Adrenaline, отладчик, исправляющий ошибки и объясняющий их с помощью GPT-3.

https://useadrenaline.com/playground

Может ли ChatGPT писать SQL лучше, чем Data Analyst?

Я попробовал ChatGPT , вариант языковой модели GPT-3, специально разработанный для создания человеческого текста в диалоговом контексте. И, конечно же, как и большинство из нас, я задавался вопросом: может ли ИИ выполнять мою работу? И может ли он сделать это лучше меня?
https://shly.link/hBPBc

Это пугающее зрелище для меня. Первая точка — это объем данных, на которых был обучен Chat GPT 3. Второе — это то, на чем обучается чат GPT 4. Они уже делают демо. Он может написать книгу из 60 000 слов из одной подсказки.

Исследователи из Стэнфорда разработали модель искусственного интеллекта (ИИ) SUMMON, которая может генерировать многообъектные сцены из последовательности человеческого взаимодействия.

Краткое чтение: https://www.marktechpost.com/2023/01/09/researchers-at-stanford-have-developed-an-artificial-intelligence-ai-model-summon-that-can-generate-multi-object -сцены-из-последовательности-человеческого-взаимодействия/
Документ: https://arxiv.org/pdf/2301.01424.pdf
Проект: https://lijiaman.github.io/projects/summon/
Код: https: //github.com/onestarYX/summon

6 новых быстро развивающихся библиотек по науке о данных, которые вы должны изучить, чтобы повысить свои навыки в 2023 году

Наука о данных — это больше не только Pandas, NumPy и Scikit-learn
https://shly.link/deChC

(если пост не открывается полностью,войдите в режиме инкогнито )

Ян ЛеКун в 1993 году демонстрация LeNet-1

Это была первая в мире сверточная нейронная сеть для распознавания рукописного ввода. 29 лет спустя — этот же подход лежит в основе большей части компьютерного зрения. Исторический момент для машинного обучения !

51 инструмент искусственного интеллекта, который вы должны использовать для жизни, программирования, создания контента и всего остального

ИИ буквально штурмом берет мир 🔥🔥🔥 У него безграничный потенциал, и он изменит нашу жизнь к лучшему. Эта технология будет быстро совершенствоваться, и сегодня вы можете использовать так много инструментов, которые повысят вашу производительность, помогут вам выполнить вашу работу, дадут вам советы по множеству различных тем и многое другое! Это инструменты, которые мы ВСЕ должны использовать СЕЙЧАС!

Вы можете использовать их во всех сферах жизни. Они могут генерировать контент для социальных сетей, помогать вам с жизненными проблемами, а при правильном использовании они даже могут помочь вам устроиться на работу! Например, можно использовать ChatGPT для проведения пробных интервью и получения обратной связи в режиме реального времени! Мы только царапаем поверхность, потому что благодаря ИИ возможно гораздо больше.

https://shly.link/devXj8X

Как я использовал ChatGPT для автоматизации этих 6 задач в моей роли Data Science

В этом посте я задам ChatGPT несколько вопросов по программированию, которые охватывают машинное обучение и разработку программного обеспечения.
Я попрошу его написать фрагменты кода и функции, которые я регулярно использую в своей работе, чтобы посмотреть, сможет ли он их автоматизировать.
https://shly.link/uZJwB

(если пост не открывается полностью,войдите в режиме инкогнито )

Представляем PivotTableJS,которыйпозволяет интерактивно анализировать данные в Jupyter 🚀

https://shly.link/ghM2PV

12 команд Docker, которые должен знать каждый специалист по данным

Хотите добавить Docker в свой набор инструментов для обработки данных? Вот список основных команд Docker, которые помогут вам начать работу.

https://shly.link/sWKMK

ТОП-5 курсов по изучению SQL от лучших преподавателей БЕСПЛАТНО

1. В этом курсе вы начнете продвигаться от простых операторов SQL к реальной функциональной инженерии баз данных с использованием продвинутых концепций MySQL.
https://shly.link/qkmJG

2. Базы данных и SQL для науки о данных Большая часть мировых данных хранится в базах данных. SQL — это мощный язык, который используется для обмена данными с базами данных и извлечения данных из них. Изучите БД и SQL для науки о данных в этом курсе.
https://shly.link/uM9dz

3. Анализ больших данных с помощью SQL В этом курсе вы подробно изучите инструкцию SQL SELECT и ее основные предложения. Курс посвящен SQL-движкам больших данных Apache Hive и Apache Impala. но также применимо к традиционным СУБД.
https://shly.link/GPx5a

4. Продвинутый SQL для специалистов по данным Этот расширенный курс содержит инструкции по работе с базами данных SQL. Узнайте, как работать с реляционными базами данных, включая поиск, извлечение и подготовку данных.
https://shly.link/22fgz

5. Advanced SQL Now. Просто поднимите свои навыки SQL на новый уровень с помощью этого курса, чтобы выделиться на рынке труда
https://shly.link/d3hew

🔥Новая (1ч56м) видео-лекция: "Давайте построим GPT: с нуля

Мы создаем и обучаем Transformer в соответствии с документом «Внимание — это все, что вам нужно» в настройках языкового моделирования и заканчиваем ядром nanoGPT.

https://www.youtube.com/watch?v=kCc8FmEb1nY

Введение в глубокое обучение — Carnegie Mellon 2022 Intro to DL — один из уважаемых курсов CMU. Курс охватывает широкий круг тем, связанных с ГО, от основ, методов и алгоритмов нейронных сетей до последних достижений в этой области.

https://shly.link/ytisZH

Учебники по машинному обучению (в основном на Python3)

Коллекция из более чем 100 руководств по машинному обучению
https://shly.link/ghtzAn

Пожалуй, лучший курс линейной алгебры. Это бесплатно! Преподает легендарный профессор Массачусетского технологического института Гилберт Стрэнг. Создайте прочную математическую основу для машинного обучения

https://shly.link/ytoit8

Вот отличный курс по машинному обучению: Applied Machine Learning Cornell Tech ,
2020. 100% бесплатно. 80 видео.

https://shly.link/ytMzu9

Введение в Graph Machine Learning

В этой статье блога мы рассмотрим основы машинного обучения на графах.

Сначала мы изучим, что такое графы, зачем они используются и как их лучше всего представлять. Затем мы кратко расскажем о том, как люди обучаются на графах, начиная с донейронных методов (одновременное изучение особенностей графа) и заканчивая тем, что обычно называют графовыми нейронными сетями. И наконец, мы заглянем в мир трансформеров для графов.

https://shly.link/D2VJd

InstructPix2Pix: обучение выполнению инструкций по редактированию изображений

демо: https://huggingface.co/spaces/timbrooks/instruct-pix2pix

гитхаб: https://github.com/timothybrooks/instruct-pix2pix

страница проекта: https://www.timothybrooks.com/instruct-pix2pix/

Представляем PyCircular: библиотеку Python для кругового анализа данных

Циклические данные могут создавать уникальные проблемы, когда речь идет об анализе и моделировании.

В этом посте я представляю PyCircular , специализированную библиотеку Python для анализа данных, разработанную специально для работы с циклическими данными. Как один из авторов, я рад поделиться этим мощным инструментом с сообществом, чтобы помочь решить проблемы работы с циклическими данными.
https://shly.link/Skem7

OpenAI только что запустил «Классификатор текста AI» для идентификации текстов, сгенерированных AI. Пробовал, НЕ РАБОТАЕТ.

https://platform.openai.com/ai-text-classifier

5 бесплатных инструментов для обнаружения ChatGPT, GPT3 и GPT2



После запуска ChatGPT ящик Пандоры открылся. Сейчас мы наблюдаем технологический сдвиг в том, как мы работаем. Люди создают веб-сайты, приложения и даже пишут романы, используя ChatGPT.

Со всей шумихой и внедрением генеративных инструментов ИИ мы наблюдаем рост числа плохих актеров. Если вы следите за последними новостями, вы наверняка слышали, что ChatGPT сдал экзамен Wharton MBA. Существует целый список экзаменов, сданных ChatGPT, от медицинского до юридического диплома — Список: Вот экзамены, которые ChatGPT уже сдал .

Помимо экзаменов, студенты используют его для отправки заданий, писатели отправляют генеративный контент, а исследователи создают высококачественные статьи, просто печатая подсказки.

Чтобы противостоять злоупотреблению генеративным контентом, я представляю вам 5 бесплатных инструментов обнаружения контента AI.

https://shly.link/a69VD