Свіжі матеріали, новини та цікаві проєкти зі світу Machine Learning, Data Science та штучного інтелекту зібрав для вас Вова Кириченко, CTO в Xenoss.
Альтернативи GPT-3, автоматизація процесу наукового дослідження, формування матриці у режимі coder-decoder та чимало іншого чекає на вас у дайджесті. Приємного читання!
Вова Кириченко, CTO з Xenoss, ділиться свіжими новинами та проєктами зі світу Data Science.
У випуску ви дізнаєтеся, як використовувати AI, щоб видаляти фон зображень, як підготувати стартап до tech due diligence та яку таксономію використовувати для полегшення розуміння ML-моделей. А також про боротьбу з синдромом самозванця, чому варто навчитися в успішних інженерів та багато іншого.
Найцікавіші новини зі світу Data Science у свіжому дайджесті Вови Кириченка, CTO в Xenoss.
У ньому зібрані статті про те, як AI революціонізує освітній простір та як його використовували для копіювання голосів естрадних артистів; як впроваджувати Attention-based infrastructures та що таке ML Metadata Store; про інклюзивність візуальних даних та багато іншого.
Добірка матеріалів, що справили протягом останніх кількох тижнів враження на Вову Кириченка, CTO в Xenoss та автора дайджесту.
У цьому випуску ви дізнаєтеся більше про математичну структуру «градієнтного спуску», що інвестори шукають в AI-проєктах, наскільки людство наближається до суперінтелекту, як легко змінювати відео за допомогою AI-алгоритмів та багато іншого.
Найцікавіші новини за останній час зі світу AI, ML та Data Science у дайджесті Вови Кириченка, CTO в Xenoss.
Ви дізнаєтеся все, що ви хотіли знати про графові нейронні мережі, як побудувати просту ANN з нуля, AI/ML в ігровій індустрії, поточний стан креативної автоматизації, баг-баунті від Twitter та багато іншого. Налітай!
Новий випуск дайджесту від Вови Кириченка, CTO в Xenoss, у якому зібрано найцікавіше зі світу data science за останній час.
У ньому ви дізнаєтеся про системи машинного навчання, те, чи варто переосмислити встановлений підхід до NLP, про масштабування АІ для бізнесу, маркування даних, адаптивні алгоритми ML та багато іншого. Приємного читання!
Свіжі новини та цікавинки зі світу Data Science та AI!
Вова Кириченко, CTO в Xenoss.io, пропонує розглянути, як мовні моделі розуміють світ, що такого поганого в Julia, що робити з брудними даними, нащо потрібен SQL та багато іншого.
У цьому випуску ви дізнаєтеся про новий підхід до побудови data-інфраструктури, проблематику SQL і що з цим робити, АІ та CLIP, упередження в системах АІ... а також як Tesla використовує камери для побудови АІ-систем для самокеруючих машин, глибоке навчання з синтетичними даними, як використовують машинне навчання у кібербезпеці і багато інших цікавинок.
У новому випуску дайджеста з-поміж інших новин ви довідаєтеся про те, як підійти до пробем NLP, що таке data mesh та як ефективніше використовувати і зберігати метадані.
А також про те, як працювати з геопросторовими даними за допомогою R, як навчити моделі на незбалансованих даних, і про GAN-мережу, що відтворює оточення Grand Theft Auto 5 і в яку можна грати. І ще про багато інших цікавинок — завітайте.
У цьому випуску ви дізнаєтеся про використання машинного навчання у медицині, та які перешкоди стоять на шляху, безпечний штучний інтелект, MLOps та схожості між широкою та глибокою мережею.
У цьому випуску ви дізнаєтеся про використання теорії гри для масштабного аналізу даних, синтетичні дані для вибору моделі, ймовірнісне програмування для розуміння неточності у передбаченнях моделі, чи може АІ створювати меми, яке майбутнє нас чекає з дешевими deepfakes, AI агент, що грає в CS:GO та купу іншого.
У цьому випуску ви дізнаєтеся про підходи до open-source ліцензування у ML, АІ що сам пише код, чого не вистачає сучасному дата стеку, аудіо Deepfake, новий MLP-Mixer та купу інших цікавинок.
Свіжа підбірка останніх новин і цікавих матеріалів із data-індустрії. У випуску ви дізнаєтеся про методологію Microsoft в оцінці точності моделей прогнозування, новий підхід до паралелізації потоків даних з високою пропускною здатністю, чи проблема необєктивністі АІ — справді тільки в даних, як можна створити 3D модель об’єкта лише з одного зображення, та як побудувати нейронну мережу у Minecraft.
Свіжа добірка матеріалів із Data-індустрії. У цьому випуску ви довідаєтеся про те, як забезпечити якість даних у реальному часі, чи можуть штучно створені дані бути кращими за реальні, якими є останні оновлення платформи GPT-3, та як Google використав ML для тестування комп’ютерної гри на збалансованість.
Підбірка свіжих матеріалів зі світу Data Science за останні два тижні. Як виявити невдачу ML-моделі у виробництві, шлях до Data Mesh, ефективна «культура даних» Uber та багато іншого! Долучайтеся до обговорення і пишіть в коментарях, що ще варто було б додати.
Час минає, data-індустрія розвивається, а матеріали з цікавих мені технічних тем, як і раніше, доводиться по крихтах збирати звідусюди. Тож Володимир Кириченко вирішив скласти свої знахідки за останні півтора місяця до структурованого дайджесту та поділитися зі спільнотою.
Коментарі