en
Feedback
Data Science for Everyone

Data Science for Everyone

Open in Telegram
639
Subscribers
No data24 hours
No data7 days
No data30 days
Posts Archive
این نمونه کدهای قرار داده شده ساده‌ترین راه برای یادگرفتن مفاهیمی هستند که آموزش داده میشه... برای یادگیری این مفاهیم حتما باید کدها رو ران بکنید و سعی بکنید کدها رو بهبود بدید...

+2
plot-moon-data.png0.72 KB

+1
classification metrics for logistic regression

این هفته مبحث classification و متریک های ارزیابی مدل های classification رو مرور می‌کنیم... این فایل تقریبا تمام مباحث مرتبط با مدل‌های classification رو بررسی می‌کنه و کدهای خیلی خوبی هم در مورد این مبحث داره... دو فصل اخیر پایه مباحث بعدی ماشین‌لرنینگ کلاسیک خواهند بود، پس باید به خوبی مطالعه شون کرد #classification

کد مربوطه به softmax-regression

+1
کدهای مربوط به Linear Regression و Polynomial Regression

این فایل لکچر‌نوت دانشگاه برکلی هم خلاصه خیلی خوبی هست از مباحث بالا... #regression

سلام به همگی، از این هفته اسلایدها و لکچر‌نوت‌ها رو آخر هر هفته قرار میدیم که وقت کافی برای مطالعه باشه... این فایل شامل توضیح مباحث Linear Regression Polynomial Regression Logistics Regression Softmax Regression هست... و کدهای خوبی هم برای حل مسایل بالا ارایه کرده... #Regression

3) CodeTF - an open-source Transformer library for state-of-the-art code LLMs; supports pretrained code LLMs and popular code benchmarks, including standard methods to train and serve code LLMs efficiently. (paper | tweet)

2) SQL-PaLM - an LLM-based Text-to-SQL adopted from PaLM-2; achieves SoTA in both in-context learning and fine-tuning settings; the few-shot model outperforms the previous fine-tuned SoTA by 3.8% on the Spider benchmark; few-shot SQL-PaLM also outperforms few-shot GPT-4 by 9.9%, using a simple prompting approach. (paper | tweet)

1) BiomedGPT - a unified biomedical generative pretrained transformer model for vision, language, and multimodal tasks. Achieves state-of-the-art performance across 5 distinct tasks with 20 public datasets spanning over 15 unique biomedical modalities. (paper | tweet)

سلام به همگی، وقت‌تون بخیر باشه إن شاء الله... از این هفته مباحث ماشین‌لرنینگ کلاسیک رو شروع می‌کنیم و این هفته به مباحث و مفاهیم اولیه ماشین‌لرنینگ می‌پردازیم. این رفرنس به نظرم یکی از بهترین‌ها در مورد مفاهیم پایه ماشین‌لرنینگ هست... از هفته‌های بعد وارد موضوعات ماشین‌لرنینگ خواهیم شد و سعی می‌کنیم در کنار اسلاید و لکچر‌نوت کدهای نمونه هم قرار داده بشه. 🙏🌺🙏 #machinelearning

+1
سلام به همگی. این دو فایل cheatsheet خوبی برای آمارو ریاضیات ماشین لرنینگ هستند... #Statistics #Calculus

4) Falcon -Falcon LLM is a 40 billion parameter model that has been trained on a massive dataset of text and code. It is the newest and the greatest addition to the growing list of open-source LLMs. To promote collaboration and drive innovation the Falcon LLM, its training data, and weights are open-sourced. (website)

#papers #deepleaening 3) Sophia - presents a simple scalable second-order optimizer that has negligible average per-step time and memory overhead; on language modeling, Sophia achieves 2x speed-up compared to Adam in the number of steps, total compute, and wall-clock time. (paper | tweet)

#papers #deepleaening 2) Gorilla - a finetuned LLaMA-based model that surpasses GPT-4 on writing API calls. This capability can help identify the right API, boosting the ability of LLMs to interact with external tools to complete specific tasks. (paper | tweet)

#papers #deepleaening 1) LIMA - a new 65B parameter LLaMa model fine-tuned on 1000 carefully curated prompts and responses; it doesn't use RLHF, generalizes well to unseen tasks not available in the training data, and generates responses equivalent or preferred to GPT-4 in 43% of cases, and even higher compared to Bard. (paper | tweet)

سلام به همگی، وقت‌تون بخیر باشه إن شاء الله... إن شاء الله از هفته بعد مقدمات و مفاهیم اولیه ماشین‌لرنینگ کلاسیک رو خواهیم گفت... سعی می‌کنیم برای هر فصل از دانشگاه‌های مختلف لکچر‌نوت و اسلایدهای خیلی خوبی بذاریم. اما إن شاء الله خودمون یه کتاب مفصل با جزییات ریاضیاتی کافی داریم می‌نویسیم که اون رو هم بعدا اضافه می‌کنیم...

The slides of the talk #GPT 🦜

Calculus-Larson, 11th Edition (1).pdf5.18 MB