Big data world

⚡️ Как эффективно использовать явный и неявный фидбек в рекомендательных системах?

Расскажет опытный эксперт на открытом практическом уроке от OTUS, где вы:

— познакомитесь с двумя типами фидбека от пользователя: явным и неявным;

— обучите рекомендательные модели на разных типах фидбека;

— сравните их качество.

📌 Вебинар будет полезен дата-сайентистам и ML-спецам, которые хотят расширить область знаний и технологический стек.

Встречаемся 23 мая в 20:00 мск в преддверии старта курса «Machine Learning. Professional». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение и персональную консультацию от менеджера OTUS!

💣 Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить бесплатный урок: https://otus.pw/Aixz/?erid=LjN8KJRiu

Интерактивные инструменты для машинного обучения, глубокого обучения и математики

https://github.com/Machine-Learning-Tokyo/Interactive_Tools

Фреймворк с открытым исходным кодом для голосового и мультимодального разговорного искусственного интеллекта

https://github.com/pipecat-ai/pipecat

Понимание математики, лежащей в основе глубокого обучения, важно, если вы хотите овладеть методами машинного обучения.

14-часовой курс глубокого обучения на YouTube-канале freeCodeCamp.org. Этот курс специально разработан для превращения новичков в опытных разработчиков в области глубокого обучения. Если вы хотите понять основные концепции или хотите применить глубокое обучение к реальным задачам, этот курс поможет вам. https://www.freecodecamp.org/news/deep-learning-course-math-and-applications

Книга по линейной алгебре с полностью интерактивными фигурами.

https://immersivemath.com/ila/index.html

4 продвинутых алгоритма RAG, которые вам необходимо знать

https://medium.com/decodingml/the-4-advanced-rag-algorithms-you-must-know-to-implement-5d0c7f1199d2

Тензорный оптимизатор Mirage (репозиторий GitHub)

Mirage — это супероптимизатор тензорной алгебры, который автоматически находит высокооптимизированные тензорные программы для DNN. Mirage автоматически идентифицирует и проверяет сложные оптимизации, многие из которых требуют совместной оптимизации на уровне ядра, блока потоков и потоков иерархии вычислений графического процессора. https://github.com/mirage-project/mirage

101 фрагмент кода Python для повседневного использования для специалистов по данным

https://python.plainenglish.io/101-advanced-everyday-python-for-data-scientists-669c9b417707

Бесплатные курсы по искусственному интеллекту от NVIDIA: для всех уровней
Хотите создавать крутые приложения с искусственным интеллектом? Начните изучать искусственный интеллект сегодня с помощью этих бесплатных курсов от NVIDIA.

https://www.kdnuggets.com/free-ai-courses-from-nvidia-for-all-levels

10 лучших библиотек Python для науки о данных

https://earthly.dev/blog/python-libraries

О том, почему современные системы искусственного интеллекта выдают ложные результаты и что с этим делать

https://medium.com/@colin.fraser/hallucinations-errors-and-dreams-c281a66f3c35

25 самых важных математических определений в науке о данных

https://blog.dailydoseofds.com/p/25-most-important-mathematical-definitions

Торхтитан (репозиторий GitHub)
Фреймворк предварительной подготовки моделей Llama от Meta, полностью написанный на PyTorch.
https://github.com/pytorch/torchtitan

Платформа глубокого обучения Luminal (репозиторий GitHub)
Платформа для быстрого глубокого обучения, созданная с учетом скорости и простоты.
OpenLit (репозиторий GitHub)
https://github.com/jafioti/luminal?

OpenLIT — это встроенный в OpenTelemetry инструмент наблюдения за приложениями GenAI и LLM, предназначенный для того, чтобы сделать процесс интеграции наблюдения в проекты GenAI возможным с помощью всего лишь одной строки кода.
https://github.com/openlit

Как установить и развернуть LLaMA 3 в рабочей среде
Узнайте, как установить и развернуть LLaMA 3 в рабочей среде, с помощью этого пошагового руководства. Мы охватываем все, что вам нужно знать для беспрепятственного внедрения: от требований к оборудованию до развертывания и масштабирования

https://nlpcloud.com/how-to-install-and-deploy-llama-3-into-production.html

Несколько часов назад Лама-3 8Б была самой мощной маленькой моделью ИИ. Microsoft только что выпустила Phi-3 Mini, который лучше почти во всех тестах. Вы можете использовать его локально бесплатно, поскольку он имеет открытый исходный код (подробности ниже): https://lmstudio.ai/

Изучите RAG с нуля — Учебное пособие по Python AI от инженера LangChain

https://www.freecodecamp.org/news/mastering-rag-from-scratch

SAM + Optical Flow = FlowSAM FlowSAM может обнаруживать и сегментировать движущиеся объекты на видео и значительно превосходит все предыдущие подходы как в тестах с одним, так и с несколькими объектами

https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/flowsam/

Погрузитесь в концепцию «Проклятия размерности» и поймите математику всех удивительных явлений, возникающих в высоких измерениях.

https://towardsdatascience.com/the-math-behind-the-curse-of-dimensionality-cf8780307d74

5 бесплатных курсов по освоению математики для науки о данных
Хотите изучить математику для науки о данных? Ознакомьтесь с этими тремя курсами, чтобы изучить линейную алгебру, исчисление, статистику и многое другое.

https://www.kdnuggets.com/5-free-courses-to-master-math-for-data-science

Вот 300 часов кураторских курсов, посвященных машинному обучению. 15 курсов. От новичка до продвинутого. Google опубликовал их бесплатно.

Курсы хорошо структурированы. Это не просто ссылки на видео на YouTube. Вам нужно присоединиться к курсу, и у них есть интерфейс, который проведет вас через каждый модуль. Это хороший контент.

https://www.cloudskillsboost.google/paths/17