Рубрика «machinelearning» - 4

Привет, это моя первая статья на Хабре. И я хочу рассказать вам о проблеме, на решение которой когда-то давно у меня ушло довольно много времени.

Часто бывает, что при обучении (или тестировании) модели нейронной сети (NN) функция потерь (loss) возвращает значение NaN (Not a Number). Это приводит к тому, что фаза обучения "срывается". Обычно неясно, почему это происходит. Я расскажу вам о возможных причинах и рекомендациях по решению этой проблемы.

Взрыв градиента

Существует две основные проблемы с градиентами на этапе обучения: исчезновение (vanishing) и взрыв (explosion) градиент. Первая описана в этих статьях:Читать полностью »


🔥Не пропустите важные обновления и углубленные материалы!🔥  

Хотите быть в курсе самых свежих обзоров и исследований в мире ML и AI? Переходите по ссылкам ниже, чтобы получить доступ к эксклюзивному контенту:  

📌 Глубокий обзор с математической формализацией ждет вас на нашей странице GitHub Pages 🐙  

📌 Все обзоры и аудио подкасты также доступны в нашем Telegram канале TheWeeklyBrief 📢

Не упустите шанс глубже погрузиться в мир технологий! 🚀


Содержание

  1. Введение

  2. Трехфазный процесс обучения

  3. Читать полностью »

Часть 1: Методы масштабирования вычислительной мощности во время вывода

Улучшение способностей к рассуждению больших языковых моделей (LLM) стало одной из самых обсуждаемых тем в 2025 году – и не без оснований. Улучшенные навыки рассуждения позволяют моделям решать более сложные задачи, что делает их полезными в самых разных областях, интересных пользователям.

Читать полностью »

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 »

Привет, я Исламбек Темирбек, Senior Data Analyst в QIC digital hub. В этой статье я расскажу о машинном обучении и о том, как с его помощью можно предсказать будущее.

Какую роль играет аналитика в создании и разработке онлайн-страховых и нестраховых сервисов и почему мы обратились именно к машинному обучению (ML)? В этой статье я расскажу о нашем опыте с моделью машинного обучения Time Series, служащей для предсказания временных рядов. Обсудим, как мы использовали Facebook Prophet для прогнозирования продления полисов, а также методологию и результаты, включая возможные ошибки.

Читать полностью »

8 лучших советов для аутсорсинга разметки данных - 1

Любой проект в области CV начинается с разметки огромных объёмов изображений и видео. И только успешные результаты и качественные данные гарантируют, что модель сможет обучаться корректно.

Но что делать, если внутренняя команда не справляется с объемами, а квалифицированных специалистов найти сложно? Ответ прост: передать задачу профессионалам.

Читать полностью »

Введение в NLP

Представьте, что вы можете разговаривать с компьютером так же естественно, как с обычным человеком. Вы задаёте вопросы, получаете ответы, даёте команды - и это всё на вашем родном языке. Именно этим и занимается обработка естественного языка (Natural Language Proccessing, или NLP) - область искусственного интеллекта, которая фокусируется на взаимодействии между компьютерами и людьми с помощью естественного языка.

Читать полностью »

Простое объяснение того, как они работают и как реализовать их с нуля на Python.

Нейронные сети с нуля в Python

Удивительно, но нейронные сети — не такая уж сложная вещь! Термин «нейронная сеть» часто используется как модное словечко, но на самом деле они зачастую гораздо проще, чем люди себе представляют.

Этот пост предназначен для абсолютных новичков и предполагает НУЛЕВЫЕ предварительные знания машинного обучения. Мы разберемся, как работают нейронные сети, и реализуем одну из них с нуля на Python.

Приступим!

Базовые блоки: нейроны

Читать полностью »

Интервью Forbes c Джоном Джампером из Google DeepMind о получении Нобелевской премии и будущем AlphaFold - 1

В то время как языковые модели все лучше справляются с такими задачами, как написание стихов и электронных писем, Джампер надеется увидеть эру, когда ИИ будет решать проблемы, которые люди никогда не смогут решить самостоятельно.

Читать полностью »

В этой статье я рассказываю про основные концепции, типы обучения, типы задач в машинном обучении и также делаю постановку задачи машинного обучения (МО). Все это я рассказываю в своем стиле и понимании.

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js