🦙 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

🐼 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

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

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

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

📌 Изучение различных моделей машинного обучения (MLM): применение, плюсы и минусы

Модели машинного обучения – это математические алгоритмы, которые позволяют компьютерам учиться и совершенствоваться на основе данных без явного программирования.

Машинное обучение – это подмножество искусственного интеллекта, и оно используется для анализа больших наборов данных и составления прогнозов.

Существует много различных типов моделей машинного обучения, каждая из которых имеет свои сильные и слабые стороны. В этой статье мы рассмотрим наиболее распространённые модели машинного обучения и их применение, плюсы и минусы.

▪Читать дальше

@machinelearning_ru

Try Redis — тренажёр по БД

Redis — это быстрое хранилище данных класса NoSQL, которое хранит и работает с данными типа «ключ — значение». Данная БД известна своей высокой производительностью, простотой и универсальностью.

А потренироваться в использовании вам поможет тренажёр Try Redis, который может генерировать запросы:

https://try.redis.io/

#redis
@machinelearning_ru

📕 Название: Pandas for Everyone: Python Data Analysis, 2nd Edition (2023)
Автор: Daniel Chen

Описание: В этой книге собраны практические знания и идеи для решения реальных проблем с помощью Pandas, даже если вы новичок в анализе данных на языке Python. Автор знакомит с ключевыми понятиями на простых, но практических примерах, постепенно развивая их для решения более сложных, реальных проблем науки о данных, таких как использование регуляризации для предотвращения чрезмерной подгонки данных или когда использовать методы машинного обучения без контроля для поиска основной структуры в наборе данных.

📚 Книга

@machinelearning_ru