Machine learning 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

💻 Свежайщая Бесплатня книга "Introduction to Machine Learning" Внутри множество важных тем. - оптимизация с серьёзными математическими выкладками, - разборах метода главных компонент (PCA) с детальным анализом. Так же внутри основные темы, такие как линейные модели и деревья решений, также освещены. Это отличное пособие для тех, кто хочет изучить как основы, так и более сложные аспекты машинного обучения. 📚 Книга

Получить диплом о прохождении курса “ML-инженер” сейчас не так уж и сложно. А вот стать квалифицированным специалистом, способным решать сложные задачи — вот, что по-настоящему не просто и круто! Прокачать себя в профессии можно на бесплатном вебинаре «Почему ML-инженеру важно разбираться в продукте» от Product manager OneCell, преподавателя AI Talent Huv ИТМО Вадима Чижкова. На вебинаре вы разберете: что такое продукт, почему ML-инженеру важно понимать продукт, даже если есть product-manager как инженерные решения влияют на продуктовые метрики, как оценивать задачи, исходя из их ценности для продукта. А так же сможете задать все интересующие вас вопросы эксперту. Вебинар состоится 12.09.24 в 18:30(Мск). Регистрируйтесь в боте (Вшить ссылку tg://resolve?domain=karpov_courses_events_bot&start=c1725445577725-ds&erid=2VtzqvmZsDQ). После регистрации вам придет напоминание о мероприятии, чтобы вы ничего не пропустили. Реклама. Университет ИТМО ИНН:7813045547 erid:2VtzqvmZsDQ

⚡️ The Tensor Cookbook: Свежий Гайд по тензорам Эта компактная книга на 50 страниц даёт полное представление обо всём, что связано с тензорами. Тензор — это обобщённое понятие для матриц с любым количеством измерений. Тензорами являются скаляры (тензоры нулевого ранга), векторы (тензоры первого ранга) и матрицы (тензоры второго ранга). В книге также присутствует немало математики, которая поможет глубже понять работу с тензорами. 📚 Книга @machinelearning_interview

🌟 Вышла бета-версия генеративной нейросети YandexART (Vi), способная создавать более реалистичные короткие видео На Хабр вышла статья, описывающая процесс обучения YandexART до версии (Vi), которая создаёт качественные видео с движущимися объектами — например, с едущим автомобилем или крадущимся котом. Дело в том, что обновлённая нейросеть учитывает связь между кадрами — благодаря этому видео получаются более цельными и плавными. В прошлых версиях модель позволяла получать анимации, которые выглядели так, будто двигалась камера, но не сам объект. Кроме того, от кадра к кадру объекты при генерации значительно менялись, однако в новой версии проблема была устранена. 📎 Статья @machinelearning_interview

👣 Большая актуальная базу бесплатных API, которая обновляется ежедневно. Алгоритмы присваивают рейтинг каждому API на основе надежности, частоты ошибок и времени отклика. Если API перестает работать или становится платным, он теряет рейтинг и удаляется с сайта. Это полезный ресурс для студентов и разработчиков, которые ищут доступные и рабочие API. https://www.freepublicapis.com/ @machinelearning_interview

Попробуй написать свою имплементацию 🔹Изучите популярный алгоритм коллаборативной фильтрации и примените его на практике урока «Библиотека Surprise для коллаборативных рекомендательных систем» от Otus. Рассмотрим основные принципы построения рекомендательных систем ✅ Практика: Построение рекомендательной системы с помощью библиотеки surprise. Урок приурочен продвинутому курсу «Machine Learning. Advanced» от Otus. 👉 Регистрация и подробности: https://otus.pw/ClVS/?erid=LjN8JxJ46