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.
Рубрика «машинное обучение»
Машинное обучение: общие принципы и концепции
2024-12-01 в 15:00, admin, рубрики: AI, artificial intelligence, machinelearning, ИИ, искусственный интеллект, машинное обучениеКонцепция пространственного ИИ
2024-12-01 в 9:34, admin, рубрики: tesla, автопилот, Илон Маск, искусственный интеллект, лидар, машинное зрение, машинное обучение, сознаниеВ этой статье будет кратко описана концепция пространственного искусcтвенного интеллекта, автором которой является Фей-Фей Ли-одна из ведущих мировых исследователей в области ИИ. Затем будут приведены высказывани на эту тему Яна Лекуна и других ученых. Во второй части будут приведены практические примеры использования концепции пространственного ИИ. И наконец попробуем абстрактно описать теорию и практику применения данной концепции без использования IT-терминологии.
В начале пару слов об авторе концепции пространственного ИИ.
Фэй-Фэй ЛиЧитать полностью »
Как сравнивать ML-модели: шпаргалка для разработчиков и менеджеров
2024-12-01 в 9:28, admin, рубрики: инструменты тестирования, машинное обучение, статистический тест, управление разработкойОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
МЕТОДЫ
⠀⠀1. Единственная отложенная выборка
⠀⠀⠀⠀⠀1.1. Модели действительно разные?
⠀⠀⠀⠀⠀1.2. Отличается ли качество моделей?
⠀⠀⠀⠀⠀1.3. Есть ли разница в информативности моделей?
⠀⠀2. Итеративное семплирование
⠀⠀⠀⠀⠀2.1. Отличается ли качество моделей?
⠀⠀⠀⠀⠀2.2. Есть ли разница в информативности моделей?
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ВВЕДЕНИЕ
Дорогие читатели, надеюсь данная статья будет для Вас интересной и практически полезной, а также сумеет привлечь вас к активному обсуждению!
Псст, ИИ нужен? 5 полезных инструментов для разработчика
2024-11-29 в 12:48, admin, рубрики: llm, искусственный интеллект, машинное обучение, разработка, языковые модели
Байесовская иерархическая модель для прогнозирования футбольных результатов
2024-11-29 в 11:25, admin, рубрики: байесовские методы, байесовские сети, математическое моделирование, машинное обучение, прогнозирование, футбольная аналитика0. Предисловие
Разбираем статью итальянских коллег 2014г. Gianluca Baio & Marta Blangiardo "Bayesian hierarchical model for the prediction of football results".
«Охота на электроовец: большая книга искусственного интеллекта» или как написать книгу про ИИ без регистрации и SMS
2024-11-28 в 15:07, admin, рубрики: генеративный ии, ИИ, искусственный интеллект, история, история ии, книги, машинное обучение
История о том, как за 6 лет я написал двухтомник, посвящённый искусственному интеллекту и машинному обучению.
Инженер машинного обучения: чем он занимается и какие ему нужны навыки
2024-11-28 в 7:55, admin, рубрики: машинное обучениеПривет! Меня зовут Антон Моргунов, я инженер МО в «Базис.Центре» и программный эксперт курса «Инженер машинного обучения» в Яндекс Практикуме. В этой статье я расскажу, что такое машинное обучение, чем занимается инженер МО, какие навыки и компетенции ему пригодятся, а также в каких компаниях востребован этот специалист. А в конце дам пару советов для начинающих инженеров МО.
Что такое машинное обучение
Человек и LLM: как построить метрики для оценки моделей
2024-11-28 в 7:02, admin, рубрики: llm, ml, ml-метрики, бенчмарки, машинное обучение, метрики, нейросети, оценка качества, языковые модели
Привет, меня зовут Ирина Барская, и я руководитель службы аналитики и исследований в Яндексе. А это значит, что я и моя команда каждый день думаем, как оценивать качество работы генеративных моделей, какие при этом смотреть метрики, как вообще понять, хорошая ли модель у нас получилась.
KAN модель. Пробуем на задаче восстановления табличных данных
2024-11-26 в 11:26, admin, рубрики: kan, искусственный интеллект, итмо, машинное обучение, нейросети, теорема колмогорова арнольдаВ этом году в научном сообществе прогремела статья MIT про архитектуру Колмогорова-Арнольда. С тех пор выходили различные теоретические разборы идеи. В ИТМО также попробовали применить модель KAN к своим вычислениям и пришли к довольно оптимистичным выводам, по крайней мере в ракурсе задач восстановления табличных данных. Архитектура KAN выглядит перспективной в задачах с большим количеством параметров. На фоне перцептрона KAN нужно меньше данных для обучения, а оптимизированные пакеты для расчета позволяют выполнять вычисления со скоростью, сравнимой с MLP. Рассказываем подробнее, что у нас получилось.
Читать полностью »
Мы потратили 320 тысяч рублей ради Nvlink для нейросетей. Но был ли в этом смысл?
2024-11-25 в 10:53, admin, рубрики: A5000, llama, Nvidia, NVLink, ServerFlow, Видеокарты, ИИ, искуственный интеллект, машинное обучение, Серверное администрированиеПривет, с вами снова ServerFlow. И да, мы потратили 320 тысяч рублей, чтобы проверить, есть ли какой-то толк от Nvlink при развертывания нейросетей? Тесты мы провели на двух видеокартах Nvidia A5000 24GB, сначала объединённые NVLink, а после без него. Для наглядности теста нами была выбрана последняя языковая модель LLaMA 3.2 на 90 миллиардов параметров. Что у нас в итоге вышло – сможете узнать ниже в посте.