Упредить эскалацию звонков в колл-центре — непростая задача. Справиться с ней поможет модель TOP_INSIGHTS. Она автоматизирует всю аналитическую работу службы поддержки, позволяя повысить удовлетворенность клиентов и улучшить их опыт взаимодействия с компанией.
https://nsprg.ru/vGzA4x
VK: https://nsprg.ru/mpeP9x
@nuancesprog #Snowflake #MachineLearning
https://nsprg.ru/vGzA4x
VK: https://nsprg.ru/mpeP9x
@nuancesprog #Snowflake #MachineLearning
Хотите разгадать удивительные явления, возникающие в высокоразмерном пространстве? Углубитесь в понятие "проклятие размерности", тесно связанное с переобучением, и раскройте для себя математику, которая стоит за всем этим и влияет на эффективность моделей машинного обучения.
https://nsprg.ru/OKpDom
VK: https://nsprg.ru/mMkDnv
@nuancesprog #MachineLearning
https://nsprg.ru/OKpDom
VK: https://nsprg.ru/mMkDnv
@nuancesprog #MachineLearning
Читаем, как сохранять стабильности гиперпараметров при масштабировании модели. Одно из предлагаемых решений — использовать перенос параметров с маленькой модели на большую без допнастройки. В этом случае масштаб признаков и их изменений на каждом шаге сохраняется при увеличении размера сети.
TG: https://t.iss.one/stuffyNLP/28
@nuancesprog #MachineLearning
TG: https://t.iss.one/stuffyNLP/28
@nuancesprog #MachineLearning
Объедините с помощью MergeKit несколько моделей в один коллектив экспертов (MoE). Предлагаем подробное описание процесса создания многозадачной и высокопроизводительной модели frankenMoE, не требующей предварительного обучения.
https://nsprg.ru/xPbN2O
VK: https://nsprg.ru/v8G15x
@nuancesprog #MachineLearning
https://nsprg.ru/xPbN2O
VK: https://nsprg.ru/v8G15x
@nuancesprog #MachineLearning
Ознакомьтесь с применением текстового эмбеддинга в классификации текстов и семантическом поиске (с примерами Python-кода). Текстовой эмбеддинг позволит использовать более простые и дешевые LLM-методы, сохраняя при этом большую часть смысла.
https://nsprg.ru/maY56m
VK: https://nsprg.ru/vdWewx
@nuancesprog #MachineLearning #LLM
https://nsprg.ru/maY56m
VK: https://nsprg.ru/vdWewx
@nuancesprog #MachineLearning #LLM
Узнайте, что именно происходит за кулисами в векторных базах данных. У вас есть возможность самостоятельно пройти все этапы работы с векторами: начиная от эмбеддинга и заканчивая поиском ближайшего соседа.
https://nsprg.ru/O4Kqgv
VK: https://nsprg.ru/x1zKqv
@nuancesprog #LLM #MachineLearning
https://nsprg.ru/O4Kqgv
VK: https://nsprg.ru/x1zKqv
@nuancesprog #LLM #MachineLearning
Оценка эффективности классификатора - непростая задача. Чтобы справиться с ней, понадобится несколько показателей. Предлагаем доступное описание 8 главных метрик.
https://nsprg.ru/OZYjAv
VK: https://nsprg.ru/mEKjnv
Дзен: https://nsprg.ru/vXPjAv
@nuancesprog #MachineLearning
https://nsprg.ru/OZYjAv
VK: https://nsprg.ru/mEKjnv
Дзен: https://nsprg.ru/vXPjAv
@nuancesprog #MachineLearning
Рассмотрим внедрение Visual Language Model (VLM) для поиска по картинкам в Нейро Яндекса. Изучим архитектуру VLM, процесс обучения и применение в поиске по картинкам. Проанализируем изменения в пайплайне и оценим результаты внедрения.
ХАБР: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/847706/
@nuancesprog #MachineLearning #LLM
ХАБР: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/847706/
@nuancesprog #MachineLearning #LLM
Область квантового машинного обучения не сразу поддается начинающим исследователям данных из CSV. Предлагаем поучиться не на теоретических примерах (которые зачастую не имеют практической пользы), а на реальном опыте специалистов QML.
https://nsprg.ru/OKpl4m
VK: https://nsprg.ru/O5ka7x
Дзен: https://nsprg.ru/mW7jJm
@nuancesprog #MachineLearning #CSV
https://nsprg.ru/OKpl4m
VK: https://nsprg.ru/O5ka7x
Дзен: https://nsprg.ru/mW7jJm
@nuancesprog #MachineLearning #CSV
Мощь больших языковых моделей (LLM) очевидна. Но так ли легко обеспечить их всем необходимым? Сегодня мы пройдем путь работы над LLM - от доказательства концепции до производства - и поговорим о том, какие меры предпринять и каких подводных камней избегать.
https://nsprg.ru/ma7Z7v
VK: https://nsprg.ru/O7wgXO
@nuancesprog #MachineLearning #LLM
https://nsprg.ru/ma7Z7v
VK: https://nsprg.ru/O7wgXO
@nuancesprog #MachineLearning #LLM
Что общего у фейковых новостей? Как создать чат-бота, который отличает такие новости от реальных? Почему BERT не является универсальным решением в машинном обучении? Узнайте ответы на эти и сопутствующие вопросы прямо сейчас.
https://nsprg.ru/OobY2v
VK: https://nsprg.ru/vd0W8v
Дзен: https://nsprg.ru/ObZkEO
@nuancesprog #MachineLearning
https://nsprg.ru/OobY2v
VK: https://nsprg.ru/vd0W8v
Дзен: https://nsprg.ru/ObZkEO
@nuancesprog #MachineLearning
Отправной точкой в машинном обучении является установление стандартов с помощью базовых моделей. Ознакомьтесь со основным механизмом, стратегиями и ключевыми параметрами этого процесса, чтобы оценить эффективность простейшего инструмента МО - базового классификатора.
https://nsprg.ru/mwZ7JO
VK: https://nsprg.ru/vLdp1v
@nuancesprog #MachineLearning #DataScience #ForBeginners
https://nsprg.ru/mwZ7JO
VK: https://nsprg.ru/vLdp1v
@nuancesprog #MachineLearning #DataScience #ForBeginners
Машинное обучение - одна из тех областей, которые должен знать каждый, кто изучает науку о данных. Предлагаем описание 6 ключевых алгоритмов контролируемого МО, изложенное простым, доступным языком.
https://nsprg.ru/v2n6jv
VK: https://nsprg.ru/vX94wO
Дзен: https://nsprg.ru/OZEnav
@nuancesprog #MachineLearning
https://nsprg.ru/v2n6jv
VK: https://nsprg.ru/vX94wO
Дзен: https://nsprg.ru/OZEnav
@nuancesprog #MachineLearning