⚡🤖 Принят первый в мире закон о регулировании искусственного интеллекта
В среду Европарламент одобрил Artificial Intelligence Act — закон, который, в том числе, вводит четыре «категории риска» для ИИ-систем. «Категории риска» такие:
▫️низкая,
▫️средняя,
▫️высокая,
▫️неприемлемая.
Согласно новым правилам, будут запрещены:
▪️ИИ-приложения, которые нарушают права граждан, например системы биометрической идентификации, основанные на чувствительных данных.
▪️Базы данных с изображениями лиц, собранными без разрешения владельцев.
▪️Cистемы для распознавания эмоций в школах и на рабочих местах.
▪️Системы социального скоринга.
▪️ИИ-приложения, манипулирующие человеческим поведением.
На системы искусственного интеллекта «высокого риска» также будут наложены некоторые обязательства по снижению этого риска. На такой ИИ граждане смогут пожаловаться.
🕛 Закон вступит в силу через 20 дней после его опубликования. Применять его начнут в течение двух лет.
В среду Европарламент одобрил Artificial Intelligence Act — закон, который, в том числе, вводит четыре «категории риска» для ИИ-систем. «Категории риска» такие:
▫️низкая,
▫️средняя,
▫️высокая,
▫️неприемлемая.
Согласно новым правилам, будут запрещены:
▪️ИИ-приложения, которые нарушают права граждан, например системы биометрической идентификации, основанные на чувствительных данных.
▪️Базы данных с изображениями лиц, собранными без разрешения владельцев.
▪️Cистемы для распознавания эмоций в школах и на рабочих местах.
▪️Системы социального скоринга.
▪️ИИ-приложения, манипулирующие человеческим поведением.
На системы искусственного интеллекта «высокого риска» также будут наложены некоторые обязательства по снижению этого риска. На такой ИИ граждане смогут пожаловаться.
🕛 Закон вступит в силу через 20 дней после его опубликования. Применять его начнут в течение двух лет.
👍11🌚1
💬 Open Source по-русски: путь к технологической независимости или обочина прогресса?
Для одних организаций open source является ключом к преодолению зависимости от иностранных вендоров и драйвером инноваций, для других — дырой в безопасности и обочиной технологического прогресса.
Мы хотим изучить текущее состояние и возможности открытого ПО в России. Пройдите опрос и помогите нам увидеть ситуацию глазами IT-профессионалов.
👉 Ссылка на опрос 👈
Прохождение займёт примерно 4 минуты
Для одних организаций open source является ключом к преодолению зависимости от иностранных вендоров и драйвером инноваций, для других — дырой в безопасности и обочиной технологического прогресса.
Мы хотим изучить текущее состояние и возможности открытого ПО в России. Пройдите опрос и помогите нам увидеть ситуацию глазами IT-профессионалов.
👉 Ссылка на опрос 👈
Прохождение займёт примерно 4 минуты
👍3😁3
OpenAI разместила инструмент на GitHub. Transformer Debugger помогает ответить на вопрос: «Почему модель выдала токен A вместо токена B для этого промпта?».
Сейчас Transformer Debugger включает в себя:
▫️Neuron viewer — React-приложение для вывода информации о компонентах модели.
▫️Activation server — сервер, который позволяет проводить инференс и предоставляет данные для анализа.
▫️Models — библиотека для инференса моделей GPT-2.
▫️Примеры датасетов.
В репозитории можно найти подробные инструкции, как пользоваться инструментом.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13❤1
🆕 Midjourney забанила нескольких сотрудников Stability AI по подозрению в массовом скрапинге промптов
🔗Подробнее
🔗Подробнее
😁8👍6
Хочешь понять машинное обучение — изучи статистику. Статистические методы и принципы занимают центральное место в разработке, анализе и интерпретации ML-алгоритмов. Поэтому мы составили для вас подборку книг, курсов и видеороликов по статистике:
🎓 Основы статистики
Не можем не упомянуть прекрасный бесплатный курс по статистике от Института биоинформатики. Начинает с самых азов, постепенно погружая всё глубже. Курс состоит из нескольких частей, поэтому материала там достаточно.
Набор плейлистов по самым разным темам статистики: от распределений до А/Б-тестов.
В плейлисте собраны отличные объяснение теоремы Байеса и распределений.
📚 Bayesian Statistics The Fun Way (2019)
Эта книга даёт понимание байесовской статистики с помощью простых объяснений и нескучных примеров.
📚 Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python (2020)
Содержит примеры на Python и практические рекомендации по применению статистических методов в DS.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10❤3
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🐍🗺 Создавайте захватывающие интерактивные карты с помощью Python
В новой статье разберём библиотеку визуализации данных Plotly. Шаг за шагом научимся создавать и настраивать простые и интерактивные карты, а также работать с картами Хороплета— особым типом карт, в которых используется цветовое кодирование для обозначения данных по конкретным географическим областям, таким как страны, штаты или города.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
В новой статье разберём библиотеку визуализации данных Plotly. Шаг за шагом научимся создавать и настраивать простые и интерактивные карты, а также работать с картами Хороплета
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
👍7🔥4
Julia_Cheat_Sheet.pdf
1.9 MB
✍️ Шпаргалка по языку Julia
Если вам было интересно узнать, чем синтаксис Julia отличается от пайтоновского, то эта шпаргалка — отличный материал для быстрого изучения.
Содержит информацию об использовании:
▪️пакетов;
▪️операторов;
▪️векторов;
▪️разных функций;
▪️датафреймов.
Если вам было интересно узнать, чем синтаксис Julia отличается от пайтоновского, то эта шпаргалка — отличный материал для быстрого изучения.
Содержит информацию об использовании:
▪️пакетов;
▪️операторов;
▪️векторов;
▪️разных функций;
▪️датафреймов.
🔥4👍2🥱2
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
🐍🎸 Курс Django. Часть 3: Основы работы с формами
В новой части курса разбираем основные методы создания, кастомного рендеринга и кастомной валидации форм.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
➕ Предыдущие части:
Часть 1: Django — что это? Обзор и установка фреймворка, структура проекта
Часть 2: ORM и основы работы с базами данных
В новой части курса разбираем основные методы создания, кастомного рендеринга и кастомной валидации форм.
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
➕ Предыдущие части:
Часть 1: Django — что это? Обзор и установка фреймворка, структура проекта
Часть 2: ORM и основы работы с базами данных
👾2❤1
🎓 Полиномиальная регрессия: что это и когда используется?
Стандартная линейная регрессия имеет такую формулу: f(x) = b + m⋅x. Она описывает связь между переменными и рисует на графике прямую — такую, которая проходит наиболее близко ко всем точкам данных. Однако данные далеко не всегда хорошо аппроксимируются прямой линией. Посмотрите на картинку выше — вряд ли вы сможете провести такую прямую, которая будет лежать недалеко от всех точек.
✍️ Здесь данные, похоже, было бы лучше моделировать с помощью квадратичной функции, которая нарисовала бы линию с изгибом. Вот как выглядит такая формула: f(x) = b + m1⋅x + m2⋅x^2. По формуле видно — нам нужно создать ещё один признак, который будет равен квадрату исходного признака. Если мы всё сделаем правильно, то получим решение проблемы.
👉 Такие модели, использующие полином n-степени, называются полиномиальной регрессией. Они чаще всего используются, когда данные показывают нелинейные тренды.
Стандартная линейная регрессия имеет такую формулу: f(x) = b + m⋅x. Она описывает связь между переменными и рисует на графике прямую — такую, которая проходит наиболее близко ко всем точкам данных. Однако данные далеко не всегда хорошо аппроксимируются прямой линией. Посмотрите на картинку выше — вряд ли вы сможете провести такую прямую, которая будет лежать недалеко от всех точек.
✍️ Здесь данные, похоже, было бы лучше моделировать с помощью квадратичной функции, которая нарисовала бы линию с изгибом. Вот как выглядит такая формула: f(x) = b + m1⋅x + m2⋅x^2. По формуле видно — нам нужно создать ещё один признак, который будет равен квадрату исходного признака. Если мы всё сделаем правильно, то получим решение проблемы.
👉 Такие модели, использующие полином n-степени, называются полиномиальной регрессией. Они чаще всего используются, когда данные показывают нелинейные тренды.
🎉6❤5
🤖 Напоминаем, что у нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним новостям и тенденциям в мире искусственного интеллекта.
В ней:
● Новости о прорывных исследованиях в области машинного обучения и нейросетей
● Материалы о применении ИИ в разных сферах
● Статьи об этических аспектах развития технологий
● Подборки лучших онлайн-курсов и лекций по машинному обучению
● Обзоры инструментов и библиотек для разработки нейронных сетей
● Ссылки на репозитории с открытым исходным кодом ИИ-проектов
● Фильмы, сериалы и книги
👉Подписаться👈
В ней:
● Новости о прорывных исследованиях в области машинного обучения и нейросетей
● Материалы о применении ИИ в разных сферах
● Статьи об этических аспектах развития технологий
● Подборки лучших онлайн-курсов и лекций по машинному обучению
● Обзоры инструментов и библиотек для разработки нейронных сетей
● Ссылки на репозитории с открытым исходным кодом ИИ-проектов
● Фильмы, сериалы и книги
👉Подписаться👈
🤖 Стартап Илона Маска x.ai опубликовал исходный код Grok-1
Разработчики выложили в открытый доступ веса и архитектуру большой языковой модели Grok-1. Это версия, полученная на фазе предобучения, которая была завершена в октябре 2023 года. Это значит, что данная модель не была тонко настроена ни под какую специфическую задачу, в том числе диалог.
Итак, вот особенности Grok-1:
🔹Содержит 314 млрд параметров.
🔹Использует технику Mixture-of-Experts.
🔹Для обучения использовали кастомный стек на основе JAX и Rust.
🔗 Изучить код внимательнее можно в этом репозитории
🤗 Карточка модели на Hugging Face
👉 Подробности и контекст
Разработчики выложили в открытый доступ веса и архитектуру большой языковой модели Grok-1. Это версия, полученная на фазе предобучения, которая была завершена в октябре 2023 года. Это значит, что данная модель не была тонко настроена ни под какую специфическую задачу, в том числе диалог.
Итак, вот особенности Grok-1:
🔹Содержит 314 млрд параметров.
🔹Использует технику Mixture-of-Experts.
🔹Для обучения использовали кастомный стек на основе JAX и Rust.
🔗 Изучить код внимательнее можно в этом репозитории
🤗 Карточка модели на Hugging Face
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6🔥2👍1
🌲Выжимаем из Random Forest максимум: увеличиваем полноту при 100% точности
Автор новой статьи на Хабре описывает любопытный способ добиться увеличения точности и сохранения полноты моделей Random Forest. Предложенная им методика заключается в обрезке деревьев решений до наиболее эффективных ветвей.
Шаги алгоритма такие:
▪️Выбираются ветви деревьев, где преобладает целевой класс.
▪️Их эффективность проверяется на новых данных.
▪️Отобранные ветви применяются для классификации новых объектов.
🔗 Читать статью полностью
Автор новой статьи на Хабре описывает любопытный способ добиться увеличения точности и сохранения полноты моделей Random Forest. Предложенная им методика заключается в обрезке деревьев решений до наиболее эффективных ветвей.
Шаги алгоритма такие:
▪️Выбираются ветви деревьев, где преобладает целевой класс.
▪️Их эффективность проверяется на новых данных.
▪️Отобранные ветви применяются для классификации новых объектов.
🔗 Читать статью полностью
🔥5🤩2👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
На «Хабре» опубликовали отличный материал с примерами распределений, которые могут встретиться вам в работе. Упор в статье делается не на функции и формулы, а на вид графиков на конкретных примерах.
Среди рассмотренных распределений:
▫️биномиальное,
▫️Пуассона,
▫️экспоненциальное,
▫️Вейбулла,
▫️гамма-распределение,
▫️бета-распределение,
▫️гипергеометрическое,
▫️нормальное,
▫️Стьюдента,
▫️Хи-квадрат,
▫️Фишера.
🔗 Читать статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥18👍4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
По заверениям компании, процессор позволяет строить и запускать генеративные модели с триллионами параметров. При этом чип потребляет в 25 раз меньше энергии, чем его предшественники. NVIDIA также привела результаты тренировки модели, сравнимой с GPT-4. Так, раньше требовалось 8000 процессоров H100 и 90 дней при мощности 15MW. Теперь нужны лишь 2000 новых карт B100 и 90 дней при мощности 4MW.
Ollama — это открытый проект, который позволяет запускать большие языковые модели, такие как Llama 2 и Mistral, локально. Обновление с поддержкой AMD доступно на Linux и Windows.
Авторы проекта утверждают, что он установил новую планку в бенчмарках по кодингу. Вот что Devin может делать:
▫️Учиться применять незнакомые ему технологии;
▫️Построить и внедрить приложение от начала до конца;
▫️Автономно находить и исправлять баги;
▫️Обучать и файн-тюнить собственные ИИ-модели.
В интернете уже полно шуток про то, что Devin наконец заменит программистов, как все того ждали. Однако, похоже, что всерьёз бояться не стоит.
В опубликованном видео робот Figure 01 поддерживает разговор с инженером, выполняет его команды и рассуждает, когда его просят об этом.
🤗 Hugging Face запустил собственный проект по роботам
Обещают, что он будет по-настоящему открытым. Уже начался поиск инженеров на проект.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍1
👀 Подробная статья о квантизации нейросетевых моделей от ML-разработчика Яндекса
Квантизация – это переход от типа данных с большим числом бит, например, float32 к типу с меньшим числом, такому как int8. Квантизованные модели требуют меньше вычислительных ресурсов и работают быстрее, а значит, экономят деньги и улучшают пользовательский опыт. Автор статьи рассказал о методах квантизации, с какими данными предстоит работать и подсказал, в какой момент лучше квантизовать модель.
🔗 Подробнее
Квантизация – это переход от типа данных с большим числом бит, например, float32 к типу с меньшим числом, такому как int8. Квантизованные модели требуют меньше вычислительных ресурсов и работают быстрее, а значит, экономят деньги и улучшают пользовательский опыт. Автор статьи рассказал о методах квантизации, с какими данными предстоит работать и подсказал, в какой момент лучше квантизовать модель.
🔗 Подробнее
👍6😁1
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
🐍 Итоги недели в мире Python и обзоры новых инструментов
У нас есть еженедельная рассылка о последних открытиях и тенденциях в мире Python. Мы опубликовали новый выпуск на📰 .
Ниже — небольшая часть выпуска, а целиком читайте здесь 👈
😏 Мнение: пора переключаться с бэкенда на ИИ
Общемировой тренд — увеличение спроса на ИИ-разработчиков. И у Python-специалистов есть огромное преимущество — они без особых усилий могут переключиться с бэкенда на машинное обучение. Автор этой публикации рассказал, с чего проще всего начать — с изучения супервостребованной RAG-технологии.
🎩 Hatchet — эффективная альтернатива Celery
Hatchet — это новая система распределения задач для управления сложными процессами. Она позволяет создавать отказоустойчивые процессы, решающие проблемы параллелизма, справедливости распределения задач и ограничения скорости обработки. Обо всех преимуществах Hatchet читайте в рассылке.
🌐 Niquests — продвинутая альтернатива Requests
Новая библиотека лишена некоторых недостатков старой, а также имеет дополнительные фичи. Какие — подробно рассказываем в статье на vc.
➡ Вы можете подписаться на email-рассылку здесь
У нас есть еженедельная рассылка о последних открытиях и тенденциях в мире Python. Мы опубликовали новый выпуск на
Ниже — небольшая часть выпуска, а целиком читайте здесь 👈
Общемировой тренд — увеличение спроса на ИИ-разработчиков. И у Python-специалистов есть огромное преимущество — они без особых усилий могут переключиться с бэкенда на машинное обучение. Автор этой публикации рассказал, с чего проще всего начать — с изучения супервостребованной RAG-технологии.
🎩 Hatchet — эффективная альтернатива Celery
Hatchet — это новая система распределения задач для управления сложными процессами. Она позволяет создавать отказоустойчивые процессы, решающие проблемы параллелизма, справедливости распределения задач и ограничения скорости обработки. Обо всех преимуществах Hatchet читайте в рассылке.
🌐 Niquests — продвинутая альтернатива Requests
Новая библиотека лишена некоторых недостатков старой, а также имеет дополнительные фичи. Какие — подробно рассказываем в статье на vc.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3
Forwarded from Библиотека программиста | программирование, кодинг, разработка
🆕 Nvidia и гуманоидные роботы: новая эра искусственного интеллекта
Nvidia представила Project GR00T — платформу искусственного интеллекта для гуманоидных роботов — и анонсировала новый компьютер Jetson Thor для работы с генеративными ИИ.
🔗Подробнее
Nvidia представила Project GR00T — платформу искусственного интеллекта для гуманоидных роботов — и анонсировала новый компьютер Jetson Thor для работы с генеративными ИИ.
🔗Подробнее
🔥4
Forwarded from Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
🐍 Задача про умножение матриц
Условие: Вам даны две матрицы, нужно написать функцию для их умножения. Матрицы могут быть квадратными или прямоугольными.
Решение: Напишем решение на чистом Python
#программирование
#линейная_алгебра
Условие: Вам даны две матрицы, нужно написать функцию для их умножения. Матрицы могут быть квадратными или прямоугольными.
Решение: Напишем решение на чистом Python
def matrix_multiply(A, B):
# Сначала проверим, можем ли мы вообще перемножить эти матрицы
if len(A[0]) != len(B):
raise ValueError("Number of A columns must equal number of B rows.")
# Инициализируем результирующую матрицу, заполненную нулями
result = [[0 for _ in range(len(B[0]))] for _ in range(len(A))]
# Перемножим матрицы
for i in range(len(A)):
for j in range(len(B[0])):
for k in range(len(B)):
result[i][j] += A[i][k] * B[k][j]
return result
# Проверим функцию на примере
A = [[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]
B = [[7, 8],
[9, 10],
[11, 12]]
result = matrix_multiply(A, B)
for row in result:
print(row)
#программирование
#линейная_алгебра
👍14😁5❤3🥱1
👨💼👩💼👨🎤Как делить пользователей на группы в АБ-тестах: ошибки и рекомендации
Автор статьи на «Хабре» описывает подходы к делению выборки для АБ-тестирования. Он описывает разные методы с их плюсами и минусами:
▪️случайное присвоение пользователям значения группы;
▪️применение псевдослучайных хэш-функций.
🔗 Читать статью
Автор статьи на «Хабре» описывает подходы к делению выборки для АБ-тестирования. Он описывает разные методы с их плюсами и минусами:
▪️случайное присвоение пользователям значения группы;
▪️применение псевдослучайных хэш-функций.
🔗 Читать статью
👍5⚡3