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

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

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

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

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

Регуляризация размерности данных - важнейший навык в машинном обучении, позволяющий повысить эффективность модели. Чтобы овладеть им, необходимо понять различие между лассо- и ридж-регрессиями. Попробуем разобраться с этими методами статистического обучения.

https://nsprg.ru/O5PDRv

VK: https://nsprg.ru/OobGEv

Дзен: https://nsprg.ru/v3GDbv

@nuancesprog #MachineLearning

Предлагаем пошаговое руководство по полной разработке LLM-приложений - от первоначальной идеи до экспериментов, оценки и создания продукта. Следуя ему, вы сможете максимально расширить границы возможного LLM-нативных технологий.

https://nsprg.ru/mW2lyO

VK: https://nsprg.ru/O5P7Bv

@nuancesprog #LLM #MachineLearning

Предлагаем наглядное руководство по смарт-обрезке ветвей дерева решений с учетом сложности/стоимости вычислений. Описанный подход потенциально позволяет создавать более оптимальные деревья, хотя зависит от набора данных, поставленной задачи и доступных вычислительных ресурсов.

https://nsprg.ru/xPGArm

VK: https://nsprg.ru/v8p4zv

@nuancesprog #MachineLearning #Python #Sklearn #Pandas #Numpy

Разберем пошагово процесс создания масштабируемой, эффективной системы рекомендаций с нуля. Подробно изучим нюансы ее компонентов: сбор и представление данных, выбор алгоритма, обучение модели, обработка в реальном времени, обратная связь.

https://nsprg.ru/xPGX6m

VK: https://nsprg.ru/v8pXrv

@nuancesprog #MachineLearning

Ознакомьтесь с новым подходом к поиску необходимых документов. Для повышения точности поиска он предполагает учет соседних документов с помощью контекстно-зависимых эмбеддингов.

https://nsprg.ru/x9w7aO

VK: https://nsprg.ru/mwZ10O

@nuancesprog #MachineLearning #RAG

Узнаем, как Яндекс создавал новое поколение языковых моделей YandexGPT 5, какие технические улучшения реализовали для Pro-версии, как добились результатов на уровне GPT-4o и превзошли Qwen 2.5. Разберем оптимизации, снизившие затраты на вычисления на 25%, и возможности выложенной опенсорс Lite-версии для разработки собственных решений.

ХАБР: https://nsprg.ru/O4lodO

@nuancesprog #MachineLearning #LLM

Последние достижения в области LLM открывают новые возможности для оптимизации процесса аннотирования, особенно для обнаружения ошибок в метках в существующих наборах данных. Ознакомьтесь с новым подходом, использующим ансамбль LLM для выявления потенциально ошибочно помеченных примеров.

https://nsprg.ru/OKb3ov

VK: https://nsprg.ru/mW2EqO

@nuancesprog #LLM #MachineLearning

Как достичь 2-кратного ускорения обучения на интеллектуальном процессоре Graphcore, обеспечивая более быстрые и эффективные вычисления? Что делает GroupBERT лучше BERT и других моделей с групповыми преобразованиями в Transformer? Отвечаем на эти и сопутствующие вопросы.

https://nsprg.ru/O7wojO

VK: https://nsprg.ru/v8pblv

Дзен: https://nsprg.ru/xPGl1m

@nuancesprog #GroupBERT #MachineLearning

Настало время восполнить пробелы в отношении алгоритмов и концепций машинного обучения. Разбираем интуитивные решения, которые стоят за построением прогностической модели в машинном обучении.

https://nsprg.ru/xPGEVm

VK: https://nsprg.ru/vgknbv

Дзен: https://nsprg.ru/v8pzJv

@nuancesprog #MachineLearning

Продолжаем цикл по заполнению пробелов в области алгоритмов и концепций машинного обучения. В этой статье мы узнаем, как настроить веса и смещение в модели линейной регрессии.

https://nsprg.ru/xAD8qm

VK: https://nsprg.ru/OQZLWm

Дзен: https://nsprg.ru/Oj68wO

@nuancesprog #MachineLearning

По меткому высказыванию Педро Домингоса, машинное обучение - это результат слияния необъяснимой эффективности математики с такой же необъяснимой эффективностью данных. Некоторые склонны впадать в панику при беглом знакомстве с МО, полагая, что оно требует сложнейших математических вычислений. В специальной серии статей мы поставили перед собой задачу развеять этот миф.

https://nsprg.ru/O7wRNO

VK: https://nsprg.ru/v8pljv

Дзен: https://nsprg.ru/xPGkKm

@nuancesprog #MachineLearning

Пришло время развеять миф о том, что машинное обучение - это сложно. Интуитивное МО позволяет пользоваться легкодоступными инструментами, не требующими специальных знаний.

https://nsprg.ru/myRYGx

VK: https://nsprg.ru/OBwZom

Дзен: https://nsprg.ru/m6BWem

@nuancesprog #MachineLearning

Проблемы с производством тренировочных данных для моделей МО? На помощь приходит мощный инструмент T0PP!

https://nsprg.ru/vdB0bm

VK: https://nsprg.ru/O7XwVm

Дзен: https://nsprg.ru/maJ7jx

@nuancesprog #MachineLearning #T0PP

Автор предлагает не промптить, а программировать нейросетевые модели, рассматривая их как устройства, работающие через глубокие нейронные сети. В статье — код, построение, выполнение и оптимизация конвейера, а также практический пример, разработанный при помощи новой библиотеки DSPy.

https://nsprg.ru/vLJJDm

VK: https://nsprg.ru/xR330v

@nuancesprog #DSPy #GPT #MachineLearning #LLM

Это руководство послужит отличной шпаргалкой на собеседовании по искусственному интеллекту (ИИ) и машинному обучению (МО). Углубите свои знания в этой области, систематизируйте информацию о ключевых концепциях и сферах применения ИИ, типах и стандартных алгоритмах МО.

https://nsprg.ru/v8RMgm

VK: https://nsprg.ru/vge0jm

@nuancesprog #ArtificialIntelligence #MachineLearning