AI Новости: Машинное обучение и анализ данных. Python. Алгоритмы, методы, лекции. Новости 2018

Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Колодяжный, я разрабатываю системы хранения данных в YADRO и изучаю нестандартные подходы к машинному обучению: создаю ML-проекты на С++. 

Производительность LLM напрямую зависит от правильного выбора и пропорций наборов данных для обучения, например, юридических текстов, кода, математических формул.

OpenCoder - это открытое и воспроизводимое семейство LLM для программирования, включающее 1,5B и 8B базовые и instruct версии, поддерживающее английский и китайский языки.

Метод опорных векторов (Support Vector Machines - SVM) - это набор методов контролируемого обучения, применения для классификации , регрессии и восстановления окружающей среды .

Преимуществами метода опорных векторов являются:

Эффективны в пространствах высоких размеров.

Практически в каждом проекте Яндекса используется машинное обучение. Прямо сейчас стажёров ищут:

1) Команда Качества Поиска

Classic ML, NLP, Python

Ранжировать документы в поиске по вебу. Разрабатывать и оценивать факторы ранжирования, обучать модели для ранжирования и многое-многое другое.

Составили список самых важных библиотек Python для машинного обучения и рассказали, для каких задач они могут быть полезны начинающим ML-инженерам и специалистам по Data Science. Собрать подборку помог Кирилл Симонов — ML-разработчик компании IRLIX с экспертизой в компьютерном зрении.

NumPy

Смещение распределения в графовых данных — это расхождение в распределении данных между обучающим и тестовым наборами, оно может существенно снизить производительность модели машинного обучения.

Это экспериментальная библиотека Python, которая позволяет моделировать людей с определенными личностями, интересами и целями".

Эти агенты могут слушать, отвечать на запросы и жить своей жизнью в симулированной среде TinyWorld.

Sims на на базе LLM?

Hunyuan3D-1.0 (https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-1) - двухэтапная система для быстрой генерации 3D-моделей по текстовым запросам или изображениям. Модель представлена в трех версиях:

Hunyuan3D-1 Lite (https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-1/tree/main/mvd_lite) - облегченная версия многовидовой генерации;

Run:ai Model Streamer – Python SDK, разработанный для оптимизации загрузки моделей машинного обучения. Он поддерживает загрузку моделей в различных форматах (.pt, .h5, .safetensors и др.) из сетевых файловых систем, хранилищ S3 и локальных дисков.

Shortcut models (https://arxiv.org/pdf/2410.12557) - метод обучения диффузионных моделей, который позволяет генерировать изображения высокого качества за один или несколько шагов.

PANGEA (https://huggingface.co/neulab/Pangea-7B) - это модель с 7.94 млрд. параметров на архитектуре LLaVA-Next и с Qwen2-7B-Instruct в качестве LLM-основы, которая была обученная на инструктивном датасете PANGEAINS.

Краткий обзор популярных библиотек для нейросетей, их основные характеристики и области применения:

1. TensorFlow

Использование: Универсальная библиотека для глубокого обучения.

Автоэнкодеры являются базовой техникой машинного обучения и искусственного интеллекта, на основе которой строятся более сложные модели, например, в диффузионных моделях, таких как Stable Diffusion. Что же такое автоэнкодер?

Aim - это инструмент, поддерживающий отображение большого количества тренировочных прогонов (до 10.000 training runs).

Он предоставляет возможность аналитики и сравнения выполненных запусков тренировок моделей , а его SDK позволяет программно получать доступ к отслеживаемым метаданным для последующей автоматизации в Jupyter Notebook.

 © tehnoomsk.ru

Принцип следующий: персонаж бегает по специальной платформе, а нейронка пытается угадать, какое число он «вводит». Просто оцените, какой колоссальный «дата-центр» пришлось построить.

Создавать нейросети на Python? Нет, спасибо, я выбираю Redstone.

Дело в том, что ещё с 1957 года в основе всех нейросетей лежит сеть из нейронов, весов и функций под названием многослойный перцептрон (MLP). Но теперь ученые представили альтернативу и назвали её в честь советских ученых Андрея Колмогорова и Владимира Арнольда — Kolmogorov-Arnold Networks (KAN).

Сегодня расскажу вам про проект FLock и его довольно необычный совместный эйрдроп с проектом BTC GPT, в ходе которого мы с вами можем получить награды сразу от двух проектов за предоставление данных для искусственного интеллекта.