Рубрика «machine learning» - 6

в 14:24, , рубрики: AI, artificial intelligence, machine learning, machinelearning, ml

В эпоху, когда ИИ проникает в каждый сектор, понимание различий между AI Engineering и ML Engineering становится ключевым для выбора стратегии разработки. Книга AI Engineering: Building Applications with Foundation Models ярко иллюстрирует, как фундаментальные модели (foundation models) переворачивают традиционные подходы. Вот что важно знать.

Почему сегодня AI Engineering вытесняет ML Engineering?

  1. Демократизация доступа к ИИ

    — Раньше: Создание ML‑моделей требовало месяцев работы с raw data, обучения архитектур и настройки гиперпараметров. Например, обучение GPT-3 потребовало 3,5 тыс. GPU‑лет.

    — СейчасЧитать полностью »

в 8:00, , рубрики: llm, machine learning, neurips, Taylor Swift

в 10:55, , рубрики: data science, machine learning, python, машинное обучение, разведочный анализ данных

Всем привет! Меня зовут Константин Некрасов, я работаю дата-сайентистом в Газпромбанке. Хочу рассказать про инструмент, который серьезно упростил мою повседневную работу с данными, и поделиться им.

Если вы когда-нибудь занимались машинным обучением, то знаете — перед тем как строить модель, нужно как следует изучить свои данные. Этот этап называется EDA (Exploratory Data Analysis), или разведочный анализ данных (РАД). Он критически важен — именно здесь мы находим скрытые закономерности, выдвигаем первые гипотезы и понимаем, как лучше обработать данные для будущей модели.

Читать полностью »

в 7:15, , рубрики: artificial intelligence, data mining, data science, machine learning

В рамках данной статьи мы обсудим новое zero-shot решение (то есть способное справляться с задачей без дополнительного обучения на данных из конкретного домена) задачи Visual Object Tracking под названием SAMURAI(SAM-based Unified and Robust zero-shot visual tracker with motion-Aware Instance-level memory). Эта модель продемонстрировала хороший перфоманс в задаче визуального трекинга, обойдя на нескольких бенчмарках своего прямого предка - SAM 2, а также многие supervised-решения(требующие дообучения под конкретный домен и задачу).

Читать полностью »

в 11:42, , рубрики: data science, kaggle, LightGBM, machine learning, python, yandex cup 2024, беспилотные автомобили, чемпионат по программированию
*фотографии чемпионата взяты из телеграм-канала чемпионата

*фотографии чемпионата взяты из телеграм-канала чемпионата

Меня зовут Николай Назаров, я работаю аналитиком данных в X5 Tech. Недавно завершился чемпионат по программированию Yandex Cup ML Challenge 2024Читать полностью »

в 15:30, , рубрики: artificial intelligence, machine learning, reinforcement learning, жд, ИИ, искусственный интеллект, машинное обучение, обучение с подкреплением

Привет. Я Артур Саакян, главный специалист по анализу данных и машинному обучению в ПГК Диджитал. Мы разрабатываем уникальные цифровые продукты для железнодорожных перевозок, такие как оптимизация ЖД перевозок, навигатор, ЖД карты, цифровой вагон и так далее.

В этой статье опишу подход к оптимизации расписания поездов в реальном времени при помощи обучения с подкреплением (RL), который применим и к российским грузовым ж/д перевозкам, но пока не используется. Тезисы статьи:

  1. Перепланирование расписания движения поездов (Train Timetable Rescheduling)

  2. Коротко об RL и Q-learning

  3. Моделирование железнодорожной средыЧитать полностью »

в 16:19, , рубрики: jax, machine learning, MuJoCo, reinforcement learning, SAC, The MuJoCo Men, машинное обучение, обучение с подкреплением

Добрый день, уважаемыее!

Я хочу поделиться с вами очень интересным проектом, над которым работал в последнее время.

В первой статье я не буду сильно углубляться в технические подробности, а вместо этого постараюсь провести вас по пути, который я прошел при реализации своего пайплайна для обучения нейросеток, сражающихся друг с другом на арене. Весь код доступен на моем GitHub и готов к использованию, поэтому вы сразу сможете обучить чемпиона и поучаствовать в сражении!

Готовы? Тогда - вперед!

Читать полностью »

в 6:17, , рубрики: data science, machine learning, python, джун, карьера, Карьера в IT-индустрии, карьера ИТ-специалиста, лаборатория касперского, развитие, развитие навыков, развитие программиста, сеньор, советы
За шесть лет в IT, и в команде Machine Learning Technologу Research «Лаборатории Касперского» в частности, я прошел путь от стажера до Data Science Team Lead. Шел честно :) И на каждой ступени проходил через разные нюансы, о которых и хочу рассказать в этой статье. Полагаю, мой опыт будет полезен как начинающим коллегам, чтобы увидеть для себя недостающие аспекты профессионального роста, так и более опытным специалистам, чтобы отрефлексировать свой опыт и задуматься о том, что помогло им в карьере. Кстати, было бы здорово послушать и о ваших аспектах роста в комментариях :)

Senior. Туда и обратно: что я сначала не понимал в своей карьере, а потом как понял - 1
Читать полностью »

в 16:06, , рубрики: classification, elc, lgd, machine learning, ml, regression, rr, машинное обучение, практика

Оценка резервов кредитного портфеля — одна из задач, с которой я работал на протяжении продолжительного времени в своей практике. Это интересная и сложная задача, о которой я расскажу.

В этой статье я расскажу о том, что такое резервы и зачем они необходимы банкам, как банки проводят оценку резервов, а также где в этой задаче можно использовать машинное обучение.

Что такое резервы?

Резервы, или ожидаемые кредитные потери (ECLЧитать полностью »

в 10:00, , рубрики: genai, generative models, llm, machine learning, nlp, rag, rag pipeline

Привет! В этом посте мы поговорим подробно про RAG на каждом его этапе, его текущее развитие на момент написания статьи и про другие модификации. В прошлой статье я писал про промптинг, советую глянуть 👀

Основы и продвинутые техники RAG - 1

Интро

Читать полностью »

1...567...1020...67
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js