✔️ TextDescriptives: A Python package for calculating a large variety of statistics from text

Библиотека Python для расчета большого количества метрик из текста (ов) с использованием компонентов конвейера spaCy v.3 и расширений. TextDescriptives можно использовать для вычисления нескольких описательных статистик, показателей удобочитаемости текста и показателей, связанных с расстоянием зависимости слов.

pip install textdescriptives

🖥 Github: https://github.com/HLasse/TextDescriptives

⏩ Paper: https://arxiv.org/abs/2301.02057v1

➡️ Docs: https://github.com/HLasse/TextDescriptives

@machinelearning_ru

⭐ Nvidia + ByteDance CV-CUDA

CV-CUDA — это проект с открытым исходным кодом от Nvidia, который позволяет создавать эффективные облачные приложения искусственного интеллекта (ИИ) для обработки изображений и компьютерного зрения (CV).

🖥 Github
✔️ Guide

@machinelearning_ru

💪 Генерируем покемонов по описанию из Pokedex с помощью AI

В этой статье я покажу, как мы можем взять описания покемонов из записей Pokedex, найденных в разных играх франшизы Pokemon, и использовать их для создания сгенерированных искусственным интеллектом изображений этих покемонов с помощью Python! Я думаю, будет весело и даже интересно посмотреть, как искусственный интеллект интерпретирует покемонов.

➡️ Читать дальше

@machinelearning_ru

NLP системы автоматического ответа на вопросы (Question Answering /QA).

Одним из разделов NLP являются системы автоматического ответа на вопросы (Question Answering /QA). Разделяют три основных вида моделей QA:

- Извлекающая QA: модель извлекает ответ из контекста. В качестве контекста выступает предоставленный текст, таблица или даже HTML;

- Открытая генерирующая QA: модель генерирует произвольный текст непосредственно на основе контекста;

- Закрытый генеративный QA: в этом случае контекст не предоставляется. Ответ полностью генерируется моделью.

➡️ Читать дальше

@machinelearning_ru

⭐️ Instant NeRF Artists

NVIDIA Instant NeRF, инструмента обратного рендеринга, который превращает набор статических 2D-изображений в иммерсивную 3D-сцену с высокой скоростью.

https://www.nvidia.com/en-us/research/ai-art-gallery/instant-nerf/

@machinelearning_ru

🔥 Dissipative Quantum Neural Networks

Этот код можно использовать для классического моделирования глубоких квантовых нейронных сетей.

🖥 Github: https://github.com/qigitphannover/DeepQuantumNeuralNetworks

⭐️ QRNN: https://github.com/qigitphannover/DeepQuantumNeuralNetworks/tree/master/QRNN

✅️ Paper: https://arxiv.org/abs/2301.08167v1

@machinelearning_ru

🖥 ChatGPT в качестве помощника по программированию и анализу данных на Python.

ChatGPT от OpenAI это… да ладно, вы и сами знаете, что такое ChatGPT. Вы уже достаточно прочитали об этом, и представления больше не нужны.

А если вы всё-таки не знаете, что такое ChatGPT, сначала взгляните на эту статью, а затем вернитесь, чтобы продолжить.

О ChatGPT можно разговаривать очень долго, но давайте посмотрим, насколько данная технология может быть полезной на самом деле.

Сейчас вы узнаете, что может сделать ChatGPT, когда дело доходит до написания кода из спецификаций, которые мы предоставляем. Как обычно, начнём по нарастающей – с простого!

▪Читать дальше
▪Зеркало
▪Как заработать с помощью ChatGPT

@machinelearning_ru

Planar Object Tracking via Weighted Optical Flow

Новый Sota отслеживания объектов с высочайшей точностью.

🖥 Github: https://github.com/serycjon/WOFT

✅️ Paper: https://cmp.felk.cvut.cz/~serycjon/WOFT/materials/woft-paper.pdf

⭐️ Project: https://cmp.felk.cvut.cz/~serycjon/WOFT/

@ai_machinelearning_big_data

🖥 CodeGPT

Расширение, которое позволяет использовать ChatGPT внутри VSCode

Это расширение: пишет код по текстовому запросу, сравнивает лучшие ответы Stackoverflow с ответом ИИ, находит проблемы в коде, отвечает на любые вопросу по коду, рефакторинг, документация и даже делает модульные тесты

Ссылка

@machinelearning_ru

🎼 Mubert — создаёт из любого изображения музыку

Нейросеть обучили анализировать картинку и под её настроение генерировать музыку. Такой саундтрек изображения, получается.

Mubert работает так: в неё попадают теги-подсказки, полученные из картинки. Каждому множеству тегов соответствует множество звуков, из которых дальше и генерируется саундтрек.

Есть ещё API на базе Mubert и Stable Diffusion, которое может генерить музыку из разных картинок с анимацией. Из этого всего получается видео, как выше.

➡️Project

@machinelearning_ru

🖥 Как работает ChatGPT: Модель, стоящая за ботом

Знакомство с моделями машинного обучения, которые поддерживают ChatGPT, начнётся с представления больших языковых моделей, погружения в революционный Механизм внимания, который позволил обучить GPT-3, а затем углубится в обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком, новой техники, которая сделала ChatGPT таким уникальным.

▪ Читать дальше
▪ Видео

@machinelearning_ru

🔥 MOSE: A New Dataset for Video Object Segmentation in Complex Scenes

Новый большой набор данных для сегментации сложных видеообъектов.

🖥 Github
✔️ Dataset
📝 Paper

@machinelearning_ru

🧑‍💻 Как писать код с ChatGpt! Как нейросеть может создавать программы за вас.

Смотреть

@machinelearning_ru