AudioGen и MusicGen. 🖥 Github: https://github.com/facebookresearch/audiocraft ⏩ Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/tutorial_audiocraft.html @Devsp — Подписаться

Что будет, если есть суп в час по чайной ложке? За год вы съедите 43 литра. Это мы к тому, что в году целых 8 784 часа — успеть можно многое. Например, чтобы освоить профессию 1С‑аналитик, нужно 480 часов. Все серии «Доктора Кто» займут уже 396 часов. Ну а если собираетесь взойти на Эверест, готовьте минимум 1344 часа. → Узнайте, сколько «весят» другие дела

​​🚀Maximizing NanoDB Efficiency: A Guide to Containerized Image Management and Operations NanoDB — это мультимодальная векторная база данных, оптимизированная для CUDA, которая использует встраивания из преобразователя изображения CLIP для поиска по сходству txt2img и img2img. 🖥 Github: https://github.com/dusty-nv/jetson-containers/blob/master/packages/vectordb/nanodb/README.md ⏩ Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/tutorial_nanodb.html @Devsp — Подписаться

​​🌐NanoSAM: Real-Time Object Segmentation on NVIDIA Jetson Orin Platforms with NVIDIA TensorRT NanoSAM — это вариант модели Segment Anything (SAM), который способен работать в реальном времени на платформах NVIDIA Jetson Orin с NVIDIA TensorRT. Он обучается путем дистилляции кодера изображений MobileSAM на немаркированных изображениях. Для ознакомления с дистилляцией знаний мы рекомендуем ознакомиться с этим руководством. 🖥Github: https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/nanosam ⏩Tutorial: https://www.jetson-ai-lab.com/vit/tutorial_nanosam.html @Devsp — Подписаться

ML TALENT MATCH Примите участие в трехдневном хакатоне гибридного формата с 28 февраля по 1 марта, выполните задание одного из трёх кейсов на выбор и станьте победителем! Кейсы: 1. Алгоритм для структурирования информации в резюме кандидатов 2. Алгоритм для сопоставления резюме и вакансии Для кого: - Junior и Middle разработчики; - Product-менеджеры; - ML-специалисты; - NLP- специалисты; - Аналитики; - Студенты; - Команды от 3 до 5 человек. Призовой фонд - 300 000 рублей. Формат: онлайн/офлайн награждение в г. Москва, Кластер Ломоносов (ИНТЦ МГУ «Воробьёвы горы») Подробная информация и регистрация: https://clck.ru/38qHsR Реклама. ООО "Акселератор Возможностей". ИНН 9704005146 erid 2VtzqvmoBUD

​​🐶Лапочки с характером: Как машинное обучение помогает определить тип личности ваших пёсиков В данной статье описывается успешная попытка применить методы искусственного интеллекта и ML для классификации и прогнозирования личностных качеств собак с использованием поведенческих данных, полученных из базы данных C-BARQ. Читать...

Внимание!🕵️‍♀️ Разыскиваются смелые и талантливые data scientists для участия в ежегодном онлайн-соревновании по машинному обучению Data Fusion Contest c призовым фондом в 2 000 000 рублей. Отличительные черты: 🔹 Хотят добавить новые DS/ML-методы в свой арсенал. 🔹 Ищут возможности получить ценные знания и практический опыт на онлайн-митапах и воркшопах. 🔹 Стремятся проявить себя в Data Science сообществе. 🏆 Участники смогут попрактиковаться в решении одной или двух задач сразу: по геоаналитике и по моделям оттоков клиентов. Также их ждет много подарков и награда за лучшие публичные решения по обеим задачам. Зарегистрироваться на новый ML-челлендж от крупнейших компаний России можно по ссылке — https://vk.cc/cuGuwD

​​📔Использование Jupyter Notebook для разведочного анализа данных В этой статье мы поговорим о блокнотах Jupyter именно с точки зрения бизнеса, с точки зрения их применения в работе над реальными продуктами. Читать...