I Don't Like Notebooks
Прошло 4 года с момента выступления Джоэла Граса на JupyterCon 2018, но несмотря на это, его преза до сир пор ощущается живой и актуальной за счет веселых мемов и приятной подачи.
Просто выделите немного времени, расслабьтесь и пролистайте слайды, вам понравится.
@Градиентное погружение
Преза
Выступление
Прошло 4 года с момента выступления Джоэла Граса на JupyterCon 2018, но несмотря на это, его преза до сир пор ощущается живой и актуальной за счет веселых мемов и приятной подачи.
Просто выделите немного времени, расслабьтесь и пролистайте слайды, вам понравится.
@Градиентное погружение
Преза
Выступление
👍17
Forwarded from Love. Death. Transformers.
#чтивонаночь
Очень крутая штука от huggingface - accelerate, позволяет встраивать multi gpu tensor parallel training в обычные torch скрипты и не думать.
Blogpost
Очень крутая штука от huggingface - accelerate, позволяет встраивать multi gpu tensor parallel training в обычные torch скрипты и не думать.
Blogpost
Digitalocean
Multi-GPU on raw PyTorch with Hugging Face’s Accelerate library | DigitalOcean
In this article, we examine HuggingFace’s Accelerate library for multi-GPU deep learning. We apply Accelerate with PyTorch and show how it can be used to sim…
👍5
Вот несколько примеров того, что я сегодня сгенерировал с помощью imagen. Сейчас ещё тренирую.
@gradientdip
@gradientdip
❤12🔥4
Forwarded from shonenkov AI
"картина маслом - портрет красивой девушки" / "The painting with oil is a portrait of a beautiful girl."
боты с генерациями: https://discord.gg/xV7dNbT9NU
@shonenkovAI
боты с генерациями: https://discord.gg/xV7dNbT9NU
@shonenkovAI
👍11
🔥 Победили в хаке "Цифровой прорыв"
— За два дня нашли аномалии в базах вылова и переработки продуктов, было больно, но мы справились.
🤞 Что сделали? Статистики, руберт, катбуст и lstm + streamlit.
Что было наиболее неудобным? Время мск + 7(Хабаровск), при этом вся тима из разных городов.
В итоге заняли с командой 2 место и залутали 200к на 5-ых 😋. Через неделю собираемся еще в один хак залететь, теперь уже по NLP ⚡️
Ну а вот ещё пост сокомандника
— За два дня нашли аномалии в базах вылова и переработки продуктов, было больно, но мы справились.
🤞 Что сделали? Статистики, руберт, катбуст и lstm + streamlit.
Что было наиболее неудобным? Время мск + 7(Хабаровск), при этом вся тима из разных городов.
В итоге заняли с командой 2 место и залутали 200к на 5-ых 😋. Через неделю собираемся еще в один хак залететь, теперь уже по NLP ⚡️
Ну а вот ещё пост сокомандника
🔥26🎉3👍2👎1
Forwarded from Dan Okhlopkov - канал
А вот и awesome-parsing: набор полезных ссылок на тулы, сайты, best practices. #парсинг
🔗 https://github.com/reanalytics-databoutique/webscraping-open-project
🔗 https://github.com/reanalytics-databoutique/webscraping-open-project
GitHub
GitHub - TheWebScrapingClub/webscraping-from-0-to-hero: The web scraping open project repository aims to share knowledge and experiences…
The web scraping open project repository aims to share knowledge and experiences about web scraping with Python - TheWebScrapingClub/webscraping-from-0-to-hero
👍13
Forwarded from Derp Learning
"Художники смотрят на генерации в нейросетках, 2020, 2021, 2022"
@monkeyinlaw, DALL-E 2, 2022.
@monkeyinlaw, DALL-E 2, 2022.
👍9😁1
Forwarded from AI для Всех
Посмотрите какая интереснейшая находка! Оказывается Dall-E 2 придумала свой собственный язык.
Мы можем сгенерировать картинку "Два кита разговаривают о еде, с субтитрами". получаем изображение с текстом "Wa ch zod rea". Используем полученный текст ("Wa ch zod rea") в качестве промпта и получаем изображения всякой морской еды. По-видимому, киты действительно говорят о еде на языке DALLE-2.
Ещё больше примеров тут. За наводку спасибо Just Links.
Мы можем сгенерировать картинку "Два кита разговаривают о еде, с субтитрами". получаем изображение с текстом "Wa ch zod rea". Используем полученный текст ("Wa ch zod rea") в качестве промпта и получаем изображения всякой морской еды. По-видимому, киты действительно говорят о еде на языке DALLE-2.
Ещё больше примеров тут. За наводку спасибо Just Links.
🤯22👍5
🔥 IMAGEN получил обновление
👉 Добавил динамический порог, кеширование (ускорил генерацию) и T5 на 3B параметров (как часть архитектуры)
💪 Прикрепил немного примеров IMAGEN:
1. A photo of funny cat
2. A red cube on top of blue cube
3. A face
4. A teddy bear in times square
5. A photo of teddy bear
Потыкать код
Сгенерировать
@gradientdip
👉 Добавил динамический порог, кеширование (ускорил генерацию) и T5 на 3B параметров (как часть архитектуры)
💪 Прикрепил немного примеров IMAGEN:
1. A photo of funny cat
2. A red cube on top of blue cube
3. A face
4. A teddy bear in times square
5. A photo of teddy bear
Потыкать код
Сгенерировать
@gradientdip
🔥25
Coursera - всё
4 июня окончательно закрывается доступ к контенту от российских вузов, ведущих индустриальных компаний.
ВК и ВШЭ в скором времени представит платформу которая должна стать заменой. Естественно с плюшками (по их словам, это все не реклама и не призыв): возможность переноса специальностей и прогресса, возобновление обучения и 3К на обучение в 2022.
@gradientdip
В целом неплохо, подробнее тут
4 июня окончательно закрывается доступ к контенту от российских вузов, ведущих индустриальных компаний.
ВК и ВШЭ в скором времени представит платформу которая должна стать заменой. Естественно с плюшками (по их словам, это все не реклама и не призыв): возможность переноса специальностей и прогресса, возобновление обучения и 3К на обучение в 2022.
@gradientdip
В целом неплохо, подробнее тут
Telegram
Градиентное погружение
Обсуждаем новости, рассказываем про ML с кодом и колабом, выигрываем соревы 🏆
Контакты: @Cene655, @Cucu_LaPraline
Контакты: @Cene655, @Cucu_LaPraline
👍8😢4🤔1
Forwarded from DLStories
Мнение компаний о том, какие бизнес-задачи выполняет ИИ, и что в реальности сегодня он делает — сильно отличаются.
ИТ-компания Naumen опросила свыше 1,5 тыс. представителей российского бизнеса из различных отраслей и написала этот пост — ожидания от роботов 🤖 в бизнесе VS реальность.
1️⃣ Рутина и однообразие
Ожидание:
80% опрошенных компаний считают, что самые подходящие задачи для робота — простые и рутинные. Например, фиксация нарушений.
Реальность:
На самом деле искусственный интеллект не так часто используют для подобных процессов. Технологии компьютерного зрения фиксируют нарушения требований пожарной безопасности или охраны труда в 14% российских компаний. В 10% — эти технологии выполняют функцию контроля качества выпускаемой продукции. Ещё в 7% организаций ИИ помогает составлять и проверять документацию.
2️⃣ Опасный труд
Ожидание:
54% компаний считает, что роботы активно помогают людям на опасных или труднодоступных объектах.
Реальность:
Это мнение близко к истине. Свыше 20% организаций используют беспилотный транспорт для разведки новых месторождений и добычи полезных ископаемых. В 15% компаний беспилотники диагностируют поломку оборудования в труднодоступных местах. Например, отыскивают повреждения трубопровода. Ещё у 11% технология помогает контролировать состояние промышленных объектов.
3️⃣ Человеческий капитал
Ожидание:
24% компаний уверены — искусственный интеллект легко справится с отбором и предварительным собеседованием кандидатов на массовые вакансии. Ещё 22% считают, что роботы могут оценить эффективность персонала. Например, по анализу взаимодействия сотрудников на корпоративных порталах.
Реальность:
Мимо 🙈. Ни одна из опрошенных компаний не рассказала об использовании искусственного интеллекта в подборе персонала или управлении им. В этой области есть лишь единичные кейсы.
4️⃣ Клиентское обслуживание
Ожидание:
17% компаний думают, что роботы отлично справятся с консультированием клиентов.
Реальность:
Это действительно так. Если брать по всем отраслям в целом, голосовые и чат-боты есть у 8% компаний. Но если смотреть на отрасли, где, как правило, технологически продвинутые контакт-центры — ритейл, страховые и банки, ситуация меняется. В этих сегментах ИИ обслуживает клиентов каждой пятой компании.
На своём канале «Охотники за цифровизацией» эксперты Naumen продолжают рассуждения на тему использования технологий в бизнесе: читайте, какие цели российские компании ставят перед цифровой трансформацией и чего фактически добились.
Чтобы не пропустить новые исследования и кейсы по использованию ИИ в бизнесе, подписывайтесь на канал компании:
@naumen_channel
#промо
ИТ-компания Naumen опросила свыше 1,5 тыс. представителей российского бизнеса из различных отраслей и написала этот пост — ожидания от роботов 🤖 в бизнесе VS реальность.
1️⃣ Рутина и однообразие
Ожидание:
80% опрошенных компаний считают, что самые подходящие задачи для робота — простые и рутинные. Например, фиксация нарушений.
Реальность:
На самом деле искусственный интеллект не так часто используют для подобных процессов. Технологии компьютерного зрения фиксируют нарушения требований пожарной безопасности или охраны труда в 14% российских компаний. В 10% — эти технологии выполняют функцию контроля качества выпускаемой продукции. Ещё в 7% организаций ИИ помогает составлять и проверять документацию.
2️⃣ Опасный труд
Ожидание:
54% компаний считает, что роботы активно помогают людям на опасных или труднодоступных объектах.
Реальность:
Это мнение близко к истине. Свыше 20% организаций используют беспилотный транспорт для разведки новых месторождений и добычи полезных ископаемых. В 15% компаний беспилотники диагностируют поломку оборудования в труднодоступных местах. Например, отыскивают повреждения трубопровода. Ещё у 11% технология помогает контролировать состояние промышленных объектов.
3️⃣ Человеческий капитал
Ожидание:
24% компаний уверены — искусственный интеллект легко справится с отбором и предварительным собеседованием кандидатов на массовые вакансии. Ещё 22% считают, что роботы могут оценить эффективность персонала. Например, по анализу взаимодействия сотрудников на корпоративных порталах.
Реальность:
Мимо 🙈. Ни одна из опрошенных компаний не рассказала об использовании искусственного интеллекта в подборе персонала или управлении им. В этой области есть лишь единичные кейсы.
4️⃣ Клиентское обслуживание
Ожидание:
17% компаний думают, что роботы отлично справятся с консультированием клиентов.
Реальность:
Это действительно так. Если брать по всем отраслям в целом, голосовые и чат-боты есть у 8% компаний. Но если смотреть на отрасли, где, как правило, технологически продвинутые контакт-центры — ритейл, страховые и банки, ситуация меняется. В этих сегментах ИИ обслуживает клиентов каждой пятой компании.
На своём канале «Охотники за цифровизацией» эксперты Naumen продолжают рассуждения на тему использования технологий в бизнесе: читайте, какие цели российские компании ставят перед цифровой трансформацией и чего фактически добились.
Чтобы не пропустить новые исследования и кейсы по использованию ИИ в бизнесе, подписывайтесь на канал компании:
@naumen_channel
#промо
Telegram
Охотники за цифровизацией
Канал компании Naumen. О бизнесе и цифровизации. naumen.ru
Cтикеры: https://t.iss.one/addstickers/naumen20
Cтикеры: https://t.iss.one/addstickers/naumen20
👍4