Forwarded from Machine learning Interview
Здесь подробно объясняется линейная и логистическая регрессия и как работать с ними в R, описываются параметры данных такие как гомоскедастичность, гетероскедастичность и т.д.
Приведено много формул, при этом всё детально объясняется
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡3❤2👍2🔥2😁2
Forwarded from Machine learning Interview
Здесь приведено много практических примеров, таких как реализация LSTM, реализация классического перцептрона, использование линейной/логистической регрессии и много других примеров.
Показывается, как работать с последовательностями, как корректно обрабатывать файлы, как использовать GPU.
Отличный материал, если планируете использовать Julia в работе
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡4❤3🔥2
Forwarded from Machine learning Interview
Последние несколько лет два этих профессора обсуждали, как преподавать линейную алгебру в эпоху Data Science и искусственного интеллекта. В ходе этих обсуждений и родился этот учебник, который освещает самые важные и востребованные темы линейной алгебры.
Вот некоторые темы учебника для полного представления:
— Векторные пространства
— Ортогональность и проекции
— Сингулярное разложение
— SVD на практике
— Положительно определенные матрицы
— Собственные значения и собственные вектора
— Важные теоремы в линейной алгебре
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🔥4👍2
Команда Yandex Research разработала новый метод квантизации LLM с помощью комбинации AQLM и PV-tuning. Научная статья о способах сжатия была включена в программу конференции ICML 2024.
Технология позволяет уменьшить размер больших языковых моделей в 8 раз, сохраняя при этом качество ответов в среднем на 95%
Это означает, что компании и организации во всем мире смогут сократить расходы на вычислительные мощности до 8 раз. Станет возможным запускать LLM на обычных устройствах, таких как умные колонки и смартфоны.
Новый подход позволяет запускать на обычных видеокартах LLM, которые ранее требовали мощных графических процессоров. При этом модели будут давать качественные ответы с высокой скоростью.
Это открывает возможности для компаний, стартапов и исследователей, работающих с генеративными нейросетями. Разработанные Яндексом методы помогут внедрить LLM в различные продукты и сервисы, делая нейросети более доступными для всех.
Технология позволяет уменьшить размер больших языковых моделей в 8 раз, сохраняя при этом качество ответов в среднем на 95%
Это означает, что компании и организации во всем мире смогут сократить расходы на вычислительные мощности до 8 раз. Станет возможным запускать LLM на обычных устройствах, таких как умные колонки и смартфоны.
Новый подход позволяет запускать на обычных видеокартах LLM, которые ранее требовали мощных графических процессоров. При этом модели будут давать качественные ответы с высокой скоростью.
Это открывает возможности для компаний, стартапов и исследователей, работающих с генеративными нейросетями. Разработанные Яндексом методы помогут внедрить LLM в различные продукты и сервисы, делая нейросети более доступными для всех.
👍7🤔3❤1🔥1
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
Совсем свежий учебник, опубликован в конце марта.
Здесь на 785 страницах детально разбираются темы линейной алгебры, особенно актуальные для ML-приложений.
Вот несколько из разбираемых тем:
— понятие вектора и векторного пространства
— понятие линейного оператора
— связь операторов и матриц
— матричные разложения (LU, SVD и др)
— собственные вектора и собственные значения
— ортогональные, унитарные операторы
— симметричные и эрмитовы операторы
— квадратичные формы, приведение к главным осям
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11😭2❤1🙏1
Здесь описывается много чисто практических вещей, с которыми сталкивается ML-специлист, внедряющий модель в продакшен.
Приводится много примеров хороших практик, которые помогут строить масштабируемые и надёжные ML-системы
@machinelearning_books
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤3⚡2
Вышла новая крутая бесплатная книга «ИИ и игры»
Второе издание книги «Искусственный интеллект и игры» от Георгиоса Н. Яннакакиса и Джулиана Тогелиуса посвящено применению ИИ в игровой индустрии. Авторы рассматривают ключевые аспекты использования искусственного интеллекта для разработки, анализа видеоигр и улучшения взаимодействия пользователей с игровым процессом.
🔗 Скачать книгу
@machinelearning_books
Второе издание книги «Искусственный интеллект и игры» от Георгиоса Н. Яннакакиса и Джулиана Тогелиуса посвящено применению ИИ в игровой индустрии. Авторы рассматривают ключевые аспекты использования искусственного интеллекта для разработки, анализа видеоигр и улучшения взаимодействия пользователей с игровым процессом.
🔗 Скачать книгу
@machinelearning_books
❤13👍1