Tensorflow User Group - Azerbaijan

Azərbaycan dilində mətn yazılmış şəkli əlyazmaya çevirmək üçün yaratdığım open-source layihə. Ulduzlamağı unutmayın :) https://github.com/NijatZeynalov/image_to_handwriting_az

I am introducing a cutting-edge Streamlit app powered by the mGPT-XL (1.3B) model, designed to revolutionize Azerbaijani text generation. You can input partial text, and watch as AI model seamlessly completes it with contextually relevant Azerbaijani text. I have included a Dockerfile for easy containerization of the Streamlit app. Certainly, don't forget to star my project on GitHub. Feel free to leverage Streamlit app in your project! 🙂 GitHub codes: https://lnkd.in/gXjVFb8C

To build your best ML model, you need to try various combinations and approaches. My new fun project experimenteer - is here to revolutionize your classic machine learning experiments. With a few clicks, you can customize your feature engineering pipeline, run experiments, and watch as it builds the best model for your data. The application is hosted on AWS EC2. Live demo: https://lnkd.in/diE_v-Eg Github codes: https://lnkd.in/dXjG3BQ9

Bu məqalədə Maşın Öyrənməsi modeli qurarkən ən çox edilən səhvlər haqqında yazmışam. Bu səhvləri görməzdən gəlmək modelin performansında ciddi problemlər yarada bilər. Məqaləni oxumaq üçün: https://www.nijatzeynalov.com/blog/ml-en-chox-edilen-sehvler

Bu məqalədə Machine Learning üçün portfolio yaratmaq istəyənlərin qarşılaşdığı çətinliklər, layihənin ümumi gedişatında diqqət etməli olduğunuz məsələlər, faydalı / faydasız model anlayışı, CRISP-DM metodologiyası və s. haqqında oxuduqlarım, gördüklərim və təcrübələrim haqqında geniş yazmağa çalışdım. Daha çox adama çatması üçün postu bəyənməyi unutmayın. Məqalənin linki: https://www.nijatzeynalov.com/blog/masin-oyrenmesi-ile-problemlerin-helli

🛒 Bu layihəmdə supermarket use case-i üçün sessiya əsaslı tövsiyə sistemini təqdim edirəm. Ümumiyyətlə ənənəvi tövsiyyə sistemləri əsasən müştərinin keçmiş davranışlarının olmasını tələb edir. Bu da bir çox hallarda; İstifadəçilərin yeni olduğu və ya minimal keçmiş davranışlara malik olduğu hallarda, ənənəvi sistemlər dəqiq tövsiyələr verməkdə çətinlik çəkirlər. Sessiyaya əsaslanan sistemlər isə istifadəçinin cari sessiyasında ən son davranışlara diqqət yetirməklə burada üstündür. Və ya; Daxil olmayan və ya anonim şəkildə saytımızdan istifadə edən istifadəçilərin dəqiq müəyyən edilmiş istifadəçi profilləri yoxdur. Sessiyaya əsaslanan sistemlər cari sessiyanın məlumatlarından istifadə edərək, tam istifadəçi profillərini tələb etmədən real vaxtda fərdiləşdirməyə imkan verir. Həmçinin, istifadəçilərin seçimləri müxtəlif amillərə görə zamanla dəyişə bilər. İstifadəçilərin üstünlükləri çox vaxt onların cari fəaliyyətinin kontekstindən asılıdır. Sessiyaya əsaslanan sistemlər istifadəçinin davam edən seansının bilavasitə kontekstini nəzərə alır və kontekst baxımından daha uyğun tövsiyələrə imkan yaradır. Cold start Problemi: Yeni istifadəçilərə və ya platformaya yeni əlavə edilmiş məhsullara tövsiyə vermək ənənəvi sistemlərdə problem yaradır. Sessiyaya əsaslanan üsullar cold start problemini yüngülləşdirmək üçün cari sessiyanın məlumatlarından istifadə edir. Mən bu layihədə Word2vec istifadə etmişəm, yəni tövsiyyə sistemi problemi NLP problemi çevrilib. Word2vec-dən istifadə edərək, biz hər sessiyanı "cümləyə", məhsulları isə "sözlərə" çevirmişik. Beləliklə, sistem məhsullar arasındakı əlaqələri öyrənir və müştərinin istədiyi növbəti məhsulu təklif edir. Detallarla maraqlanırsınız? Bütün mənbə kodları, dataset, istifadə qaydası və s. : https://github.com/NijatZeynalov/session-based-recommender-supermarket

Sabahki tədbir üçün; Ünvan: UFAZ, Nizami 183 Qeydiyyat vaxtı: 12:00-14:00 Təsdiq üçün göndərilən bəzi emaillər spam qovluğunuza düşmüş ola bilər. Əgər qeydiyyatdan keçmisinizsə, tədbirdə iştirak edə bilərsiniz.

Theory will take you only so far" Yaxınlarda çoxumuzun izləmiş olduğu məşhur filmdə qarşılaşdığım bu fikirdən ilhamlanaraq çoxdandır yazmaq istədiyim bu məqalədə, sahəyə yeni başlayan Maşın öyrənmə mühəndisi olaraq, sizin niyə çox yaxşı portfolionuz olmalıdır sualını bir çox yöndən cavablandırmağa çalışmışam. Həmçinin məqalədə, illərdir icmamızda müzakirə mövzusu olan riyazi nəzəri biliklər haqqında da fikirlərimi yazmışam. :) Oxuyub paylaşmağı və fikirlərinizi yazmağı unutmayın. https://bit.ly/3saH3S6

“Google I/O Extended 2023” Google-un ən maraqlı beynəlxalq tədbirlərindəndir və dünyanın hər yerindən developerlərlə texnologiya həvəskarlarının əsas görüş məkanıdır. :) I/O Extended-də qabaqcıl texnologiyalar haqqında biliklər əldə edəcək, yeni əlaqələr quracaq, Google-un müxtəlif hədiyyələrini qazanma şansı əldə edəcək və maraqlı yenilik səyahətinə çıxacağınızdan əmin ola bilərsiniz. Əlbəttə ki, ölkəmizdə ilk dəfə keçiriləcək bu möhtəşəm tədbirdə mən də varam və çox həvəslə “Generative AI” haqqında danışacam. ;) Gəlin, həm bir birimizi tanıyaq, həm yeni texnologiyalardan xəbərdar olaq, həm də ən əsası - Google-un xatirə hədiyyələrini evimizə aparaq. :)

Hər vaxtınız xeyir qrup üzvləri😊 Data Gate ilə əməkdaşlığımız çərçivəsində hazırladığımız Data Science Bootcamp üçün bütün qrup üzvlərinə 50% endirim tətbiq etmişik. Data Science Bootcampımız 7 ay, 336 saat, həftədə 6 dəfə hər biri 2 saat olaraq tədris edilir. Təlim proqramına Python programming, Machine Learning, Deep Learning, Excel, PowerBI və SQL daxildir. Təlim bitdikdən sonra Google Tensorflow Developer, Microsoft Excel Expert və Microsoft PowerBI Data Analytics sertifikatlarına tam hazır olacaqsınız. Hal-hazırda Data Science Bootcampın ödənişi 4200 AZN deyil 2100 AZN olacaqdır (aylıq 300 AZN). https://datagates.org/Course/data-science-bootcamp linkə keçid edib daha ətraflı məlumat əldə edə və qeydiyyatdan keçə bilərsiniz. Qeyd: Endirim qeydiyyatdan keçən ilk 4 nəfərə şamil olunacaqdır.

Hədiyyəli, Google bagde mükafatlı Google I/O Extended 2023 Bakı tədbirinə hazırsınız?🤩 Bəs Google IO Extended nədir❓ Google şirkətinin developer həlləri, yeni texnologiyalar haqqında məlumat qazana biləcəyiniz Google I/O’ nun topluluqlardakı əksidir. Bu ilki Google I/O Extended Bakı tədibirimizdə iştirakçılara Google imzalı virtual badge’lər və sticker hədiyyələrimiz olacaq.✨ Tədbir programı "Genrative Aİ" , Quantum Machine Learning və Ceyber Security-i mövzuları əhatə edəcək. Ətraflı məlumat üçün Instagram hesabımızı izləməyi unutmayın! Event planı və spikerlər çox yaxında səhifəmizdə paylaşılacaq. 🗓️19 Avqustda Google I/O Extended Bakıda sizlərlə birlikdəyik! 📍UFAZ (Baku, Nizami 183) 🕖14:00 İştirak formunu doldurmaq üçün bio hissəsinə keçid edin! 👇 https://shorturl.at/prM59

"səslə" layihəsini elan etməkdən məmnunam! Ən müasir Süni İntellekt texnologiyalarının gücündən istifadə edərək, "səslə" Azərbaycan dilində yazılmış mətni nitqə çevirir. "səslə" -nin bəzi əsas xüsusiyyətlərini və tətbiqlərini qeyd edim: 🎙️ O, 42 dəqiqəyə qədər səs yarada bilir: İstər qısa, istərsə də uzun səs yazısına ehtiyacınız olsun, "səslə" sizin yanınızdadır. 🔢 O, rəqəmləri və tarixləri söyləyə bilər: "səslə" rəqəmsal məlumatları qüsursuz şəkildə idarə edir, mətn məzmununuzda rəqəmlərin və tarixlərin dəqiq çatdırılmasını təmin edir. Düşünürəm, səslərin keyfiyyəti qənaətbəxşdir. Test etmək üçün demo versiya: https://azcorpus.uc.r.appspot.com/

🎙️ Həftəsonu proyekti 🚀 Qabaqcıl nitqin tanınması texnologiyalarının gücündən istifadə edərək, AzVoiceSent - Azərbaycan dilində daxil etdiyiniz səs yazılarının sentimentini müəyyən edir. Məsələn, siz səsli şəkildə sistemə "hər şey çox gözəldir" dediyinizdə, o sizə sizin pozitiv bir şey dediyinizi tapa bilir. Müştəri rəylərinin təhlili, Call Center zənglərinin analizindən tutmuş sosial media monitorinqinə qədər potensial tətbiqlərdə istifadə oluna bilər. Məsələn siz müştərilərdən gələn səsli rəyləri təhlil edərək, məhsulu bəyənib bəyənmədiyini, məhsulun güclü və zəif tərəflərini müəyyən edə, məhsulun xüsusiyyətlərini və ümumi müştəri məmnuniyyətini artırmaq üçün qərarlar qəbul edə bilərsiniz. Siz open-source olaraq paylaşılmış AzVoiceSent-in demo versiyasını test etmək üçün aşağıdakı linkdən səsinizi yazıb fikirlərinizin sentimentini yoxlaya bilərsiniz. https://lnkd.in/dWJhkjDP

📢"Machine Learning" öyrənmək istəyirsiniz, lakin sərfəli və keyfiyyətli təlim proqramı tapmaqda çətinlik çəkirsiniz? O zaman, "Techmark Academy"-nin "Machine Learning" proqramına icmamız üçün təklif etdiyi təqaüd proqramına qoşulun! ✅ Machine Learning öyrənmək istəyən bütün şəxslər üçün əlçatan olan təqaüd proqramı çərçivəsində, icmamızın 3 üzvünə 30% , bir üzvü üçün isə 50%endirimli təqaüd təklif edilir. ▶️ Bu tədris proqramı sizə Machine Learningi sıfırdan praktiki təcrübə ilə bərabər nəzəri biliklərlə öyrənmək üçün nəzərdə tutulmuşdur. Təqaüd üçün müraciət etmək üçün əlaqə məlumatlarınız, bu təqaüd proqramının karyeranıza necə fayda verəcəyinə inandığınızın qısa təsviri ilə formu doldurmağınız kifayətdir. Tədris proqramı başlamazdan əvvəl bütün müraciətlər nəzərdən keçiriləcək. Proqram haqqında daha ətraflı: https://techmark.edu.az/machine-learning-with-python-kursu-telimi/ Qeydiyyat linki: https://forms.gle/owDN8KynikKso8H18 Son qeydiyyat tarixi: 14 may 2023, 23:59

İlk olaraq, azcorpus üçün göstərdiyiniz maraq və dəstək üçün təşəkkür edirəm. Bu həftəsonundan başlayaraq, korpus üzərində ilk GPT modelini sınaqdan keçirəcəyik. Keçən postda qeyd etdiyim kimi, bu korpus open-source olaraq paylaşılıb, istifadə qaydası üçün referans notebook-u github səhifəmizə əlavə etmişik. Mövcud versiyada təmsil olunan məlumatların istifadəsindən yaranacaq potensial hüquqi məsuliyyətdən dolayı, yalnız giriş sorğuları təsdiqlənmiş istifadəçilər korpusun məzmununa daxil ola biləcəklər. Aşağıdakı hallarda mövcud versiya üçün icazə sorğusu rədd ediləcək. ✅ Müraciət edən şəxs öz sorğusu üçün kifayət qədər məlumat və ya əsaslandırma təqdim etmir. ✅ Korpus nəzərdən keçirilir və ya yenilənir və giriş müvəqqəti olaraq məhdudlaşdırılıb. ✅ Müraciət edən şəxsin təşkilatı etibarlı deyil və ya kommersial məqsəd üçün sui-istifadə ehtimalı mövcuddur. Reponu ulduzlamağı unutmayın. https://github.com/azcorpus/azcorpus_v0/blob/main/azcorpus_v0.ipynb

Road to Google Developers Certification ilə beynəlxalq Google sertifikatlarına hazırlaşmaq artıq ödənişsizdir. Google platforması olan https://www.cloudskillsboost.google/ Google-un beynəlxalq sertikatları üçün nəzəri, video və praktiki materialları əldə edəcəksiniz. Siz Google-un bu sertifikalarına ödənişsiz kursları necə əldə edə bilərsiniz ? Professional Cloud Developer Professional DevOps Engineer Professional Data Engineer Professional Machine Learning Engineer Associate Cloud Engineer Professional Cloud Architect Professional Cloud Network Engineer Professional Cloud Security Engineer Sertfikata hazırlaşan iştirakçılar ilə qruplar yaradılacaq və resususlardan istifadəyə icazə veriləcək. Burada hər bir sertifikat üçün siz video dərslər əldə edəcək və praktiki olaraq Google Cloud dan tapşırıqlar edəcəksiniz. GDG Baku -nun təşkil edəcəyi tədbirlər ilə siz təlimçələrə öz suallarınızı yönləndirə biləcək, eyni zamanda imtahana hazırlaşmaq üçün nümunə suallar da baxa biləcəksiniz. Google Developer Expert-lərin də iştirak edəcəyi tədbirlər Google sertifikatı əldə etmək üçün fürsətdir. Road to Google Developers Certification iştirak etmək üçün GDG Baku üzvü olub və aşağıdakı form ilə müraciət edə biləriniz. GDG Baku da member olmaq üçün: https://gdg.community.dev/gdg-baku/ İştirak formu. https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeG1lL-98bJ8rFbZBsOabQl1uBvR9R9PwPsM6Z9myEbx6vpKQ/viewform Ən çox seçim edilən iki sertifikat və onu seçən iştirakçılar ilə qruplar yaradılacaq və resususlardan istifadəyə icazə veriləcək. Proqramı bitirənlər sertifikat əldə edəcək. P.S Açılacaq qruplarda iştirak etmək istəyənlər seçimlərini fərqli etdikdə bələ müraciət edərək mövcud qrupa qoşula bilər.

Azərbaycan dilində Süni İntellekt üçün “inqilab” hesab olunacaq bir xəbər vermək istəyirəm. :) Bildiyiniz kimi, az resurslu dillər üçün NLP tədqiqatında əhəmiyyətli boşluq var ki, Azərbaycan dili də istisna deyil. Biz öz dilimizdə GPT məhsullarını hazırlamaq istəsək, əksər dillərdə olduğu adekvat korpusun mövcud olmamağı qarşımızı kəsirdi. Və biz NLP cəmiyyətinə töhfə vermək məqsədi ilə Azərbaycan dili üçün indiyə qədər yaradılmış ən böyük open-source NLP korpusunu - “azcorpus”u yaratdıq! ✌ Müxtəlif NLP layihələrində (text generation, chatbots) istifadə oluna biləcək “azcorpus” Azərbaycan dilində ümumilikdə 1,9 milyon mətndən və təqribən 18 milyon cümlədən ibarətdir. Mətnlər xəbər saytları, jurnallar, vikipediya məqalələri, kitablar daxil olmaqla müxtəlif mənbələrdən seçilmişdir və siyasət, iqtisadiyyat, elm, mədəniyyət, idman, tarix, cəmiyyət və s. o cümlədən bir sıra digər mövzuları əhatə edən mətnlərlə janr və mövzu üzrə əhatə olunub. Ən əsası isə, korpusumuzu təkcə bədii ədəbiyyatı deyil, həm də fizika, kimya və s. kimi elmi mətnləri də əhatə edəcək şəkildə genişləndirmişik. Korpus tamamilə ödənişsizdir, access token və anketi doldurmaqla öz layihələrinizdə istifadə edə bilərsiniz. az_corpusv0 haqqında daha ətraflı: https://lnkd.in/ek4-rWyu az_corpusu istifadə etmək üçün: https://lnkd.in/ecMF4cxT