Шаблоны Langchain-самый быстрый способ создать готовое к производству приложение LLM.

https://github.com/langchain-ai/langchain/tree/master/templates

10 основных навыков использования Jupyter Notebook для специалистов по обработке данных

Jupyter Notebook, веб-приложение с открытым исходным кодом, стало популярным инструментом для специалистов по данным во всем мире. Его интерактивный и удобный интерфейс делает его отличным выбором для анализа данных, визуализации и обмена информацией. Если вы занимаетесь анализом данных или стремитесь им стать, вам необходимо освоить Jupyter Notebook. В этой статье мы рассмотрим десять важнейших навыков, которые помогут повысить ваш уровень владения Jupyter Notebook https://www.analyticsinsight.net/10-essential-jupyter-notebook-skills-for-data-scientists

🚂 Онлайн-хакатон DataWagon с призовым фондом 900 000 рублей от Первой грузовой компании!

🛤 Треки:

1. ПГК Оракул - Прогнозирование спроса на грузовые ЖД перевозки
2. Чек-ап вагона - Прогнозирование отправления вагонов в ремонт
3. ЖД карта желаний - Создание карты движения поездов

🔝 Тебя ждут:
- Прокачка в решении практических задач на основе реальных данных
- Поддержка опытных экспертов ПГК Диджитал
- Погружение в атмосферу кодинга и фана

Если нет своей команды — поможем ее собрать!
Регистрируйся и вступай в чат участников, получи ответы на волнующие вопросы, найди команду или создай свою.

▶️ Регистрация уже идет, успевай подать заявку по ссылке

Реклама. ООО "ФИЗТЕХ ДЖЕНЕЗИС". ИНН 7735184156. erid: LjN8KYtZV

Фундаментальные понятия статистики и строительные блоки #DataAnalytics и #MachineLearning.

Набор Python matplotlib интерактивных приборных панелей, чтобы помочь вам понять эти фундаментальные концепции

https://github.com/GeostatsGuy/PythonNumericalDemos/blob/master/Interactive_MarginalJointConditional.ipynb

Математика для глубокого обучения 🧑‍🎓

Лучший ресурс для изучения математических концепций и лучшего понимания концепций машинного обучения и глубокого обучения:
https://d2l.ai/chapter_appendix-mathematics-for-deep-learning/index.html

Mimesis: идеальное решение для генерации данных.

Сбор данных имеет решающее значение для каждого проекта, связанного с машинным обучением. Однако не всегда искомые данные существуют или общедоступны. Во многих случаях получение данных является дорогостоящим или затрудненным из-за внешних условий. Кроме того, правила конфиденциальности влияют на способы использования или распространения набора данных. По всем этим причинам использование синтетических данных является хорошей альтернативой, поскольку с их помощью можно удовлетворить те же потребности без особых усилий.

В этой статье мы рассмотрим один из лучших пакетов для генерации синтетических данных.

Читать далее https://habr.com/ru/articles/771950/

Lazy Predict помогает создавать множество базовых моделей без большого количества кода и помогает понять, какие модели работают лучше без какой-либо настройки параметров.

Библиотека Python, которая позволяет обучать, тестировать и оценивать несколько моделей машинного обучения одновременно, используя всего несколько строк кода. https://github.com/shankarpandala/lazypredict

101 упражнение Pandas для анализа данных

101 упражнение Python Pandas предназначены для того, чтобы бросить вызов вашим логическим мышцам и помочь усвоить манипулирование данными с помощью любимого пакета Python для анализа данных.

https://www.machinelearningplus.com/python/101-pandas-exercises-python/

Примеры, показывающие, как использовать API-интерфейс OpenAI Vision для обработки изображений, видеофайлов и потоков веб-камеры. Полностью автоматизированная маркировка изображений с помощью кода API GroundingDINO + SAM + OpenAI Vision: https://github.com/roboflow/awesome-openai-vision-api-experiments

Создание поиска в видео

Сегодня мы собираемся взглянуть на закулисную технологию, лежащую в основе того, как Netflix создает великолепные трейлеры, ролики для Instagram, короткометражные видеоролики и другие рекламные видеоролики.

Предположим, вы пытаетесь создать трейлер к боевику «Серый человек» и знаете, что хотите использовать кадр взрывающейся машины. Вы не знаете, существует ли этот кадр и где он находится в фильме, и вам приходится искать его, просматривая весь фильм.

Мы создали внутреннюю систему, которая позволяет кому-то выполнять поиск внутри видео по всему видеокаталогу Netflix, и мы хотели быподелиться своим опытом создания этой системы.

https://netflixtechblog.com/building-in-video-search-936766f0017c

Бесплатный практический вебинар: Рабочий день аналитика данных.

⏰ Когда: 15 ноября в 19:00 по мск.

✔️Погружаемся в профессию и составляем отчет о продажах интернет-магазина.

✔️Покажем, какие задачи решают аналитики данных, какие проекты реализуют и как помогают бизнесу принимать решения и расти.

✔️Расскажем, как пройти собеседование, найти удаленную работу и начать менять свою жизнь уже сегодня.

🎁 Дарим скидку 100 000 рублей на курс «Аналитик данных» и 20 000 рублей депозит до 19 ноября, а еще + 6 месяцев сопровождения наставника и карьерного трека после обучения!

Реклама. АНПОО "ХЕКСЛЕТ КОЛЛЕДЖ". ИНН 7839056670. erid: LjN8JycWu

Выпустив недавно отличную языковую модель Zephyr, команда HuggingFace демонстрирует, как можно обучать персонализированные модели, построенные на основе нескольких мощных предварительно обученных моделей с открытым исходным кодом. подробнее→ https://github.com/huggingface/alignment-handbook

Суперразрешение аудио (GitHub Repo) Сверхразрешение звука - это процесс повышения качества и достоверности любого звука, реального или синтетического. Большинство систем суперразрешения ориентированы на конкретные задачи, при этом отдельные модели обучаются для отдельных типов аудиоданных. Эта новая работа - удивительный шаг вперед, когда одна модель может служить для повышения качества звука в разных задачах. подробнее→ https://github.com/haoheliu/versatile_audio_super_resolution

Итак, Генеративный ИИ в РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ уже здесь. 🔥

Все инструменты проектирования, все рабочие процессы — ВСЕ изменится.

💡Вот все, что вам нужно знать о LCM-LoRA.

https://arxiv.org/abs/2311.05556

https://latent-consistency-models.github.io/

Сегментация дорог с помощью лидара (GitHub Repo) Исследователи разработали для самоуправляемых автомобилей более интеллектуальный метод распознавания дорог с помощью технологии лидара, который требует меньше ручной работы, но при этом сохраняет точность системы. подробнее→ https://github.com/evocargo/lidar-annotation-is-all-you-need

Представляем Mirasol, мультимодальную модель для обучения через аудио, видео и текст, которая разделяет моделирование на отдельные авторегрессионные модели для обработки входных данных в соответствии с характеристиками их модальностей, обеспечивая высочайшую производительность

https://blog.research.google/2023/11/scaling-multimodal-understanding-to.html

🙌Топ-10 🐍 Библиотек Python для любых проектов машинного обучения 🚀

https://dev.to/taipy/top-10-python-libraries-for-any-ml-projects-3gfp

Ускорение генеративного искусственного интеллекта с помощью PyTorch: сегментируйте что угодно быстро

Этот пост является первой частью многосерийного блога, посвященного тому, как ускорить генеративные модели ИИ с помощью чистого, нативного PyTorch. Мы рады поделиться множеством недавно выпущенных функций производительности PyTorch, а также практическими примерами того, как эти функции можно комбинировать, чтобы увидеть, насколько далеко мы можем повысить производительность PyTorch. https://pytorch.org/blog/accelerating-generative-ai/

Практические советы по точной настройке LLM с использованием LoRA

https://magazine.sebastianraschka.com/p/practical-tips-for-finetuning-llms

Модель прогнозирования погоды DeepMind (репозиторий GitHub)
DeepMind уже несколько лет работает над прогнозированием погоды. Последняя модель, построенная на графовых нейронных сетях, чрезвычайно точна для 10-дневных прогнозов. https://github.com/google-deepmind/graphcast


Интерполяция видеокадров с индексацией расстояния
Существующие методы интерполяции видеокадров (VFI) слепо предсказывают, где находится каждый объект в определенный момент времени t («индексация времени»), что затрудняет предсказание точных движений объекта. Учитывая два изображения ⚾️, существует бесконечно много возможных траекторий: ускоряющихся или замедляющихся, прямых или изогнутых. Это часто приводит к размытым кадрам, поскольку метод усредняет эти возможности. Вместо того, чтобы заставлять сеть неявно изучать это сложное сопоставление времени и местоположения вместе с прогнозированием кадров, мы предоставляем сети явную подсказку о том, как далеко объект прошел между начальным и конечным кадрами. Новый подход получил название «индексация расстояния». https://zzh-tech.github.io/InterpAny-Clearer

Microsoft запустила лучший курс по генеративному искусственному интеллекту. Бесплатный курс из 12 уроков доступен на Github и научит вас всему, что вам нужно знать, чтобы начать создавать приложения генеративного ИИ.

https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners