Machine learning Interview

⚡️ Nemotron-Mini-4B-Instruct: инструктивная компактная модель от Nvidia Nemotron-Mini-4B-Instruct - небольшая модель, полученная в результате файнтюна, обрезки (pruning), дистилляции и квантования модели Minitron-4B-Base. Эта модель оптимизирована для roleplay-сценариев, RAG QA и вызова функций на английском языке. Практическое применение модели ориентировано на интеграции в гейм-разработке, преимущественно - в экосистеме NVIDIA. Модель обучалась в период февраль-август 2024 года. При создании Nemotron-Mini-4B-Instruct использованы техники Grouped-Query Attention (GQA) и Rotary Position Embeddings (RoPE). ▶️Технические характеристики: 🟢total params - 4B; 🟢embedding size - 3072; 🟢attention heads - 32; 🟢MLP intermediate dimension - 9216; 🟢input context - 4096. Пример инференса в Transformers, шаблоны простого промпта и instruct- шаблон в карточке модели на Huggingface. Есть неофициальные квантованные (imatrix) GGUF - версии модели в 8 разрядностях, от 3-bit (2.18 Gb) до 16-bit (8.39 Gb) для запуска в llama.cpp и LM Studio. 📌Лицензирование : NVIDIA Community Model License. 🟡Страница модели на NGC Catalog 🟡Модель 🟡GGUF 🟡Arxiv 🟡Demo @ai_machinelearning_big_data #AI #NVIDIA #LLM #ML #Nemotron

🥥 Kokoc Hackathon 2024: Объединяй технологии, спорт и бизнес! Прими участие в Kokoc Hackathon 2024 – событии, где спорт, e-commerce и технологии сливаются воедино! С 3 по 18 октября ты сможешь решить реальные кейсы и побороться за призовой фонд в 1 000 000 рублей. 💼 Приглашаем аналитиков, ML-специалистов, Product-менеджеров, Backend и Frontend-разработчиков (знание Python, Django и/или PHP будет преимуществом), UI/UX-дизайнеров, студентов и выпускников технических вузов. 🎯 Задачи хакатона: 1. Веб-платформа для футбольного клуба – создай платформу для взаимодействия клуба и болельщиков. 2. Интеллектуальная рекомендательная система – создай ML-модель, прогнозирующую действия пользователей интернет-магазина. 📅 Таймлайн: 🔸 3 сентября - 30 сентября: Регистрация 🔸 3 октября: Открытие и задачи 🔸 4 - 10 октября: Чек-поинты с экспертами 🔸 18 октября: Питчинг и награждение 👉 Регистрируйся до 30 сентября! https://cnrlink.com/kokochack2024mlinview Реклама. ООО «Эдбокс». ИНН: 9702043065. erid: LjN8KbMRL

📌Open Source в ML/Data: исследование ИТМО ИТМО представил анализ Open Source проектов в области машинного обучения и работы с данными в России. Вот ключевые моменты: — Лидеры: Яндекс, Сбер, Т-банк. — Решения российских разработчиков ориентируются на локальный и международный рынок. — Исследователи насчитали 120 открытых решений от Яндекса. — В топ-3 проектов компании попали CatBoost, YTsaurus, YDB. — Среди свежих релизов: YaFSDP, Gravity UI, Diplodoc, DataLens. — В список также попал ex-проект Яндекса — ClickHouse. Исследование показало смену парадигмы: участники больше не считают, что опенсорс играет на руку конкурентам. Фокус смещается на коллективное развитие сферы через открытые проекты. 🟡Сайт исследования @machinelearning_interview

Пофиксил баг — устроил перерыв с бесплатными печеньками, зарелизил новую программу — выпил чай на офисной кухне 😅 Если хочешь получать реальные бонусы и признание коллег — приходи в Сбер. Обещаем, у тебя будут только масштабные и интересные таски, а ещё ты станешь частью сообщества амбициозных и классных IT-специалистов. Прокачивай скилы за счёт банка, получай премии и пользуйся ДМС с первого дня работы. Но и печеньки у нас тоже есть! 😉 Звучит заманчиво? Присоединяйся!

🖥 UNet 3+ Implementation in TensorFlow В этой статье представлена реализация архитектуры UNet 3+ с помощью TensorFlow. UNet 3+ расширяет классическую архитектуру UNet и UNet++. В статье рассмотрен каждый блок архитектуры UNet 3+ и объяснено, как они работают и что способствует повышению производительности модели. Понимание этих блоков позволит понять механизмы, лежащие в основе UNet 3+, и то, как она эффективно справляется с такими задачами, как сегментация изображений или другими задачами попиксельного предсказания. https://idiotdeveloper.com/unet-3-plus-implementation-in-tensorflow/

🖥 SQL для Data Science: ключевые вопросы с собеседований по разным уровням Подборка важных SQL вопросов для разных уровней👇 🔹 Начинающие (0-2 года): ▪️ В чем разница между WHERE и HAVING? ▪️ Какие виды JOIN существуют в SQL? 🔹 Опытные (2-5 лет): ▪️ Запрос для поиска второй по величине зарплаты. ▪️ Оконные функции в SQL, пример с ROW_NUMBER(). 🔹 Эксперты (5+ лет): ▪️ Как оптимизировать медленный запрос? ▪️ Когда использовать кластеризованные и некластеризованные индексы? 🖥 Ссылка @machinelearning_interview

⚡️ OpenAI релизнули новую модель OpenAI o1, которая в разы мощнее GPT-4o. Тот самый секретны проект, над которым так долго работала компания. Доступ обещают дать уже сегодня. @ai_machinelearning_big_data #openai #chatgpt

🛠 Какова роль у небольших моделей в эпоху LLM: Интересный Обзор В этой работе рассматриваются взаимоотношения между LLM и малыми моделями, анализируется их потенциал в использовании вместе с большими моделями и иъ конкурентные преимущества. 📝https://arxiv.org/abs/2409.06857 👨🏽‍💻https://github.com/tigerchen52/role_of_small_models @machinelearning_interview

Ozon Tech устраивает IT-конференцию, на которой нужно быть! Знакомьтесь — E-CODE — пространство, где код меняет и упрощает жизнь. ⏰ 28 – 29 сентября. Онлайн и офлайн (Москва) В программе технологический трек для ML-инженеров и научно-популярный для тех, кто в моделях уже преисполнился. А ещё угощения и развлечения — от настолок до караоке. Вечером — выступления музыкальных групп и афтепати. Количество мест ограничено, не откладывайте. 📌 Зарегистрироваться

🌟 Google представила инструмент для преобразования любой научной статьи в подкаст. Illuminate – это сервис text-to-audio, который позволяет быстро ознакомиться с содержанием научных статей. Сейчас инструмент доступен только по запросу – необходимо встать в очередь ожидания. Однако на сайте Illuminate уже есть подкасты по известным научным статьям в области искусственного интеллекта: 🎧 Attention is All You Need 🎧 Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models 🎧 On Limitations of the Transformer Architecture 🎧 MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision https://illuminate.google.com/home @machinelearning_interview

🔥 Готовый алгоритм по обучению нейросети для получения клиентов из телеграма Таким бесплатно делится команда OneSpot. Если не знали, это ребята, которые подключают Telegram Ads с маркировкой и аналитикой от 250 €. Гайд они писали вместе с клиентом, маркетологом, которому нейросеть помогла улучшить показатели в Telegram Ads: — сократить время написание объявлений — увеличить % объявлений, которые сразу проходят модерацию — снизить CPL до 1 € в некоторых проектах — снизить плановые значения CPC Получить гайд можно бесплатно, пройдя регистрацию в OneSpot → В гайде — конкретные шаги по обучению нейросети, примеры промтов, лайфхаки и рекомендации автора. Ссылку на PDF найдете прямо в stories в личном кабинете. Успевайте, stories — формат исчезающий 😉 Регистрация в OneSpot → Реклама. ООО "101". ИНН 7706798634.

✔️ Книга+практика : Understanding Deep Learning Книга “Understanding Deep Learning” посвящена идеям и принципам, лежащим в основе глубокого обучения. Подача материала построена таким образом, чтобы читатель мог понять материал настолько эффективно, насколько это возможно. Для читателей, желающих углубиться в изучение, в каждой главе приведены соответствующие задачи, записные книжки по Python и подробные справочные материалы. В первой части книги представлены модели глубокого обучения и обсуждается, как их обучать, измерять их производительность и улучшать эту производительность. В следующей части рассматриваются архитектуры, которые специализируются на изображениях, тексте и графических данных. Для свободного понимания этих двух глав требуется понимать принципы линейной алгебры, матанализа и теории вероятностей. Последующие части книги посвящены генеративным моделям и методике обучения с подкреплением. Эти главы требуют больших знаний в области теории вероятностей и математического анализа. В последней главе обсуждается этика искусственного интеллекта и призыв к практикующим инженерам задуматься о моральных последствиях своей работы. Автор книги: Simon J. D. Prince - почетный профессор информатики в Университете Bath (Великобритания) , со-автор более 80 опубликованных исследований в области ML. Научный сотрудник, специализирующийся на искусственном интеллекте и глубоком обучении, он руководил группами ресерча в Anthropics Technologies Ltd, Borealis AI и других компаниях. Дополнительно, на отдельном сайте книги, читателям доступны: 🟢ответы на наиболее частые вопросы студентов; 🟢ipynb - ноутбуки для практических занятий по материалам книги; 🟢интерактивные иллюстрации по темам; 🟢презентации по каждой главе для преподавателей, которые захотят построить свое обучение на содержимом книги; 🟢большой список статей по 12 направлениям для продолжения обучения после прочтения книги: AI Theory, Transformers & LLMs, Unsupervised learning, Natural language processing, Computer vision и др. ▶️Дата последней актуализации книги : 28 августа 2024 года. 📌Стоимость: бесплатно 🟡Сайт книги 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Book

📚 Справочник-шпаргалка по методологиям и паттернам на Python Это обширный гайд на «Хабре», который расскажет о: ▪паттернах (порождающих, структурных, поведенческих); ▪разработке через тестирование (TDD); ▪разработке, основанной на описании поведения (BDD); ▪предметно-ориентированном проектировании (DDD). 🔗 Ссылка

🌲 Supertree — инструмент для создания интерактивных визуализаций деревьев решений: - Работает с Jupyter Notebooks, Jupyter Lab, Google Colab и другими средами, поддерживающими рендеринг HTML. - Поддерживает возможность масштабирования дерева (зум). - Позволяет разворачивать и сворачивать выбранные узлы для более удобного анализа. https://github.com/mljar/supertree @machinelearning_interview

Оффер в AI VK и Дзен для ML- и Backend-разработчиков С 16 по 20 сентября пройдет Late Night Offer для ML- и Backend-разработчиков — шанс попасть в команду VK один вечер. Как получить оффер: сначала пообщаться с рекрутерами, выбрать команду и слот для индивидуального интервью. После чего познакомиться с тимлидами и пройти технические собеседования. А в конце — пройти финальное собеседование и получить заветный оффер. Встречи будут проходить по вечерам, с 18:00 до 22:00. Оффер можно получить в тот же вечер! Отклик

Давайте проверим ваши знания работы бинарного дерева поиска. Посмотрите на изображение и ответьте на вопрос ниже. #викторина #bst

Станьте AI-разработчиком на Python и зарабатывайте от 150.000₽ в месяц 🔥🔥🔥 Мы научим вас создавать и тренировать нейронные сети, и вы сможете: 1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тыс. ₽ в месяц 2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тыс. ₽ за проект 3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате На интенсиве будет много практики: создадим 9 нейросетей за 1 вечер: 🧬 Оценка выброса CO2 по параметрам машины 🧬 Сегментация изображения для робота доставщика 🧬 Трекинг людей на видео 🧬 Распознавание речи и другие Ведущий интенсива - Senior AI-разработчик и основатель Университета искусственного интеллекта 🔥 Регистрируйтесь на бесплатный интенсив! Встречаемся в ближайшую среду. Вы узнаете, как освоить самую востребованную профессию и гарантированно зарабатывать!

🌟 repo2vec: простая библиотека, позволяющая общаться с публичным или частным репозиторием. Иногда просто нужно узнать, как работает код и как его интегрировать, не тратя часы на изучение самого кода. Repo2vec - это как GitHub Copilot, но с самой актуальной информацией о целевом репозитории. Возможности: 🟢 Простая настройка: запустите пару скриптов и у вас будет функциональный интерфейс чата для вашего кода; 🟢Документированные ответы: каждый ответ показывает, откуда в коде был извлечен контекст для ответа; 🟢Работает локально или в облаке: вы можете использовать Marqo для эмбеддинга + векторного хранилища и Ollama для чата с LLM или настроить эмбеддинги OpenAI + Pinecone для векторного хранилища + OpenAI или Anthropic для чата LLM; 🟢 Plug-and-play: каждый компонент конвейера легко заменяем. Инженерные стандарты уровня Google позволяют вам настраивать все по своему усмотрению; 🟢Индексация Issues (опционально): вы можете дополнительно индексировать issues, установив ключ --index-issues. И наоборот, вы можете отключить индексирование кода (и индексировать только issues), ключом --no-index-repo. Помимо self-hosted варианта для приватных репозиториев, repo2vec существует в виде бесплатного онлайн-сервиса индексации публичных репозиториев Github - Code Sage. ▶️Установка на примере Marqo, Ollama и чатом в GradioUI:

# Install the library
pip install repo2vec

# Install Marqo instance using Docker:
docker rm -f marqo
docker pull marqoai/marqo:latest
docker run --name marqo -it -p 8882:8882 marqoai/marqo:latest

# Run index your codebase: 
index github-repo-name 
  --embedder-type=marqo 
  --vector-store-type=marqo 
  --index-name=your-index-name
  
# Сhat with a local LLM via Ollama

# Start Gradio:
chat github-repo-name
  --llm-provider=ollama
  --llm-model=llama3.1
  --vector-store-type=marqo 
  --index-name=your-index-name

📌Лицензирование : Apache 2.0 License. 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #RAG #repo2vec

Серия хакатонов в рамках ИТ-конференции «Импульс Т1» стартует в Ижевске! Соревнование пройдёт с 20 по 23 сентября в гибридном формате. Призовой фонд – 600 000 рублей! К участию приглашаются команды начинающих специалистов и опытных айтишников в составе от 3 до 5 человек. Обращаем ваше внимание, что 22 и 23 сентября будет необходимо очное присутствие как минимум троих членов команды! Хакатон Т1 — это 48 часов решения реальных продуктовых задач от одного из ведущих ИТ-холдингов страны! В каждом из двух треков будут определены по 3 команды победителей, которые разделят между собой призовой фонд. Треки хакатона: «SDK приоритезатор: плагин обратной связи по продукту» Создать SDK, который позволит пользователям голосовать за новые функции приложения и/или сайта. Результаты голосования будут передаваться продуктовой команде для улучшения продукта на основе пользовательских предпочтений. «АгроНавигатор: оптимальные полеты БПЛА» Разработайте систему, которая рассчитывает полетные задания для БПЛА с учетом всех летных характеристик и нормальных погодных условий. Призы: 1 место: 140 000 рублей 2 место: 90 000 рублей 3 место: 70 000 рублей Награждается топ-3 команды в каждом из двух треков. Расписание: ➡️ 20-21 сентября — онлайн-этап (открытие задач, два чекпоинта) ➡️ 22-23 сентября — офлайн-этап в г. Ижевск (один чекпоинт, защита проектов) Участники очного этапа хакатона смогут не только побороться за карьерные перспективы и призы, но и — стать частью масштабной ИТ-конференции «Импульс Т1», где эксперты холдинга расскажут о главных трендах индустрии, поговорят об инженерии, науке и технологиях, а также поделятся своим практическим опытом; — получить работу мечты, пройдя собеседование прямо на площадке ИТ-конференции: подать заявку на участие в One Week Offer от Т1 может каждый участник хакатона при регистрации! ➡️ Успейте зарегистрироваться до 16 сентября, чтобы не пропустить приглашение на хакатон: https://cnrlink.com/hackt1izhevskmlinterview Реклама. ООО "Т1". ИНН: 7720484492. erid: LjN8JydDi