ML — это ОК
Open in Telegram
Канал ML-команды ОК. 12 лет делаем крутые вещи и делимся ими здесь Контакты: @anokhinn
Show more2 091
Subscribers
No data24 hours
-27 days
+230 days
Posts Archive
2 091
🪢Рекомендательные системы делятся на два типа:
- Causal рекомендеры, побуждающие пользователей к новым открытиям и расширению кругозора.
- Продакшн рекомендеры, предсказывающие неизбежное немного лучше, чем TopPop.
На ридинг-группе 31 октября помечтаем про первые вместе с Романом Логойдой, ML-инженером AI VK. Обсуждение статей (1, 2) по теме causal рекомендаций начнем в 18:00.
Зум: ссылка
Идентификатор конференции: 954 8170 2067
Код доступа: 9HrXbM
2 091
📹Запись ридинг-группы от 17 октября 2024 года. Роман Болозовский рассказал о методах сжатия эмбеддингов в больших рекомендательных сетках
2 091
2 091
📹Запись ридинг-группы от 10 октября 2024. Дарина Двинских рассказала о том, как использовать схожесть данных для уменьшения сетевых коммуникаций при распределенном обучении.
2 091
📄На ридинг-группе 3 октября гостевой доклад: Дарина Двинских, доцент ФКН ВШЭ, расскажет о том, как использовать сходство данных для сокращения числа коммуникаций в распределённых алгоритмах.
Немного подробностей:
Использование распределённой системы вместо одного вычислительного устройства позволяет обучать современные модели машинного обучения на огромных наборах данных. Однако эта мощь распределённых систем сопряжена с различными трудностями: коммуникации сервера (основного устройства) с вычислительными машинами могут существенно замедлить процесс обучения, особенно для систем, обладающих большими вычислительными ресурсами. Существуют различные методы для уменьшения количества таких коммуникаций. Среди них есть методы, учитывающие структуру задачи, например сходство данных, довольно часто встречающееся в приложениях машинного обучения. В докладе будет показано, как использовать сходство данных в задачах обучения с учителем, для того чтобы более эффективно коммуницировать с сервером.💻🔀🖥
Начало встречи в 18.00.
Зум: ссылка
Meeting ID: 895 0393 9531
Passcode: aivk
2 091
📹Запись ридинг-группы от 19 сентября 2024. Андрей Кузнецов рассказал про архитектуру эффективного подбора кандидатов на GPU.
2 091
🍿Купили GPU за сорок тысяч долларов, чтобы гонять LLM, но ваш AI-стартап почему-то не взлетел? Не проблема, вы всё ещё можете использовать свое железо с пользой, и это мы не про третьего Ведьмака на максимальных настройках. На ридинг-группе разберём, как на видеокарте построить быстрый и точный подбор кандидатов в рекомендательной системе. Представлять статью авторов из LinkedIn будет Андрей Кузнецов, руководитель команды машинного обучения ОК. Ждём всех желающих 19 сентября в 18:00.
Зум: ссылка
Идентификатор: 763 2575 3645
Код: aivkdsrg
2 091
📹Запись ридинг-группы от 5 сентября 2024. Роман Логойда рассказал про эмбеддинги направленных ациклических графов
2 091
🕸Мы знаем, в жизни каждого человека наступает момент, когда срочно нужно закодировать в эмбеддинги ориентированный ацикличеcкий граф. Но вариантов так много (VAE, трансформеры, GNN), что хочется закрыть крышку ноутбука и, хохоча, убежать в закат. Не отчаивайтесь, ридинг-группа спешит на помощь! Разобраться в проблеме поможет Роман Логойда, ML-инженер AI VK, на встрече 5 сентября в 18:00. Ждём в зуме всех желающих. 🌄
Зум: ссылка
Идентификатор конференции: 949 6360 9740
Код доступа: 0WGMDM
2 091
На ридинг-группе 22 августа обсудим статью, в которой рассказывается, как с помощью нейронных сетей аппроксимировать главные собственные функции интегральных операторов заданных ядер на некоторых вероятностных распределениях без дорогой операции ортогонализации. Просто живите с этим. И приходите послушать в 16:00.
Ведущим будет Александр Тараканов, МЛ-исследователь AI VK.
Зум: ссылка
Meeting ID: 856 0989 2167
Passcode: 433059
