Отличная книга и масса Colab'ов от MIT для полного понимания Deep Learning.
Определённо это один из лучших ресурсов по DL.
Внутри целых 68 (!!!) ноутубков с практикой.
В книге все, что нужно знать про: что такое трансформеры, описание различных моделей как работает генерация картинок и прочее прочее.
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Крутейший сервис, который поможет понять, как устроены нейросети —
Нашёл отличную вещь, которая поможет разобраться в устройстве нейросетей — Interactive Tools.
Это библиотека интерактивных визуализаций, демонстрирующих, как работают такие нейросети, как ChatGPT, Midjourney и другие.
Например, Transformer Explainer наглядно объясняет, как ChatGPT выбирает следующее слово в тексте (подсказка: это как T9, но на максималках) и почему иногда выдаётся не самое вероятное слово.
📌 Interactive Tools
@machinelearning_interview
Нашёл отличную вещь, которая поможет разобраться в устройстве нейросетей — Interactive Tools.
Это библиотека интерактивных визуализаций, демонстрирующих, как работают такие нейросети, как ChatGPT, Midjourney и другие.
Например, Transformer Explainer наглядно объясняет, как ChatGPT выбирает следующее слово в тексте (подсказка: это как T9, но на максималках) и почему иногда выдаётся не самое вероятное слово.
📌 Interactive Tools
@machinelearning_interview
Среди эти проектов:
— раскрашивание чёрно-белых изображений с помощью CV
— реализация простого чат-бота
— распознавание пола и возраста
— прогнозирование временных рядов
Самое то, чтобы закрепить понимание ML-алгоритмов на практике
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Здесь можно найти ответы на многие свои вопросы по ML и Deep Learning;
тут на примерах объясняются самые важные концепции: от построения своей нейросети и перечисления необходимых фреймворков до сравнения разных архитектур и настройки гиперпараметров
Можно использовать как один из материалов для подготовки к собеседованию
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
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_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Держите отличный учебник/туториал по продвинутым темам Python.
Здесь освещается большое количество разных тем, вот некоторые:
— ООП: классы, магические методы, атрибуты
— декораторы
— загрузка и предобработка датасета
— кросс-валидация
— построение разных графиков
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Компания DeepSeek создала модель, которая состоит из 236 миллиардов параметров. При этом на каждый токен активно используется 27 миллиардов. NLP-специалисты разобрали статью с подробным описанием модели DeepSeek-V2.
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤗 Hugging Face выпустили пошаговый гайд по созданию и обучению своей личной робо-руки.
Компания Hugging Face опубликовала подробную инструкцию по созданию и обучению роботизированной руки.
В ней подробно рассказывается, где приобрести необходимые компоненты, как настроить нейронную сеть, а также приведены лекции, иллюстрирующие процесс сборки.
Крутой бесплатный курс - рекомендуем)
@machinelearning_interview
Компания Hugging Face опубликовала подробную инструкцию по созданию и обучению роботизированной руки.
В ней подробно рассказывается, где приобрести необходимые компоненты, как настроить нейронную сеть, а также приведены лекции, иллюстрирующие процесс сборки.
Крутой бесплатный курс - рекомендуем)
@machinelearning_interview
Читаем статью о том, как виртуального ассистента Яндекса Алису научили понимать и выражать голосом различные эмоции. Также Алиса может постепенно менять оттенки эмоций в рамках одного диалога с пользователем. Технология доступна в новой колонке Станции Лайт 2. Разработчики рассказали, как создавали подходящую для новых возможностей модель синтеза речи.
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM