Библиотека Python с открытым исходным кодом для автоматизации рабочих процессов машинного обучения🔥

PyCaret - сквозной инструмент для машинного обучения:

- Предварительная обработка данных
- Разработка признаков
- Обучение модели
- Настройка гиперпараметров и
- Оценка модели

"pip install pycaret"

▪Github

@bigdatai

Как создать на Python скринер акций и выполнить анализ настроений на основе ИИ

Поиск акций для инвестирования может оказаться долгим и утомительным. А что, если использовать ИИ и Python для создания программы, способной ускорить этот процесс? В этой статье я расскажу, как применить Python-библиотеку finvizfinance для поиска “недооцененных” акций. Затем представлю метод анализа настроений с помощью FinBERT, предварительно обученной NLP-модели, позволяющей анализировать эти “недооцененные” акции.

Первые шаги
Прежде всего импортируем необходимые библиотеки. Сайт finviz.com предлагает различные инструменты для анализа акций, в том числе бесплатный скринер акций (Screener). Импортируем объект скринера finvizfinance, который возвращает DataFrame Pandas с результатами скрининга в разделе “Overview” (“Обзор”).

from finvizfinance.screener.overview import Overview

Теперь импортируем библиотеки Pandas, csv и os, которые используются в основном для работы с csv-файлами.

import pandas as pd
import csv
import os

Скрининг потенциальных акций
Теперь, следуя подходу стоимостного инвестирования, необходимо составить список потенциально недооцененных акций, к которым стоит присмотреться. Для этого надо создать функцию, которая использует библиотеку finvizfinance для отправки запроса к онлайн-скринеру акций. Вот функция, которая будет выполнять это:

📌 Читать

@bigdatai

🔥 Гайд: пишем Transformer с нуля

Интерсный Jupyter-блокнот, в котором пошагово описан процесс создания собственной модели Transformer. Каждый блок кода сопровождается подробным комментарием.

Гайд начинается с предобработки текста и заканчивает полной сборкой работающей архитектуры. За основу он взял классическую статью Attention Is All You Need и видео Андрея Карпаты Let's build GPT: from scratch, in code, spelled out.

https://blog.matdmiller.com/posts/2023-06-10_transformers/notebook.html

@bigdatai

⚡️ Ego-Exo4D: A diverse, large-scale multi-modal, multi-view, video dataset and benchmark.

Ego-Exo4D:, крупномасштабный датасет для обучения на видел.


Проект помочь качественному обучению моделей ИИ сложными человеческими навыками и подойдет для создания приложений систем виртуальной реальности, робототехники, и многого другого.

Ego-Exo4D содержит три, тщательно синхронизированных датасета естественного языка в сочетании с видео и комментариями экспертов, включают в себя более 1400 часов видео, а также аннотации для бенчмарков.
.

▪Project: ego-exo4d-data.org/
▪Request acess: https://docs.ego-exo4d-data.org/getting-started/

@bigdatai

⚡️ InternLM / InternLM-XComposer

InternLM-XComposer2 - это новаторская большая модель языка зрения (VLLM), позволяющая составлять и понимать текст-изображение в свободной форме.

▪Github
▪Demo

@bigdatai

📚 Aya: Большой датасет с открытым доступом для настройки многоязычных моделей.

- База данных по инструкциям, охватывающая 65 языков.
- Самая обширная многоязычная коллекция на сегодняшний день.

https://arxiv.org/abs/2402.06619

@bigdatai

Nvidia выпустила Chat with RTX - чатбота с искусственным интеллектом, который работает локально на вашем компьютере.

Он может обобщать или искать документы в файлах вашего ПК и даже видео и плейлисты YouTube.

Чатбот работает локально, что означает быстрое получение результатов и возможность использования бота без интернета.

https://www.nvidia.com/en-us/ai-on-rtx/chat-with-rtx-generative-ai/

@bigdatai

👉 Введение в машинное обучение

Бесплатные курсы, которые служит введением в машинное обучение и охватывает основные понятия.

• Github

@bigdatai

Depth Anything

Эта нейросеть анализирует сцену и определяет глубину каждого пикселя, что открывает новые горизонты для автономного вождения, робототехники, дополненной реальности и многого другого. Загружайте изображения по одному или пакетом, экспортируйте прямо в свой проект.

https://github.com/LiheYoung/Depth-Anything

@bigdatai

🚀 Advances in private training for production on-device language models

Языковые модели, предсказывающие следующее слово, являются ключевой технологией для многих ИИ приложений. Узнайте, как многолетние исследования стали основой обучения языковых моделей Google

• Статья

@bigdatai

👉 Awesome AWS

Кураторский Список библиотек Amazon Web Services (AWS), репозиториев с открытым исходным кодом, руководств, блогов и других ресурсов.

🔗 https://github.com/donnemartin/awesome-aws

@bigdatai