Математика Дата саентиста

⚡️ Крутейший сервис, который поможет понять, как устроены нейросети —

Нашёл отличную вещь, которая поможет разобраться в устройстве нейросетей — Interactive Tools.

Это библиотека интерактивных визуализаций, демонстрирующих, как работают такие нейросети, как ChatGPT, Midjourney и другие.

Например, Transformer Explainer наглядно объясняет, как ChatGPT выбирает следующее слово в тексте (подсказка: это как T9, но на максималках) и почему иногда выдаётся не самое вероятное слово.

📌 Interactive Tools

@data_math

Математика

1. Самые большие числа
2. Сделал генетический алгоритм | симуляция ЭВОЛЮЦИИ
3. ИИ учится ходить
4. Симуляция естественного отбора
5. Что будет, если взять корень из отрицательного числа? | Фракталы
6. Пишем свой движок 3D-графики
7. Сделал симуляцию черной дыры в 3D
8. Что больше бесконечности?
9. Как выглядит самая сложная задача математики? Фрактал Коллатца

#video #math

https://www.youtube.com/watch?v=qsbQki6Ikfo&list=PLyc_E1fmJGpIqWsdgX-j5RxIX1M225UlD&ab_channel=Onigiri

@data_math

🖥 Работа с интегралами на Python

@data_math

⚡️Qwen выпустили Qwen2-Math, размером 1.5B, 7B и 72B.

> 84 (72B), 75 (7B), 69,4 (1,5B) баллов на MATH
> > 72B SoTA на MMLU STEM
> Лицензия Apache 2.0 для версии 1.5B и 7B, 72B выпущена под лицензией Qianwen
> Основана на той же архитектуре, что и Qwen 2

Флагманская модель Qwen2-Math-72B-Instruct превосходит проприетарные модели, включая GPT-4o и Claude 3.5, в выполнении задач, связанных с математикой 🔥

> Интеграция с Transformers! 🤗

▪Hf
▪Github
▪Tech report
▪Scope

@ai_machinelearning_big_data

#opensource #Qwen #math

7 топовых сайтов для самообразования, которые научат вас лучше, чем «вышка»:

Academic Earth — большая библиотека бесплатных курсов обо всем на свете от ведущих специалистов мира. От обучения химии и информатике до бизнеса и психологии;

Classcentral — самый удобный поисковик по бесплатным курсам на любую тему;

Edx — тут собраны обучающие курсы от самых топовых ВУЗов мира, таких как Гарвард, Стэнфорд и Массачусетский технологический институт. Разумеется, бесплатно;

Google Garage Courses — библиотека бесплатных курсов от Google с возможностью получить карьерный сертификат от технологического гиганта;

Khanacademy — лучший сайт для углубленного изучения математики и других прикладных наук;

Udemy — для тех, кто планирует работать в «диджитале»: отличные курсы по программированию, дизайну, веб-разработке, графике и т.д.;

Treehouse — лучший вариант для будущих программистов. Простые и понятные курсы по Python, Data Science, React и другим темам.

@data_math

🚀 Easings

Полезный справочник по easing-функциям с примерами

Суть таких функций в том, чтобы задать скорость изменения параметра во времени

С этим инструментом вы сможете выбрать подходящую именно вам функцию смягчения, а также посмотреть, как она устроена с точки зрения CSS и даже математики

#web #css #open_source

@data_math

🎓 Архив Открытых курсов прямо в телеграм!

Вот огромная база материалов, которая пополняется каждый день!

>Python (96гб видео)
>С++(51 курсов)
>Java (23гб видео)
>Базы данных (50гб курсов)
>C# (45гб курсов)
>Английский (101гб курсов)
>PHP (43гб видео)
>Мобильная разработка (22гб курсов)
>Go ( 132гб видео)
>Rust (35 гб видео)
>SQL (43гб видео)
>MySQL (31гб видео)
>Другое (1679 гб видео)

⛓ Огромный кладезь топовых материалов более 20198Гб: Курсов, свежих книг, шпаргалок, гайдов , лекций, — всё в одном месте: @datacours

🔝 Крутая платформы где можно попрактиковаться в решении задач:

Шикарный вариант, чтобы порешать задачи.

- линейная алгебра
- ML/DL
- статистика и теория вероятности

Теория дело хорошее, но без практики никуда.

@data_math

✨Наборы данных NuminaMath: крупнейшая коллекция из ~ 1 млн пар задач и решений для математических соревнований, варьирующихся по сложности от юношеских олимпиад до университетских экзаменов.

➡️ Цепочка рассуждений (CoT): 860 тысяч пар задач и решений, созданных с помощью CoT.

🛠️ Инструментально-интегрированные рассуждения (TIR): 73 тысячи синтетических решений, полученных на основе GPT-4, с обратной связью по выполнению кода для разбивки сложных задач на более простые подзадачи, которые могут быть решены с помощью Python.

Модели, обученные на NuminaMath, демонстрируют лучшие в своем классе показатели среди моделей с открытым весом и приближаются или превосходят собственные модели по показателям математических соревнований 🔥

🤗 Hub: https://huggingface.co/collections/AI-MO/numinamath-6697df380293bcfdbc1d978c

@data_math

📌Подборка полезных ресурсов для изучения ML и для подготовки к собеседованию

Здесь приводится много ссылок на ресурсы, которые объясняют основы Computer Science, матанализ и линейную алгебру, теорию вероятностей и статистику.

Плюс затрагиваются такие темы как:
— классическое ML
— байесовское ML
— Deep Learning
— NLP
— Reinforcement Learning
— применение ML, в частности в биологии и медицине

Почти все практические примеры связаны с Python и R

🟡 ML resources

@data_math