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

🔍 Библиотеки Data Science, которые заслуживают гораздо большего внимания

В то время как большие ребята, Pandas, Scikit-learn, NumPy, Matplotlib, TensorFlow и т.д., занимают всё ваше внимание, легко пропустить некоторые простые и в то же время невероятные библиотеки.

Возможно, они не рок-звёзды GitHub и не обучаются по дорогим специализациям Coursera, но тысячи разработчиков вкладывают свою кровь и пот в их написание. Они незаметно заполняют пробелы, оставленные популярными библиотеками из тени.

Цель этой статьи – пролить свет на некоторые из этих библиотек и вместе удивиться тому, насколько мощным может быть сообщество разработчиков с открытым исходным кодом.

▪Читать

@machinelearning_ru

Узнайте, как ChatGPT-3 выводит анализ настроений на новый уровень в Python

Анализ настроений распознаёт и извлекает из текста субъективные знания, такие как мнения, эмоции и отношения. Он имеет широкое применение в различных областях, от исследования рынка и анализа отзывов клиентов до мониторинга социальных сетей и политических опросов.

Однако традиционные методы анализа настроений часто необходимо пересматривать, чтобы понять нюансы языка и сложности человеческих эмоций. Вот где GPT-3 , одна из последних и самых мощных моделей обработки естественного языка, вступает в игру.

Читать

@machinelearning_ru

Хватит записываться на скучные курсы! Самостоятельно изучите Sci-kit Learn с помощью ChatGPT!

Теперь мы все начинаем изучать Data Science и машинное обучение, записываясь на онлайн-курсы.

Признаюсь, некоторые из них действительно помогают в процессе обучения. Тем не менее, многие из них стали бесполезными после выпуска ChatGPT. Только представьте, что Искусственный Интеллект может помогать вам учиться абсолютно бесплатно... К тому же вы сможете сами составить программу обучения и выбрать методы, по которым будете учиться!

▪ Читать

@machinelearning_ru