Machinelearning
Открыть в Telegram
Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Больше
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machinelearning
Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 277 021 подписчиков, занимая 334 место в категории Технологии и приложения и 1 381 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 277 021 подписчиков.
Согласно последним данным от 29 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -1 666, а за последние 24 часа — -141, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.35%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.19% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 23 140 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 17 143 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 361.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как openai, claude, api, gemini, контекст.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Погружаемся в машинное обучение и Data Science
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 30 октября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
277 021
Подписчики
-14124 часа
-5937 дней
-1 66630 дней
Архив постов
277 014
🗣 HierSpeech++: Bridging the Gap between Semantic and Acoustic Representation by Hierarchical Variational Inference for Zero-shot Speech Synthesis
Синтез речи на основе больших языковых моделей получил широкое распространение.
Однако такие модели требуют большого объема данных и обладают теми же недостатками, что и предыдущие авторегрессионные модели речи, включая низкую скорость вывода и плохое качетсво речи.
В данной работе прелставлен
HierSpeech++, быстрый и надежный синтезатор речи для преобразования текста в речь (TTS) и голоса (VC).
Данная модель синтеза речи позволяют значительно повысить надежность и выразительность синтетической речи.
Кроме того, значительно улучшено естественность и сходство с диктором синтетической речи даже в сценариях синтеза речи с нулевым результатом.
🖥 Code: https://github.com/sh-lee-prml/hierspeechpp
🦾 Checkpoint: https://drive.google.com/drive/folders/1-L_90BlCkbPyKWWHTUjt5Fsu3kz0du0w?usp=sharing
⚡️ Demo: https://sh-lee-prml.github.io/HierSpeechpp-demo/
📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2311.12454v1
🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/libri-light
@ai_machinelearning_big_data277 014
🤖 Российская художница написала картину совместно с Kandinsky
Мария Суворова использовала ИИ для создания картин, уделив особое внимание логическому расположению цвета и тона. Такая методика предполагает установление баланса тона, цвета и динамики, что похоже на очень сложный аналитический процесс.
Суворова говорит, что для работы с Kandinsky нужно соединить два полюса, создавая эскиз по методу Матисса и постепенно дополнять его абстрактным видением.
Плоды ее творчества человека и искусственного интеллекта представила галерея «МастАРТ» на международной конференции AI Journey.
@ai_machinelearning_big_data
277 014
Что происходит в образовании с приходом AI? Как найти работу в сфере IT и какие навыки для этого нужны? Можно ли их получить в университете?
Узнайте на четвёртой конференции Yet another Conference on Education от Яндекса. Посмотреть записи конференции и получить инсайды от экспертов из IT можно прямо сейчас.
Горячая ссылка с пылу с жару ждет тебя.
277 014
⭐️ Karpathy just uploaded what could be the best Intro to Large Language Models.
Обязательно к просмотру. Карпатый только что выложил, возможно, лучшее введение в большие языковые модели.
В лекции продолжительностью 1 час рассматривается абсолютно все: обучение, вывод, взлом, тонкая настройка и многое другое.
🔗 Смотреть здесь: https://youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
🔗 Слайды: https://drive.google.com/file/d/1pxx_ZI7O-Nwl7ZLNk5hI3WzAsTLwvNU7/view
ai_machinelearning_big_data
277 014
Где ML-специалисту попрактиковаться перед собеседованием или подглядеть лучшие практики решения своих задач?
На Симуляторе ML вы не просто прокачаете отдельные навыки, а поймёте, как сводить бизнес-задачи к задачам машинного обучения — всё как на настоящей работе.
Вы научитесь:
- Понимать, какие у бизнеса есть проблемы и какими метриками их можно измерить
- Проводить А/В-тесты, чтобы подтверждать прирост метрик
- Формулировать задачу для модели
- Выбирать подходящую модель и обучать её
- Организовывать процесс доставки данных для модели
- Оборачивать модель в сервис и деплоить его
После симулятора вы точно найдете применение знаниям в работе или сможете успешно пройти собеседование на позицию в сфере Machine Learning и приносить пользу бизнесу уже с первых дней.
До конца ноября в karpovꓸcourses действуют скидки до 27%, успейте купить подписку на Симулятор по самой выгодной цене!
[Начать учиться]
277 014
Новый фреймворк файнтюнинга ЛЛМ
Higgsfield AI выпустил бета версию фулл-стек легковесного фреймворка для тренировки больших моделей. Пользователи загружают датасет через веб интерфейс и получают модель, которая тренируется на их серверах. Доступны любые модели llama/mistral. Метод оплаты не требуется. Лучше всего работает с десктопным Chrome.
Попробовать запустить новую видео диффузию: https://higgsfield.ai/stable-diffusion
Зафайнтюнить ЛЛМ: https://higgsfield.ai/profile/submit
Github фреймворк который позволяет оркестрировать несколько ГПУ нод без необходимости менеджить Slurm/Kubernetes: https://github.com/higgsfield-ai/higgsfield
ai_machinelearning_big_data
277 014
Хотите начать увлекательный путь в мир машинного обучения и искусственного интеллекта?
Газпромбанк.Тех совместно с Финтех Хабом Банка России запускает прием заявок на программу «Машинное обучение LITE: базовый уровень» — для тех, кто только начинает осваивать машинное обучение.
Что предстоит изучать?
Основы и методы ML, математику, Python и нейронные сети.
Программа состоит из двух модулей:
- Теоретический модуль пройдет с 21 января по 16 февраля 2024 года
- Практический модуль пройдет с 26 февраля по 10 марта 2024 года для тех, кто показал высокие результаты по итогу первого модуля
Чтобы стать участником, подайте заявку на сайте программы до 17 января 2024 года — https://vk.cc/csyWZU
Реклама Банк ГПБ (АО), ИНН: 7744001497
277 014
🐬 ShareGPT4V:Improving Large Multi-Modal Models with Better Captions
🔥 Масштабный набор данных,содержащий изображения и тексты.
🔥 1,2 млн высококачественных подписей к ихображениям для предварительного обучения.
🔥 Программа для создания описания изображений, приближающаяся по возможностям к GPT4-Vision.
🔥 Большая мультимодальная модель, ShareGPT4V-7B
🖥 Code: https://github.com/InternLM/InternLM-XComposer/tree/main/projects/ShareGPT4V
🦾 Project: https://sharegpt4v.github.io/
⚡️ Demo: https://huggingface.co/spaces/Lin-Chen/ShareGPT4V-7B
📚 Paper: https://arxiv.org/pdf/2311.12793.pdf
🔗 Dataset: https://huggingface.co/datasets/Lin-Chen/ShareGPT4V
@ai_machinelearning_big_data
277 014
💸 На AI Journey авторы лучшей статьи про искусственный интеллект получили 1 млн рублей
Сбер наградил группу исследователей из Университета Иннополис и МФТИ в составе Михаила Рудакова, Александра Безносикова, Ярослава Холодова и Александра Гасникова — они получили 1 млн рублей за свою статью «Техники сжатия активаций слоёв и градиентов для распределённого обучения моделей искусственного интеллекта».
Её и еще 37 работ других претендентов опубликуют в научном сборнике международной конференции AI Journey — «Путешествие в мир искусственного интеллекта». Всего для участия в отборе прислали более 270 заявок.
«Лучшую статью члены экспертной комиссии отобрали в силу её высокой научной ценности, огромного фундаментального и прикладного значения. Я поздравляю победителей и надеюсь, что они продолжат свои исследования в этом важном направлении», — рассказал первый заместитель председателя правления Сбера Александр Ведяхин.
@ai_machinelearning_big_data
277 014
🪄 InternLM-XComposer
Multi-Objective Reinforcement Learning algorithms implementations.
MORL-Baselines - это библиотека алгоритмов многоцелевого обучения с подкреплением (MORL).
Данный репозиторий содержит рабочие реализации алгоритмов MORL в PyTorch.
🖥 Code: https://github.com/lucasalegre/morl-baselines
🦾 Project: lucasalegre.github.io/morl-baselines
🖥 Colab: https://colab.research.google.com/drive/1ByjuUp8-CJeh1giPOACqPGiglPxDnlSq?usp=sharing
📚 Paper: https://arxiv.org/abs/2311.12495v1
🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mo-gymnasium
@ai_machinelearning_big_data
277 014
Trino: как перехать с Vertica, и как устроен его оптимизатор запросов?
Расскажут эксперты компаний Avito и CedrusData на онлайн-митапе при поддержке JUG Ru Group.
🗓 24 ноября в 18:00 (МСК, GMT+3)
В программе:
✔ Дмитрий Рейман — «Как пересесть на Trino после Vertica»
Реальный кейс Авито по переводу аналитической платформы с Vertica на Trino с сохранением UX конечных пользователей.
✔ Владимир Озеров — «Архитектура и проблемы оптимизатора Trino»
Посмотрим, какие особенности архитектуры позволяют Trino быть эффективным. Где он неэффективен и какие улучшения возможны.
➡️ Регистрация на Timepad.
Ссылку на трансляцию отправят вам за 1 час до начала митапа.
Реклама. ООО "КВЕРИФАЙ ЛАБС"
277 014
Stability AI is releasing Stable Video Diffusion! 🔥
Stability AI выпустили опенсорс модель image-to-video.
Это новая модель преобразования изображения в видео, которая позволяет получить 14-25 кадров с разрешением
576x1024 при наличии контекстного кадра такого же размера.
🖥 Code: https://github.com/Stability-AI/generative-models
🦾 Announcement: https://stability.ai/news/stable-video-diffusion-open-ai-video-model
📚 Paper: https://stability.ai/research/stable-video-diffusion-scaling-latent-video-diffusion-models-to-large-datasets
🔗 Weights: https://github.com/Stability-AI/generative-models
@ai_machinelearning_big_data277 014
❗️ Какие инструменты нужны для эффективного машинного обучения?
👉 Узнайте на бесплатном открытом уроке «Bagging, Random Forest, стекинг - ансамбли моделей для решения ML-задач» от OTUS и Марии Тихоновой – Senior Data Scientist в «SberDevices» и преподавателя ВШЭ.
🔹 На вебинаре узнаете, как применять ансамбли моделей для решения задач ML и изучите основные подходы к ансамблированию моделей
🔹 Разберем методы ансамблирования Bagging, Random Forest и стекинг
Занятие пройдёт 23 ноября в 18:00 мск и будет приурочено к старту курса «Machine Learning. Professional»
📌 Результаты урока:
Вы освоите такие популярные методы как Bagging, Random Forest и Стекинг
👉 РЕГИСТРАЦИЯ
https://otus.pw/k65H/
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
277 014
👱♂️ ChatAnything: Facetime Chat with LLM-Enhanced Personas
FACETIME CHAT WITH LLM-ENHANCED PERSONAS.
Новая модель ChatAnything, которая способна придать жизнь разнообразным объектам, будь то животное, фрукт, монстр или даже ваше собственное фото, создавая говорящего персонажа. При помощи нейронных сетей и алгоритмов текст в речь, программа автоматически выбирает наиболее подходящий тон и настроение для созданного персонажа.
Вам предоставляется возможность создать любогоаватара, из текстовом описании или загрузив свое собственное изображение. После этого вы можете общаться с ним, используя текстовые сообщения или ваш голос.
🖥 Github: https://github.com/zhoudaquan/ChatAnything
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2311.06772
⭐️ Model: https://github.com/zhoudaquan/ChatAnything/blob/main/python_scripts/prepare_models.py
ai_machinelearning_big_data
277 014
🔥Открытая трансляция главного зала HighLoad++ 2023!
Самая крутая новость ноября: 27 и 28 ноября пройдет открытая трансляция Главного зала HighLoad++ 2023. Это стало возможным благодаря поддержке нашего генерального партнёра, компании Яндекс.
👉Просто зарегистрируйтесь и смотрите: https://clck.ru/36eNfo
В программе доклады лучших спикеров:
✅Павел Капля (Яндекс) - Алиса 6 лет спустя.
✅Александр Кирсанов (VK, ВКонтакте) - Математический хайлоад: большие, очень большие и немыслимо большие числа.
✅Евгений Россинский (ИВИ) - Как из Python и палок собрать детектор аномалий для highload.
Вы сможете не только посмотреть интересные доклады ТОПовых разработчиков, но и задать им вопросы. Полная программа трека здесь. Регистрируйтесь и присоединяйтесь к просмотру!
Реклама. ООО "КОНФЕРЕНЦИИ ОЛЕГА БУНИНА". ИНН 7733863233.
277 014
➕ SA-Med2D-20M Dataset: Segment Anything in 2D Medical Imaging with 20 Million masks
Модель Segment Anything Model (SAM) достигла впечатляющих результатов при сегментации изображений и успех модели во многом объясняется наличием большого количества обучающих данных с метками.
Однако применение SAM для сегментации медицинских изображений не может дать хороших результатов, поскольку SAM не обладает медицинскими знаниями - она не использует медицинские изображения для обучения.
SA-Med2D-20M - крупномасштабный датасет по сегментации двумерных медицинских изображений, созданный на основе многочисленных гснимков.
Он состоит из 4,6 млн. двумерных медицинских изображений и 19,7 млн. соответствующих масок, охватывающих практически все тело и содержащий значительное разнообразие.
В данной работе описаны все датасеты, собранные в SA-Med2D-20M, и подробно описаны способы обработки этих наборов данных. Кроме того, приведена полная статистика SA-Med2D-20M, которая поможет исследователям построить базовые модели медицинского зрения или применить свои модели в медицинских приложениях.
🏆 Самая большая на сегодняшний день база данных по сегментации медицинских изображений (4,6 млн. изображений и 19,7 млн. масок) для обучения моделей.
🏆 Инструмент файнтюнинга на основе модели Segment Anything Model (SAM).
🏆 Всесторонняя оценка SAM-Med2D на крупномасштабных датасетах.
🖥 Github: https://github.com/OpenGVLab/SAM-Med2D
🖥 Colab: https://colab.research.google.com/github/OpenGVLab/SAM-Med2D/blob/main/predictor_example.ipynb
📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2311.11969v1
⭐️ Dataset: https://arxiv.org/abs/2311.11969
ai_machinelearning_big_data
277 014
🔥 Live-интенсив: разбираем тестовое задание в OZON на junior-аналитика!
📣 Всем привет! Хотим пригласить вас на интенсив, где мы в прямом эфире будем разбирать настоящее тестовое задание в OZON на аналитика данных!
Нам предстоит провести аналитику продаж и доставок с помощью Pandas в Python, а также проиллюстрировать это все графиками.
📅 Дата: 22 ноября
🕘 Время: 19:00 по Мск
Что будем делать на интенсиве:
◾️ Проанализируем заказы пользователей по retention, времени доставки, сумме заказа т.д.
◾️ Научимся легко генерировать большой DataFrame с синтетическими данными
◾️ Посчитаем описательные статистики
◾️ Изучим полезные фичи Pandas: apply, map, pct_change и др.
◾️ Построим интерактивные графики с помощью Plotly
◾️ Научимся строить и читать необычные графики - например, violinplot
Интенсив подойдет всем — от новичков до тех, кто уже знаком с Python.
В прямом эфире мы также расскажем о частых ошибках новичков и поделимся лайфхаками — как достойно пройти собеседование и удивить ревьюера крутыми фишками 🤩
А вы готовы бустануть свои знания и скиллы в аналитике?
👉🏻 Зарегистрироваться на интенсив
Реклама. ООО "Айти Резюме". ИНН 4025460134. Erid:LjN8KNDG7
277 014
💥 Video-LLaVA: Learning United Visual Representation by Alignment Before Projection
Простая, но надежная модель зрительного языка LVLM - Video-LLaVA, который обучается на смешанном наборе данных изображений и видео, взаимно усиливая друг друга. LLM выполнять визуальные рассуждения одновременно о изображениях и видео.
Video-LLaVA превосходит Video-ChatGPT, MSRVTT, MSVD, TGIF и ActivityNet на 5,8%, 9,9%, 18,6% и 10,1% на соответственно. Многочисленныйе эксперименты показывают, что Video-LLaVA превосходит модели, разработанные специально для изображений или видео.
🐱Github: https://github.com/PKU-YuanGroup/Video-LLaVA
🤗Demo: https://huggingface.co/spaces/LanguageBind/Video-LLaVA
📕Paper: https://arxiv.org/abs/2311.10122v1
⏩Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mmbench
@ai_machinelearning_big_data
277 014
5-6 декабря пройдет YaTalks 2023 - большая технологическая конференция Яндекса
Более 100 специалистов, управленцев и учёных по темам нейросетей, разработки продуктов, дизайну интерфейсов, новых технологий и управления в ИТ. Отдельно хочется отметить стек ML:
- Андрей Гусаков (технический директор Яндекс Поиска) выступит с докладом о том, какие технологии увеличили скорость целых городов и стран, что происходит сейчас
- Андрей Кузнецов (руководитель научной группы FusionBrain, AIRI) расскажет, что сейчас умеют LLM, расскажет об экспериментах,способы общения LLM, механизмы Chain-of-Thought и Tree-of-Thought и общую память
Помимо полезных выступлений, будут сессии лайвкодинга, воркшопы и карьерные консультации, и нетворкинг никто не отменял
Регистрируетесь, подключайтесь к онлайн трансляции или приходите офлайн и не пропускайте полезные и актуальные кейсы из мира ИТ
277 014
🌦 Makani: Massively parallel training of machine-learning based weather and climate models
Прогнозирование погоды на основе машинного обучения стало перспективным дополнением к традиционным моделям численного прогнозирования погоды (
NWP). Такие модели, как NVIDIA FourCastNet, продемонстрировали, что время вычислений для создания прогнозов погоды может быть сокращено с нескольких часов до нескольких секунд, что является значительным улучшением по сравнению с текущими моделями и на основе NWP.
Makani (гавайское слово, означающее "ветер" 🍃🌺) - это новая библиотека от NVIDIA, предназначенная для исследования и разработки моделей погоды и климата на основе машинного обучения на PyTorch.
В частности, Makani использовался для обучения сферических нейронных операторов Фурье (SFNO) и адаптивных нейронных операторов Фурье (AFNO) на датасете ERA5. Makani основан на PyTorch и поддерживает различные формы параллелизма моделей и данных, асинхронную загрузку данных, непредсказуемые каналы, авторегрессионное обучение и многое другое.
🐱Github: https://github.com/NVIDIA/makani
📕Blog: https://developer.nvidia.com/blog/modeling-earths-atmosphere-with-spherical-fourier-neural-operators/
⏩Dataset: https://github.com/NVIDIA/makani/tree/main/datasets
@ai_machinelearning_big_data