Google’s New AI: DALL-E 2, But For Music!
https://www.youtube.com/watch?v=EggmA0g71xA
@machinelearning_ru
https://www.youtube.com/watch?v=EggmA0g71xA
@machinelearning_ru
YouTube
Google’s New AI: DALL-E 2, But For Music!
❤️ Check out Weights & Biases and sign up for a free demo here: https://wandb.com/papers
📝 The paper "#MusicLM Generating Music From Text" is available here:
https://google-research.github.io/seanet/musiclm/examples/
My latest paper on simulations that…
📝 The paper "#MusicLM Generating Music From Text" is available here:
https://google-research.github.io/seanet/musiclm/examples/
My latest paper on simulations that…
👍3🔥2❤1
В этой статье мы рассмотрим 3 простых и экономящих время способа визуализации ваших данных с помощью Pandas. Кроме того, я приложил Jupyter-Notebook со всеми примерами в конце этой статьи.
▪ Читать дальше
@machinelearning_ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤1🔥1
Ablating Concepts in Text-to-Image Diffusion Models
An efficient method of ablating concepts in the pretrained model, i.e., preventing the generation of a target concept.
🖥 Github: https://github.com/nupurkmr9/concept-ablation
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.13516
💨 Project: https://www.cs.cmu.edu/~concept-ablation/
ai_machinelearning_big_data
An efficient method of ablating concepts in the pretrained model, i.e., preventing the generation of a target concept.
ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤1🔥1
15 лучших шпаргалок по машинному обучению.
1- Supervised Learning
https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-supervised-learning.pdf
2- Unsupervised Learning
https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-unsupervised-learning.pdf
3- Deep Learning
https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-deep-learning.pdf
4- Machine Learning Tips and Tricks
https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-machine-learning-tips-and-tricks.pdf
5- Probabilities and Statistics
https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/refresher-probabilities-statistics.pdf
6- Comprehensive Stanford Master Cheat Sheet
https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/super-cheatsheet-machine-learning.pdf
7- Linear Algebra and Calculus
https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/refresher-algebra-calculus.pdf
8- Data Science Cheat Sheet
https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/PythonForDataScience.pdf
9- Keras Cheat Sheet
https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Keras_Cheat_Sheet_Python.pdf
10- Deep Learning with Keras Cheat Sheet
https://github.com/rstudio/cheatsheets/raw/master/keras.pdf
11- Visual Guide to Neural Network Infrastructures
https://www.asimovinstitute.org/wp-content/uploads/2016/09/neuralnetworks.png
12- Skicit-Learn Python Cheat Sheet
https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Scikit_Learn_Cheat_Sheet_Python.pdf
13- Scikit-learn Cheat Sheet: Choosing the Right Estimator
https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/
14- Tensorflow Cheat Sheet
https://github.com/kailashahirwar/cheatsheets-ai/blob/master/PDFs/Tensorflow.pdf
15- Machine Learning Test Cheat Sheet
https://www.cheatography.com/lulu-0012/cheat-sheets/test-ml/pdf/
@machinelearning_ru
1- Supervised Learning
https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-supervised-learning.pdf
2- Unsupervised Learning
https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-unsupervised-learning.pdf
3- Deep Learning
https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-deep-learning.pdf
4- Machine Learning Tips and Tricks
https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/cheatsheet-machine-learning-tips-and-tricks.pdf
5- Probabilities and Statistics
https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/refresher-probabilities-statistics.pdf
6- Comprehensive Stanford Master Cheat Sheet
https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/super-cheatsheet-machine-learning.pdf
7- Linear Algebra and Calculus
https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/blob/master/en/refresher-algebra-calculus.pdf
8- Data Science Cheat Sheet
https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/PythonForDataScience.pdf
9- Keras Cheat Sheet
https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Keras_Cheat_Sheet_Python.pdf
10- Deep Learning with Keras Cheat Sheet
https://github.com/rstudio/cheatsheets/raw/master/keras.pdf
11- Visual Guide to Neural Network Infrastructures
https://www.asimovinstitute.org/wp-content/uploads/2016/09/neuralnetworks.png
12- Skicit-Learn Python Cheat Sheet
https://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/blog_assets/Scikit_Learn_Cheat_Sheet_Python.pdf
13- Scikit-learn Cheat Sheet: Choosing the Right Estimator
https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/
14- Tensorflow Cheat Sheet
https://github.com/kailashahirwar/cheatsheets-ai/blob/master/PDFs/Tensorflow.pdf
15- Machine Learning Test Cheat Sheet
https://www.cheatography.com/lulu-0012/cheat-sheets/test-ml/pdf/
@machinelearning_ru
👍16🔥3❤1
Скорость деплоя GPT-4 должна была побить рекорды
https://www.youtube.com/watch?v=at9zPRcvPIw
@machinelearning_ru
https://www.youtube.com/watch?v=at9zPRcvPIw
@machinelearning_ru
YouTube
OpenAI GPT-4 - See How Everyone Is Using It!
❤️ Check out Lambda here and sign up for their GPU Cloud: https://lambdalabs.com/papers
📝 The paper "GPT-4 Technical Report" is available here:
https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdf
More here:
https://openai.com/product/gpt-4
Try it out (note: the free…
📝 The paper "GPT-4 Technical Report" is available here:
https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdf
More here:
https://openai.com/product/gpt-4
Try it out (note: the free…
👍8❤2🔥1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Хорошие новости: в GitHub Copilot теперь встроен хайповый GPT-4.
Теперь он называется Copilot X и может не только помогать с написанием кода, но изаменить кодеров вести диалог с пользователем, обсуждая проект, управляться голосовыми командами и даже иметь свою собственную командную строку.
@machinelearning_ru
Теперь он называется Copilot X и может не только помогать с написанием кода, но и
@machinelearning_ru
🔥13👍4❤2
LLaMA-Adapter: Efficient Fine-tuning of LLaMA 🚀
Fine-tuning LLaMA to follow instructions within 1 Hour and 1.2M Parameters.
🖥 Github: https://github.com/zrrskywalker/llama-adapter
⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2303.16199v1
💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/scienceqa
ai_machinelearning_big_data
Fine-tuning LLaMA to follow instructions within 1 Hour and 1.2M Parameters.
ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3❤1🔥1
Работа с большими наборами данных – повседневное дело для большинства специалистов по обработке данных. Не было бы никаких проблем, если бы они сразу передавались потоком в базу данных.
Но, зачастую, случается так, что загрузка данных происходит очень долго. В таких случаях программистам приходится занимать себя другими делами, дожидаясь, пока процесс полностью завершится. Такой вариант подходит далеко не всем!
Если вы действительно хотите сократить это время, вам нужен наиболее оптимальный способ загрузки данных в БД.
▪ Читать
@machinelearning_ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7🔥3❤2🤬1
7 инструментов Python, который должен знать каждый специалист машинного обучения
🎞 Смотреть
@machinelearning_ru
@machinelearning_ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥2❤1
🦙 Интеграция плагинов ChatGPT с LLaMA
OpenAI только что выпустила поддержку плагинов для ChatGPT, позволяющих языковой модели выступать в качестве агентов и взаимодействовать с внешним миром с помощью API. Здесь мы рассмотрим варианты использования chatgpt-retrieval-plugin от OpenAI с языковой моделью LLaMA от Meta.
Это больше, чем просто руководство. Это призыв к действию по созданию открытого протокола для моделей, позволяющих нам совместно использовать плагины между LLM и управлять ими.
▪ Читать
@machinelearning_ru
OpenAI только что выпустила поддержку плагинов для ChatGPT, позволяющих языковой модели выступать в качестве агентов и взаимодействовать с внешним миром с помощью API. Здесь мы рассмотрим варианты использования chatgpt-retrieval-plugin от OpenAI с языковой моделью LLaMA от Meta.
Это больше, чем просто руководство. Это призыв к действию по созданию открытого протокола для моделей, позволяющих нам совместно использовать плагины между LLM и управлять ими.
▪ Читать
@machinelearning_ru
👍5❤3🔥2
🐼 Добро пожаловать в Pandas 2.0
16 марта, после 3 лет разработки, был выпущен второй релиз pandas 2.0. В pandas 2.0 появилось много новых функций, включая улучшенную поддержку массивов, поддержку pyarrow для фреймов данных и новые форматы даты и времени, отличных от наносекундного, а также множество исправлений и, следовательно, изменений API.
▪ Читать
@machinelearning_ru
16 марта, после 3 лет разработки, был выпущен второй релиз pandas 2.0. В pandas 2.0 появилось много новых функций, включая улучшенную поддержку массивов, поддержку pyarrow для фреймов данных и новые форматы даты и времени, отличных от наносекундного, а также множество исправлений и, следовательно, изменений API.
▪ Читать
@machinelearning_ru
👍9🔥5❤1
DeepMind’s AlphaFold AI: Doing Years Of Research In Minutes!
https://www.youtube.com/watch?v=1KQc6zHOmtU
@machinelearning_ru
https://www.youtube.com/watch?v=1KQc6zHOmtU
@machinelearning_ru
YouTube
AlphaFold AI Won The Nobel Prize In Chemistry!
❤️ Check out Weights & Biases and sign up for a free demo here: https://wandb.com/papers
📝 The paper "Highly accurate protein structure prediction with #AlphaFold" is available here:
https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2
https://www.deepmi…
📝 The paper "Highly accurate protein structure prediction with #AlphaFold" is available here:
https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2
https://www.deepmi…
🔥6❤2👍1
DoMore.ai
DoMore.ai — каталог ИИ-инструментов с семантическим поиском
Этот каталог работает как поисковик, просто нужно ввести свой запрос, и найдётся нужный инструмент.
Например, «я хочу написать статью в блог» или «нужно сгенерировать картинки для сайта».
Также есть удобно настраиваемые фильтры, которые можно сохранить и использовать позже, чтобы персонализировать сервис.
каталог ИИ-инструментов с семантическим поиском
Этот каталог работает как Гугл, просто нужно ввести свой запрос, и найдётся нужный инструмент.
Например, «я хочу написать статью в блог» или «нужно сгенерировать картинки для сайта».
Также есть удобно настраиваемые фильтры, которые можно сохранить и использовать позже, чтобы персонализировать сервис.
@machinelearning_ru
DoMore.ai — каталог ИИ-инструментов с семантическим поиском
Этот каталог работает как поисковик, просто нужно ввести свой запрос, и найдётся нужный инструмент.
Например, «я хочу написать статью в блог» или «нужно сгенерировать картинки для сайта».
Также есть удобно настраиваемые фильтры, которые можно сохранить и использовать позже, чтобы персонализировать сервис.
каталог ИИ-инструментов с семантическим поиском
Этот каталог работает как Гугл, просто нужно ввести свой запрос, и найдётся нужный инструмент.
Например, «я хочу написать статью в блог» или «нужно сгенерировать картинки для сайта».
Также есть удобно настраиваемые фильтры, которые можно сохранить и использовать позже, чтобы персонализировать сервис.
@machinelearning_ru
👍8🔥2❤1
Самый лучший сборник нейросетей: Theresanaiforthat
Пишете ему вашу задачу, ии подберет целый список сервисов, которые помогут ее выполнить.
Кстати, сайт сделали с помощью данной нейросети.
@machinelearning_ru
Пишете ему вашу задачу, ии подберет целый список сервисов, которые помогут ее выполнить.
Кстати, сайт сделали с помощью данной нейросети.
@machinelearning_ru
👍9❤3👎1🔥1
Как ChatGPT и GPT-4 можно использовать для создания 3D-контента
Спрос на 3D-миры и виртуальные среды растёт в геометрической прогрессии во всех отраслях промышленности. 3D-рабочие процессы являются основой промышленной цифровизации, разработки симуляций в реальном времени для тестирования и валидации автономных транспортных средств и роботов, эксплуатации цифровых двойников для оптимизации промышленного производства и прокладывания новых путей для научных открытий.
Сегодня 3D-дизайн и построение мира по-прежнему в значительной степени выполняются вручную. В то время как 2D-художники и дизайнеры получили в своё распоряжение вспомогательные инструменты, 3D-рабочие процессы по-прежнему заполнены повторяющимися, утомительными задачами.
Создание или поиск объектов – это трудоёмкий процесс, требующий специальных навыков 3D, оттачиваемых с течением времени, таких как моделирование и текстурирование. Правильное размещение объектов и доведение 3D-среды до совершенства требует нескольких часов тонкой настройки.
Чтобы сократить количество ручных, повторяющихся задач и помочь создателям и дизайнерам сосредоточиться на творческих, приятных аспектах своей работы, NVIDIA запустила множество проектов в области искусственного интеллекта, таких как generative AI tools для виртуальных миров.
▪ Читать
@machinelearning_ru
Спрос на 3D-миры и виртуальные среды растёт в геометрической прогрессии во всех отраслях промышленности. 3D-рабочие процессы являются основой промышленной цифровизации, разработки симуляций в реальном времени для тестирования и валидации автономных транспортных средств и роботов, эксплуатации цифровых двойников для оптимизации промышленного производства и прокладывания новых путей для научных открытий.
Сегодня 3D-дизайн и построение мира по-прежнему в значительной степени выполняются вручную. В то время как 2D-художники и дизайнеры получили в своё распоряжение вспомогательные инструменты, 3D-рабочие процессы по-прежнему заполнены повторяющимися, утомительными задачами.
Создание или поиск объектов – это трудоёмкий процесс, требующий специальных навыков 3D, оттачиваемых с течением времени, таких как моделирование и текстурирование. Правильное размещение объектов и доведение 3D-среды до совершенства требует нескольких часов тонкой настройки.
Чтобы сократить количество ручных, повторяющихся задач и помочь создателям и дизайнерам сосредоточиться на творческих, приятных аспектах своей работы, NVIDIA запустила множество проектов в области искусственного интеллекта, таких как generative AI tools для виртуальных миров.
▪ Читать
@machinelearning_ru
❤5👍1🔥1
Free Dolly: Introducing the World's First Truly Open Instruction-Tuned LLM
Dolly 2.0 - это языковая модель с 12B параметрами, основанная на семействе моделей EleutherAI pythia и настроенная исключительно на новом высококачественном наборе данных по инструкциям, сгенерированным человеком, который был собран краудсорсингом среди сотрудников Databricks.
https://www.databricks.com/blog/2023/04/12/dolly-first-open-commercially-viable-instruction-tuned-llm
Dolly 2.0 - это языковая модель с 12B параметрами, основанная на семействе моделей EleutherAI pythia и настроенная исключительно на новом высококачественном наборе данных по инструкциям, сгенерированным человеком, который был собран краудсорсингом среди сотрудников Databricks.
https://www.databricks.com/blog/2023/04/12/dolly-first-open-commercially-viable-instruction-tuned-llm
❤4🔥2🥰1
В этом пошаговом руководстве я покажу вам, как создать чат-бота с искусственным интеллектом с помощью Python.
Не волнуйтесь, если вы ничего не смыслите в программировании – я объясню всё на понятном языке, а примеры кода будут очень простыми.
▪ Читать
@machinelearning_ru
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5👍3🔥1