Традиционно реконструкция 3D-сцены в помещении по изображениям в постановке происходит в два этапа: оценка глубины каждого изображения с последующим слиянием глубины и реконструкцией поверхности. Недавно появилось семейство методов, которые выполняют реконструкцию непосредственно в окончательном трехмерном пространстве объемных признаков. Хотя эти методы показали впечатляющие результаты реконструкции, они основаны на дорогостоящих трехмерных сверточных слоях, что ограничивает их применение в средах с ограниченными ресурсами. В этой работе мы вместо этого возвращаемся к традиционному маршруту и показываем, как сосредоточение внимания на высококачественном многоракурсном прогнозировании глубины приводит к высокоточным 3D-реконструкциям с использованием простого стандартного слияния глубины.

https://github.com/nianticlabs/simplerecon

https://nianticlabs.github.io/simplerecon/

Исследователи из Yandex Research опубликовали нейросеть RuLeanALBERT. На бенчмарках по пониманию языка она показывает результаты, сравнимые с другими открытыми моделями и где-то даже близкие к state-of-the-art. Её открытый код можно использовать в проектах для классификации предложений, представления текстов и других языковых задач, не требующих генерации.

Самое интересное: эта модель хотя и имеет миллиарды параметров, но вполне способна вместиться в одну домашнюю GPU.

Гитхаб проекта: https://github.com/yandex-research/RuLeanALBERT
Статья исследователей: https://habr.com/ru/company/yandex/blog/688234/

📚Бесплатный ускоренный курс по машинному обучению от Беркли
Без регистрации, без всякой . Просто зайдите на сайт и начните обучение с самого начала! https://ml.berkeley.edu/blog/tag/crash-course

✏️Расширенное руководство по написанию подсказок для Midjourney (текст-в-изображение)
Подробная «шпаргалка» и некоторые ключевые слова для улучшения вывода изображения с помощью улучшенных подсказок.
https://shly.link/mdmReUP

✏️Системы машинного обучения и модели машинного обучения
Функционирующий продукт ИИ содержит больше, чем просто модель машинного обучения. Вам нужно добавить много ингредиентов в свой суп ML, чтобы он приносил пользу клиентам. Мы называем все эти ингредиенты вместе системой машинного обучения .
https://shly.link/FjVJu

✏️Почему TensorFlow для Python умирает медленной смертью
PyTorch проще в использовании и больше нравится многим разработчикам.
https://shly.link/mdmw5aq

Освойте базовые инструменты DevOps за 3 дня. Погрузитесь в устройство систем Docker и GitLab CI. Напишите свой первый конвейер для автоматической сборки проекта на бесплатном онлайн-интенсиве Skillbox, который пройдёт 22–24 сентября в 21:00 по московскому времени.

Нужна только регистрация: 👉 https://clc.to/yZ-Uew.
Тем, кто зарегистрируется, сразу отправим на почту чек-лист «Погружаемся в DevOps».

Занятия проведёт опытный специалист, Lead DevOps, ведущий подкастов об IT и образовании — Константин Брюханов.

На интенсиве вы:

⚡️узнаете, что такое методология DevOps;
⚡️познакомитесь с профессией DevOps-инженера;
⚡️поймёте, какие задачи и с помощью каких инструментов решает DevOps;
⚡️выясните, как создать фундамент для работы;
⚡️узнаете, что такое Docker и как написать Dockerfile для проекта.

🎁 Всем дошедшим до конца интенсива дарим электронную книгу Пола Доэрти и Джеймса Уилсона «Человек + машина» издательства МИФ. Участвуйте, задавайте вопросы и получите сертификат на 10 000 рублей на любой курс Skillbox.

Рад поделиться новой статьей о линейной регрессии в #MachineLearning !

https://shly.link/G5kBA

Исследовательский анализ данных (EDA) в одной строке кода

Библиотека, которая предоставляет важную информацию о вашем наборе данных без написания большого количества кода.
https://shly.link/mdmhS73

Анализ количества подписчиков TikTok. Оказывается, эта величина весьма предсказуема, и одним из самых сильных сигналов является лицо владельца канала:

Что меня удивило, когда я впервые заглянул в него, так это не формат/контент, а люди в видеороликах, рекомендованных приложением. Лица людей, которых я там вижу, казались совсем не такими, какие я вижу в повседневной жизни, в сторону — как бы это сказать? — «условная привлекательность». Это очень необычно и существенно отличалось от других платформ видеохостинга — я никогда не сталкивался с этим при просмотре YouTube, например.

Я подумал, что это могут быть только мои внутренние предубеждения и то, как я лично воспринимал систему, поэтому я решил проанализировать данные, чтобы увидеть, есть ли на самом деле научные доказательства, подтверждающие мое утверждение. https://shly.link/mdmRERK

Если вы заинтересованы в изучении НАУКИ О ДАННЫХ, ВВОДА ДАННЫХ, АНАЛИТИКИ ДАННЫХ, EXCEL, вот ПОЛНОСТЬЮ ЗАГРУЖЕННЫЙ МАТЕРИАЛ для вас, все БЕСПЛАТНО.

https://mega.nz/folder/5Wp3nIiD#qsenYaT31KWhSEGGEAzOAQ