DATApedia | Data science
Open in Telegram
Тут вы найдете всё, что связано с Data Science, AI и Machine Learning, как для начинающих, так и для бывалых специалистов. Также, для вас, мы переводим зарубежные статьи. Сотрудничество: @Seyfme
Show more3 309
Subscribers
No data24 hours
-57 days
-3230 days
Posts Archive
GPT-4o: больше мощи, но меньше цены. Почему так и что на самом деле умеет модель?
Недавно, OpenAI показали свою революционную модель GPT-4o. Общаться с ней можно голосом и даже по видео, при этом вообще без задержек. А еще GPT-4o понимает тон голоса, может шутить, отвечать с (почти) человеческой интонацией, переводить в режиме реального времени и даже петь.
При всем этом модель дешевле, чем ее предшественница, GPT-4 Turbo, во всем уступающая GPT-4o. Как такое может быть, что прямо сейчас умеет модель и почему GPT-4o на самом деле первая настоящая мультимодальная разработка OpenAI? Со всем этим разберемся в статье, а еще расскажем про все‑все самые интересные пасхалки Альтмана...
Читать | DATApedia | #DS_AI
⚡️Новая веха в развитии искусственного интеллекта: представлен GPT-4o от OpenAI
📣 На недавней презентации OpenAI представили миру свою новейшую разработку - модель GPT-4o. Это прорыв в области искусственного интеллекта, который обещает изменить наше представление о возможностях машинного обучения.
❗️Одно из самых впечатляющих достижений GPT-4o - ее способность работать с кодом. По сравнению с предыдущими моделями, разница в производительности просто поражает воображение. Более того, модель теперь поддерживает режим стриминга для MacOS, позволяющий обрабатывать код прямо на экране.
🔥Но самое важное - GPT-4o является настоящей мультимодальной моделью. Она обучалась одновременно на текстах, изображениях и звуках, что делает ее уникальной среди существующих моделей!
⭐️Это открывает новые возможности для общения с ботом. Теперь можно взаимодействовать с ним голосом и даже по видео, причем без каких-либо задержек. Модель также способна понимать интонации, шутить и переводить в режиме реального времени. Все это напоминает сюжет фильма «Her».
✔️GPT-4o работает в два раза быстрее и на 50% дешевле своего предшественника, GPT-4 Turbo, и обладает контекстом в 128к. Уже сейчас она доступна через API, а в скором времени станет доступна всем бесплатным пользователям.
Зачем компаниям ML? Разбираемся на примере Netflix
В последнее время, куда ни глянешь, только и разговоров, что про ML. Но всегда хочется увидеть результаты работы на практике. Если с IT-гигантами все понятно, то зачем ML, скажем, компаниям из индустрии развлечений? В статье попробуем разобраться с этим (насколько позволят открытые источники) на примере Netflix.
Читать | DATApedia
Как пользоваться Claude: знакомство с главным конкурентом ChatGPT и базовые правила его использования
В этой статье мы подробно рассмотрим ключевые отличия Claude от ChatGPT, дадим практические рекомендации по эффективной работе с этим ИИ-помощником и обсудим перспективы дальнейшего развития подобных систем.
Читать | DATApedia | #DS_AI
На практике пробуем KAN – принципиально новую архитектуру нейросетей
В статье обсуждается новая архитектура нейросетей под названием KAN (Kolmogorov-Arnold Networks), которая отличается от традиционных многослойных перцептронов (MLP) и может быть использована для задач регрессии и классификации. KAN использует функции активации на ребрах сети, что позволяет ей аппроксимировать сложные математические функции с меньшим количеством нейронов, чем MLP
Читать | DATApedia | #DS_AI
Фундамент AI: обратное распространение ошибки простыми словами
В статье обсуждается обратное распространение ошибки (backpropagation) — процесс, используемый для обновления весов нейронной сети во время обучения. Обсуждаются основные понятия, такие как нейронная сеть, обратное распространение ошибки, веса и смещения, функции активации, и метод градиентного спуска для изменения весов
Читать | DATApedia | #DS_AI
🧠 Улучши ИИ на хакатоне X5 Tech AI Hack! У тебя будет 10 дней, чтобы избавить нейросеть от галлюцинаций или научить ее работать с конфиденциальными данными. Призовой фонд от X5 Tech – 2 000 000 рублей.
Старт ML-соревнования – 17 мая. Не жди дедлайна, регистрируйся прямо сейчас: https://cnrlink.com/x5techaihackdswiki
Приглашаем на хакатон экспертов по Data Science, ML-специалистов, разработчиков на Python и всех остальных, кто хочет прокачать свои знания о создании ИИ. На выбор – один из двух треков:
🥷 Трек 1. Маскирование. При использовании сторонней языковой модели нельзя передавать ей чувствительные данные организации – имена клиентов, доменные адреса и прочие. Поэтому участникам необходимо подготовить алгоритм, который заменит эти сведения в тексте без потери смысла.
🔎 Трек 2. Детекция галлюцинаций. Никто не любит, когда ИИ-ассистент в ответ на вопрос дает неправильную информацию. Задача конкурсантов – разработать систему, которая сможет эффективно выявлять аномалии в текстах, сгенерированных нейросетью.
Хакатон продлится 10 дней. У тебя будет шанс получить консультацию от крутых ML-экспертов и специалистов по Data Science, обсудить решения с единомышленниками, узнать больше о проектах X5 Tech.
28-29 мая по результатам тестирования моделей участников 5 лучших команд в каждом треке получат приглашение на финал в Москве. Церемония награждения пройдет на мероприятии X5 Future Night.
Участвуй в X5 Tech AI Hack и внеси свой вклад в развитие ML-технологий: https://cnrlink.com/x5techaihackdswiki
Реклама. ООО «ИТ ИКС 5 Технологии». ИНН 1615014289. erid: LjN8KBPg6
Когда решил изучить Python по видео индусов и дошел до момента, где уже понимаешь индусов, но всё ещё не понимаешь Python:
Компьютерное зрение в 2024 году: Главные задачи и направления
Статья обсуждает компьютерное зрение как область искусственного интеллекта, описывая его применение, методы работы и тенденции развития. Рассматриваются ключевые процессы, включая сбор и обработку визуальных данных, анализ изображений, машинное обучение, глубокое обучение и применение в различных отраслях, таких как розничная торговля и здравоохранение.
Читать | DATApedia | #DS_AI
ААА! Авторы Академии Аналитиков Авито выпустили бесплатный курс по прикладной статистике.
В нём две части — первая по базе, которую важно знать для работы с данными, вторая по более сложным критериям.
Пройти можно здесь.
Курс научит собирать и валидировать кастомные критерии на реальных данных, а ещё решать задачи бизнеса с применением прикладной статистики.
Векторные базы данных: простым языком про устройство и принцип работы
В статье мы рассмотрим новый тип баз данных, который отлично подходит для ML задач. Пройдем путь от простого вектора до целой рекомендательной системы, пробежимся по основным фишкам и внутреннему устройству. Поймем, а где вообще использовать этот инструмент и посмотрим на векторные базы данных в деле.
Читать | DATApedia
POV: к вам в команду пришел джун и пытается решить все задачи нейронками
