Новостная лента об искусственном интеллекте и машинном обучении

Главные новости и публикации каждый день! Будьте на шаг впереди: узнавайте первыми про новые идеи, тренды и инновации в сфере технологий.

Революционный музыкальный ИИ: 3 прорыва, которые стоит ожидать в 2024 году

2024 год может стать переломным моментом для музыкального ИИ благодаря прорывам в области генерации текста в музыку, музыкального поиска и чат-ботов. Однако эта область все еще отстает от речевого ИИ, и для революции в музыкальном взаимодействии с помощью ИИ необходимы достижения в области гибкого и естественного разделения источников.

Ускорение глубокого обучения: Unleashing the Power of Momentum, AdaGrad, RMSProp & Adam

В этой статье рассматриваются методы ускорения в нейронных сетях, подчеркивается необходимость более быстрого обучения в связи со сложностью моделей глубокого обучения. В ней представлена концепция градиентного спуска и отмечены ограничения, связанные с его медленной скоростью сходимости. Затем в статье представлен Momentum - алгоритм оптимизации, использующий экспоненциально скользящее средне...

Освоение многомасштабных графиков с помощью Matplotlib: Пошаговое руководство

Узнайте, как создавать масштабные графики в matplotlib для улучшения визуализации данных, сосредоточившись на данных о количестве осадков в Техасе. В этом учебном пособии используется подход, ориентированный на код, и рассматриваются такие события, как небольшой ливень, большой ливень и небольшие осадки.

Голосовой помощник: безопасное взаимодействие с локально работающим LLM

Создайте свой собственный голосовой помощник по кодированию с помощью открытой Большой языковой модели (LLM), например HuggingFace. Этот проект позволяет вам голосово взаимодействовать с LLM, сохраняя конфиденциальность своей работы.

Demystifying Principal Component Analysis (PCA) with C#: Упрощение снижения размерности для обнаружения аномалий, визуализации и машинного обучения

Анализ главных компонент (PCA) - это сложная техника, используемая для уменьшения размерности, которая включает в себя две основные методики: классическую и неклассическую. В статье обсуждаются проблемы реализации PCA с использованием классической техники и демонстрируется реализация на C# на подмножестве набора данных Iris Dataset.

Раскрытие секретов прогнозирования урожайности и цен: Путешествие в науку о данных

В статье рассматривается студенческий проект автора по прогнозированию урожайности и цен на сельскохозяйственные культуры с использованием различных статистических методов, подчеркивается важность выбора интересующей темы. Проект получил высокий балл, и автор дает советы по созданию успешного проекта, включая проведение обзора литературы.

Реализация ArgSort() в C#: Сортировка массивов и списков с легкостью

В статье показано, как реализовать функцию ArgSort() на языке C#, приведены примеры кода для массивов и списков. Подчеркивается наличие перегрузки C# Array.Sort(a,b), которая позволяет выполнять сортировку по значениям в массиве.

Эффективная инверсия матриц с помощью QR-разложения в C#

В статье рассматривается авторская реализация обратной матрицы с использованием QR-разложения и освещаются различные алгоритмы и вариации, связанные с вычислением обратной матрицы. В демонстрационном примере показано вычисление обратной матрицы 4x4 и проверка результата путем умножения на исходную матрицу для получения матрицы тождеств.

Сила гауссова напыления: Революция в 3D-представлениях

Гауссово напыление - это быстрый и понятный метод представления 3D-сцен без нейронных сетей, набирающий популярность в мире, одержимом моделями искусственного интеллекта. Он использует 3D-точки с уникальными параметрами для точного соответствия рендеров известным изображениям из базы данных, предлагая свежую альтернативу сложным и непрозрачным методам вроде NeRF.

Расшифровка вероятности: Раскрытие инженерии подсказок GPT

В этой статье рассматривается механика проектирования подсказок в GPT-2, большой языковой модели. В ней рассматривается, как модель узнает о мире через проекцию человеческого текста и генерирует текст на основе вероятностных распределений.

Выбор правильных проектов: Максимальное воздействие и эффективность

В статье обсуждается важность приоритезации проектов в мире аналитики и предлагается использовать ментальную модель для принятия лучших решений. В ней подчеркиваются риски, связанные с проектами, и необходимость учитывать влияние и временные ограничения при расстановке приоритетов.

Раскрытие возможностей LLM-агентов: Улучшение анализа данных с помощью SQL

В этой статье основное внимание уделяется созданию аналитика на базе LLM и обучению его взаимодействию с базами данных SQL. Автор также представляет ClickHouse как вариант базы данных с открытым исходным кодом для больших данных и аналитических задач.

Эффективная тонкая настройка с помощью LoRA: революция в адаптации больших моделей

LoRA - это параметрически эффективный метод тонкой настройки больших моделей, позволяющий сократить вычислительные ресурсы и время. Благодаря декомпозиции матрицы обновления LoRA обладает такими преимуществами, как уменьшение объема памяти, более быстрое обучение, возможность использования меньшего оборудования и масштабируемость на большие модели.

Ускорение обучения больших языковых моделей с помощью Amazon SageMaker

Обучение большим языковым моделям (LLM) набрало популярность после выпуска таких популярных моделей, как Llama 2, Falcon и Mistral, но обучение в таких масштабах может быть сложным. Библиотека параллельной модели (SMP) Amazon SageMaker упрощает этот процесс благодаря новым возможностям, включая упрощенный пользовательский интерфейс, расширенную функциональность тензорного параллелизма и оптими...

Представляем Mixtral-8x7B: развертывание мощной модели НЛП одним щелчком мыши на Amazon SageMaker JumpStart

Большая языковая модель Mixtral-8x7B от Mistral AI теперь доступна на Amazon SageMaker JumpStart для легкого развертывания. Благодаря многоязыковой поддержке и превосходной производительности Mixtral-8x7B является привлекательным выбором для приложений NLP, предлагая более высокую скорость вывода и более низкие вычислительные затраты.