Data Science | Machinelearning [ru]

GitVerse – теперь и для малого и среднего бизнеса На онлайн-презентации «GitVerse: открой вселенную кода» СберТех рассказал про новые фичи платформы. Cреди них – CI/CD-инструменты, ускоряющие разработку, и новые функции GigaCode – персонального AI-ассистента разработчика (AI, artificial intelligence — искусственный интеллект). Но это еще не все: теперь возможности GitVerse доступны не только индивидуальным разработчикам, но и малому и среднему бизнесу. Это очень удобно: можно организовывать совместную работу команды с GitVerse и управлять доступами к своим репозиториям. Готовы попробовать? Присоединяйтесь.

17 мая собираем всех на IT-конференцию МТС True Tech Day. Наша работа строится на коде, который мы создали из синтеза науки и технологий. Это надёжная и универсальная платформа для разработки продуктов и сервисов. Каждый участник конференции поучаствует в сессиях от лидеров индустрии, испытает технологии в true labs и получит новые впечатления и эмоции. Что будет: → 5 тематических треков: Main, Development, AI/ML, Cloud, Science → 50 спикеров с докладами про архитектуру, облачные платформы, NLP4Code, вероятностное программирование, безопасность контейнеров и другое → 10 часов нетворкинга → цифровые зоны и digital-интеграции → а ещё вечеринка со звездой Все спикеры и темы уже на сайте. Регистрируйся на True Tech Day. Участие бесплатное

​​🖼 HiDiffusion: Unlocking High-Resolution Creativity and Efficiency in Low-Resolution Trained Diffusion Models Новый метод, не требующий обучения, который повышает о и скорость предварительно обученных моделей diffusion. • page: https://hidiffusion.github.io • paper: https://arxiv.org/abs/2311.17528 • code: https://github.com/megvii-research/HiDiffusion •colab: https://colab.research.google.com/drive/1EiBn9lSnPZTU4cikRRaBBexs429M-qty?usp=sharing @Devsp — Подписаться

​​Masked Space-Time Hash Encoding for Efficient Dynamic Scene Reconstruction MSTH - новый метод эффективного восстановления динамических 3D-сцен из многопроекционных или монокулярных видео. 🖥Github: https://github.com/masked-spacetime-hashing/msth 🤗 HH: https://huggingface.co/datasets/masked-spacetime-hashing/Campus 📕Paper: https://arxiv.org/abs/2310.17527v1 ⏩Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mip-nerf-360 @Devsp — Подписаться

Присоединяйтесь к участникам I’ML — конференции для тех, кто использует в проектах машинное обучение 🗓21–22 мая, онлайн Технические доклады про NLP, MLOps, CV, General ML, RecSys, Advanced Analytics, продукты на основе ML. После докладов пройдут дискуссии при участии спикеров — участники смогут обменяться опытом и задать любые вопросы. Билеты можно купить за счет компании. Для тех, кто покупает билеты сам, у нас есть промокод на скидку 10%: DEVSP Реклама. ООО «Джуг Ру Груп». ИНН 7801341446

😂Бедный сеньор) @Devsp — Подписаться

⚡️ Пройди бесплатный тест и узнай, готов ли ты к обучению по Natural Language Processing ❓ Готов ли ты разобраться, как устроены чат-боты? Освоить RAG, Langchain, Fine Tuning? Пройди короткий тест и получи специальную цену на обучение и 3 полезных урока в подарок! ➡️ Давай же, это быстро и очень полезно для твоей карьеры: https://otus.pw/Yn0U/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

​​🔅 FreeNoise: Tuning-Free Longer Video Diffusion via Noise Rescheduling LongerCrafter (FreeNoise) — это не требующая настройки и экономящая время парадигма для создания более длинных видео на основе предварительно обученных моделей распространения видео. Обширные эксперименты показывают превосходство данного метода по сравнению с предыдущими для расширения генеративных возможностей диффузионных моделей видео. 🖥 Github: https://github.com/arthur-qiu/LongerCrafter 📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2310.15169 ⏩ Project: http://haonanqiu.com/projects/FreeNoise.html @Devsp — Подписаться

Новый Data Science Meetup от X5 🧑‍💻 🗓 25 апреля в 19:00 📍Пространство Articon + онлайн трансляция В числе спикеров - специалисты по работе с большими данными из X5 Tech и Звука. 👉 Поговорим о проверенных и новых методах взаимодействия с пользователями: от рекомендаций музыки до генерации контента и чат-ботов на основе искусственного интеллекта. Также обсудим сложности: галлюцинации, мониторинг языковых моделей, методы улучшения RAG-систем. В конце вечера afterparty 🎉 Регистрируйтесь по ссылке До встречи на митапе! 👋 Реклама. ООО "Корпоративный центр ИКС 5", ОГРН 1077760250941

​​☑ PERF: Panoramic Neural Radiance Field from a Single Panorama PERF - новая систему синтеза изображений на 360 градусов, которая обучает панорамное поле нейронного излучения из одной панорамы. PERF позволяет перемещать 3D-изображения в сложной сцене без дорогостоящего и утомительного сбора изображений. Модель подходит для задач преобразование панорамы в 3D, текста в 3D и стилизации 3D-сцен. 🖥 Github: https://github.com/perf-project/PeRF ⚡️Project: https://perf-project.github.io/ 📕Paper: https://arxiv.org/abs/2310.16831v1 ⏩Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/replica @Devsp — Подписаться

​​🪄IC|TC: Image Clustering Conditioned on Text Criteria Новая методология кластеризации изображений на основе заданных пользователем критериев в форме текста с использованием современных моделей визуального языка и больших языковых моделей. В данной работе представлена новая методика кластеризации изображений на основе заданных пользователем текстовых описаний с использованием современных моделей "зрение-язык" и больших языковых моделей. Метод Image Clustering Conditioned on Text Criteria (IC TC), представляет собой новую парадигму кластеризации изображений и требует минимального вмешательства человека и предоставляет пользователю полный контроль над результатами кластеризации. 🖥 Github: https://github.com/sehyunkwon/ictc 📕Paper: https://arxiv.org/pdf/2310.18297v2.pdf ⏩Tasks: https://paperswithcode.com/task/clustering @Devsp — Подписаться

Участвуйте в открытом отборе научных статей по AI/ML: получите возможность опубликовать статью и представить ее на площадке международной конференции по искусственному интеллекту AI Journey! Лучшая статья получит 1 млн рублей! Стартовал приём заявок для отбора статей к публикации в журнале «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления» и его англоязычной версии Doklady Mathematics. Специальное издание выйдет в рамках ежегодной международной конференции по искусственному интеллекту AI Journey. Заявку можно подать на сайте до 20 августа. Статья может быть оформлена на русском или английском языке, а также должна представлять только ранее не опубликованные сведения. Более детальную информацию можно найти в Правилах проведения отбора. Не упустите возможность презентовать свои исследования перед научным сообществом и побороться за денежное вознаграждение! Узнать подробнее о Правилах и отправить заявку -▻ AI Journey

​​🔥 Learning From Mistakes Makes LLM Better Reasoner Модели больших языков (LLM) недавно продемонстрировали замечательные способности к рассуждению на решение математических задач. Имитируя этот процесс обучения, основанный на ошибках, LEMA точно настраивает LLM на парах данных для исправления ошибок, сгенерированных GPT-4. LLM и две задачи по математическому рассуждению, LEMA последовательно улучшает производительность по сравнению с точной настройкой только на основе данных CoT. 🖥 Github: https://github.com/microsoft/codet 📕Paper: https://arxiv.org/pdf/2310.20689v1.pdf ⏩Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/math @Devsp — Подписаться

​​🦙 Файнтюниг Llama 3 с помощью ORPO. Краткое руководство о том, как настроить новую модель Llama 3 8B с ORPO. Эта модель использует контекстное окно размером 8 КБ. Он был обучен с помощью шаблона ChatML. 🤗 Модель: https://huggingface.co/mlabonne/OrpoLlama-3-8B 💻 Colab: https://colab.research.google.com/drive/1eHNWg9gnaXErdAa8_mcvjMupbSS6rDvi?usp=sharing 📝 Статья: https://huggingface.co/blog/mlabonne/orpo-llama-3 @Devsp — Подписаться

Крутая находка >2300 вопросов с собеседований, по анализу данных, машинному обучению, cv, статистике, python. Вопросы разбирают сеньоры, которые сами проводят собесы и дают примеры правильных ответов. Можно сильно упростить прохождение собесов, если заранее изучить популярные вопросы 📈 А здесь собрана целая папка для тех, кто любит машинное обучение.

​​✨ HairFastGAN: Realistic and Robust Hair Transfer with a Fast Encoder-Based Approach Новая модель для переноса прически с эталонного изображения на исходную фотографию для виртуальной примерочной. Эффективность подхода демонстрируется на показателях реализма после случайного переноса прически и реконструкции при переносе исходной прически. ▪️ Paper: https://arxiv.org/abs/2404.01094 ▪️Code: https://github.com/AIRI-Institute/HairFastGAN ▪️Colab: https://colab.research.google.com/#fileId=https%3A//huggingface.co/AIRI-Institute/HairFastGAN/blob/main/notebooks/HairFast_inference.ipynb @Devsp — Подписаться

​​👑Introducing Meta Llama 3: The most capable openly available LLM to date В этом выпуске представлены предварительно обученные и точно настроенные языковые модели с параметрами 8B и 70B, которые могут поддерживать широкий спектр вариантов использования. Следующее поколение Llama демонстрирует современную производительность в широком диапазоне отраслевых тестов и предлагает новые возможности, включая улучшенное мышление. Новые модели Llama 3 с параметрами 8B и 70B являются большим шагом вперед по сравнению с Llama 2 и устанавливают новый уровень развития моделей LLM в этих масштабах. •HF: https://huggingface.co/spaces/ysharma/Chat_with_Meta_llama3_8b •Blog: https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3/ @Devsp — Подписаться

❓ Интересуетесь технологией Hadoop, но не знаете, как начать работать с ней без покупки дорогого кластера? Столкнулись с проблемой доступа к платформе и не знаете, как это решить? После участия в бесплатном практическом уроке «Hadoop в песочнице» 23 апреля в 20:00 мск вы узнаете, как работать с Hadoop без необходимости покупки кластера. Вы освоите методы доступа к платформе, научитесь выполнять простые операции и получите представление о возможностях этой технологии. Вебинар пройдет в преддверии старта большого курса «Data Engineer». Все участники урока получат специальную цену на обучение и консультацию от менеджеров OTUS! ➡ Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок: https://otus.pw/Yn0U/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

​​Студенты из России выиграли ICPC ICPC — самая престижная международная олимпиада по программированию в мире. Соревнования проходили в Египте, причем было проведено сразу два финала олимпиады — за 2022 и 2023 годы. За 2023 год абсолютными чемпионами стала команда FFTilted. В ее составе — Фёдор Ромашов, Александр Бабин и Кирилл Кудряшов. Ребята обошли команду из Пекинского университета, которая была чемпионом 2022 года. Третье место в абсолютном зачете 2022 года заняла команда Undertrained+Overpressured. Ее представляли Максим Гороховский, Иван Сафонов и Тимофей Федосеев.  Обе команды состоят из студентов факультета компьютерных наук ВШЭ, а команда, занявшая первое место – студенты программы Прикладной математики и информатики (ПМИ), созданной Яндексом в момент основания факультета. Всего в международной олимпиаде приняли участие студенты из 170 университетов и 50 стран мира.   Победа в ICPC — это очень круто. Знаем, что крупнейшие технологические компании активно хантят победителей соревнований. Респект от всего сообщества программистов. Читать…

Как прокачать свои знания в ИТ и стать уверенным специалистом по машинному обучению и ИИ? Магистратура Университета ИТМО Проектирование и разработка систем искусственного интеллекта Вы научитесь создавать законченный программный продукт и станете программистом сложных многокомпонентных систем со знаниями в области искусственного интеллекта. На программе 22 бюджетных места, а поступить можно дистанционно. На программе вы научитесь: • собирать бизнес-требования к системам; • понимать особенности использования методов и технологий машинного обучения и их встраивания в продуктовые системы; • проектировать архитектуры систем машинного обучения (ML system design), включая инференс модели; • строить системы мониторинга и сопровождать модели машинного обучения; • работать с инструментами MLFlow, AirFlow, DVC, Tensorboard, ClearML и др. Большинство преподавателей сотрудники крупных ИТ-компаний. Партнеры программы компании MTS, VK Education, Nexign. После выпуска вы сможете работать архитектором систем искусственного интеллекта (AI Architect), руководителем команды разработки ML-систем (ML TeamLead или ML Project Manager). Полное описание программы и подача документов по ссылке. Реклама. Университет ИТМО ИНН:7813045547 erid:2VfnxxkNTfe