Forwarded from Yandex for ML
Больше 10 лет мы дружим с сообществом Open Data Science и каждый год открываем двери наших офисов для вас на конференции Data Fest. В этом году мы успели послушать доклады, поиграть в игры, пообщаться и понетворкать.
Как всё прошло:
• Трек Practical ML в «Экстрополисе».
• Сборный трек от сообщества ODS в «Мулен Руж».
• Сборный трек от сообщества ODS в зале Serbia.
Подписывайтесь:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1😁1
Forwarded from Oleg
Добрый день!
Всем заинтересованным - выкладываю конспект курса по графовым нейронным сетям и рекомендательным системам https://github.com/berng/GNcourseBook/.
Графовые нейронные сети - достаточно полезная область машинного обучения: как вы знаете за ее приложения в анализе трехмерной структуры белков недавно была присуждена Нобелевская премия.
Это достаточно редкие в русскоязычных источниках материалы, которые были собраны и прочитаны у магистрантов и бакалавров на факультете ФБКИ ИГУ в этом году.
Книга содержит как теоретическую часть, так и работоспособный код на Питон.
Если кому-то это поможет при составлении собственных курсов - пользуйтесь на здоровье!
Текст пока не полностью вычитан и оформлен, но вполне закончен для использования.
Для освоения этого курса студентам желательно уже знать анализ данных и машинное обучение хотя-бы в объеме наших курсов:
https://github.com/berng/AIcourseBook
https://github.com/berng/DAcourseBook
Работа поддержана Фондом Потанина.
Большое спасибо Самсунг Электроникс Рус Компани (и лично Алексею Шадрикову), и Институту космических и информационных технологий СФУ (и лично Анне Пятаевой) за поддержку проекта в Фонде Потанина.
Успехов всем!
Всем заинтересованным - выкладываю конспект курса по графовым нейронным сетям и рекомендательным системам https://github.com/berng/GNcourseBook/.
Графовые нейронные сети - достаточно полезная область машинного обучения: как вы знаете за ее приложения в анализе трехмерной структуры белков недавно была присуждена Нобелевская премия.
Это достаточно редкие в русскоязычных источниках материалы, которые были собраны и прочитаны у магистрантов и бакалавров на факультете ФБКИ ИГУ в этом году.
Книга содержит как теоретическую часть, так и работоспособный код на Питон.
Если кому-то это поможет при составлении собственных курсов - пользуйтесь на здоровье!
Текст пока не полностью вычитан и оформлен, но вполне закончен для использования.
Для освоения этого курса студентам желательно уже знать анализ данных и машинное обучение хотя-бы в объеме наших курсов:
https://github.com/berng/AIcourseBook
https://github.com/berng/DAcourseBook
Работа поддержана Фондом Потанина.
Большое спасибо Самсунг Электроникс Рус Компани (и лично Алексею Шадрикову), и Институту космических и информационных технологий СФУ (и лично Анне Пятаевой) за поддержку проекта в Фонде Потанина.
Успехов всем!
😁1
Forwarded from Yandex for ML
На связи Никита Подледнев, ML-инженер в Спамообороне Яндекс Почты. Однажды мы столкнулись с проблемой картиночного спама: в нём рекламировались назойливые онлайн-казино и использовались логотипы известных брендов, чтобы вводить пользователей в заблуждение.
Подписывайтесь:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁1
Forwarded from Machinelearning
У модели 3B параметров, но активируются только 500M. При этом она показывает новые SOTA-результаты на OmniDocBench v1.5 и v1.6.
Главная фишка - Reference Sliding Window Attention.
Модель держит в фокусе:
• исходный документ
• недавний контекст
• следующие слова
А всё лишнее постепенно «забывает», чтобы не раздувать вычисления.
За счёт постоянного размера KV Cache и более дешёвого attention Unlimited OCR может распознавать 40+ страниц за один forward pass, не теряя контекст и не замедляясь.
GitHub: https://github.com/baidu/Unlimited-OCR
Hugging Face: https://huggingface.co/baidu/Unlimited-OCR
#ocr #baidu
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁1