Forwarded from Институт AIRI
Делимся расписанием ИИшницы «Диффузионные модели и их расширения», которая пройдет в этот четверг на YouTube-канале AIRI 🍳
🔵 15:35 – «Диффузионные модели: три стороны одной медали», Дмитрий Ветров, ВШЭ, AIRI
В докладе спикер рассмотрит три способа интерпретации диффузионных моделей и кратко перечислит основные преимущества, которые дают разные способы взгляда на эту популярную генеративную модель.
🔵 16:15 – "Star-Shaped Denoising Diffusion Probabilistic Models", Андрей Охотин, ВШЭ
Диффузионные модели сейчас достигают высокого качества на задачах генерации изображений и звука, однако, испытывают проблемы с генерацией данных со сложной внутренней структурой. Статья, про которую расскажет Андрей, представляет обобщение классических диффузионых моделей, позволяющее использовать не только гауссовское зашумляющее распределение. Благодаря этому удается добиться высокого качества генерации данных из таких специфических многообразий.
🔵 16:35 – «Применение генеративных картиночных моделей в рекламе» Валентин Хрульков, Яндекс
Валентин расскажет о практических сценариях использования технологии генерации картинок для улучшения привлекательности рекламных баннеров.
🔵 15:55 – "Entropic Neural Optimal Transport via Diffusion Processes" Никита Гущин, Сколтех
Доклад основан на статье "Entropic Neural Optimal Transport via Diffusion Processes" (NeurIPS 2023, oral). Оптимальный транспорт с помощью нейронных сетей — новое направление для решения задач непарного переноса стиля и доменной адаптации. В докладе Никита расскажет про способ связать оптимальный транспорт и диффузионные модели с помощью задачи моста Шрёдингера. Помимо рассказа о разработанном в статье алгоритме будут рассмотрены также другие уже известные алгоритмы для задачи моста Шрёдинегра и их приложения.
🔵 16:55 – "Training of an integrator of diffusion model trajectories" Вячеслав Мещанинов, ВШЭ
Диффузионные модели продемонстрировали огромный потенциал для генерации данных самой разной структуры. Однако главным их недостатком является большое количество шагов на этапе использования, необходимое для качественной генерации объектов. В докладе Вячеслав расскажет о том, как можно преодолеть данный недостаток и обучить модель, которая за один шаг способна пройти всю траекторию генерации диффузионной модели.
Сохраняйте ссылку на трансляцию, до встречи в четверг! 🍿
В докладе спикер рассмотрит три способа интерпретации диффузионных моделей и кратко перечислит основные преимущества, которые дают разные способы взгляда на эту популярную генеративную модель.
Диффузионные модели сейчас достигают высокого качества на задачах генерации изображений и звука, однако, испытывают проблемы с генерацией данных со сложной внутренней структурой. Статья, про которую расскажет Андрей, представляет обобщение классических диффузионых моделей, позволяющее использовать не только гауссовское зашумляющее распределение. Благодаря этому удается добиться высокого качества генерации данных из таких специфических многообразий.
Валентин расскажет о практических сценариях использования технологии генерации картинок для улучшения привлекательности рекламных баннеров.
Доклад основан на статье "Entropic Neural Optimal Transport via Diffusion Processes" (NeurIPS 2023, oral). Оптимальный транспорт с помощью нейронных сетей — новое направление для решения задач непарного переноса стиля и доменной адаптации. В докладе Никита расскажет про способ связать оптимальный транспорт и диффузионные модели с помощью задачи моста Шрёдингера. Помимо рассказа о разработанном в статье алгоритме будут рассмотрены также другие уже известные алгоритмы для задачи моста Шрёдинегра и их приложения.
Диффузионные модели продемонстрировали огромный потенциал для генерации данных самой разной структуры. Однако главным их недостатком является большое количество шагов на этапе использования, необходимое для качественной генерации объектов. В докладе Вячеслав расскажет о том, как можно преодолеть данный недостаток и обучить модель, которая за один шаг способна пройти всю траекторию генерации диффузионной модели.
Сохраняйте ссылку на трансляцию, до встречи в четверг! 🍿
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machine learning Interview
💪 Что такое Байесовское А/B-тестирование и как его провести?
Подробно обсудим 19 октября в 20:00 мск на открытом уроке в OTUS. Занятие приурочено к старту онлайн-курса «Machine Learning. Advanced».
🔹 На вебинаре мы разберем, какие преимущества дают Байесовские A/B тесты по сравнению с обычными, как проводить Байесовские A/B тесты и как работать с Байесовскми моделями в PyMC3.
📌 Результаты урока:
Познакомитесь с основами A/B тестирования и получите новый, простой и эффективный инструмент для A/B тестирования
👉 РЕГИСТРАЦИЯ
https://otus.pw/ydYd/
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8KUFd5
Подробно обсудим 19 октября в 20:00 мск на открытом уроке в OTUS. Занятие приурочено к старту онлайн-курса «Machine Learning. Advanced».
🔹 На вебинаре мы разберем, какие преимущества дают Байесовские A/B тесты по сравнению с обычными, как проводить Байесовские A/B тесты и как работать с Байесовскми моделями в PyMC3.
📌 Результаты урока:
Познакомитесь с основами A/B тестирования и получите новый, простой и эффективный инструмент для A/B тестирования
👉 РЕГИСТРАЦИЯ
https://otus.pw/ydYd/
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8KUFd5
Forwarded from Yandex for ML
Обсудим последние новости мира аналитики данных, поделимся реальными кейсами и их решениями. Будут спикеры из разных команд Яндекса:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from PieData::DataLake
Хочу поделиться топовой статьей, которую недавно внедрили в движок нашего DataLake
https://github.com/yifanxu74/mq-det
Если кратко: теперь можно дать пару картинок на класс, как референс и вот ваша супер-модель по Object Detection готова. Далее собираем нужный датасет, инференсим супер-модель и получаем датасет, на котором уже тренируем мини-модель детекции.
Если с подробностями:
1. CLIP по патчам.
Используется два енкодера - для Text, Image, оба мапят в один Feature Space
Разница в том, что предиктятся по патчам и по частям текста, вводится понятие Word-similarity в патче.
Далее Image Encoder будет мапить в Feature Space наши референсные картинки
Лоссы похожи на те, что в Clip с поправкой на патчи
2. Умная предтренировка енкодеров с референсом на GLIP
https://github.com/yifanxu74/mq-det
Если кратко: теперь можно дать пару картинок на класс, как референс и вот ваша супер-модель по Object Detection готова. Далее собираем нужный датасет, инференсим супер-модель и получаем датасет, на котором уже тренируем мини-модель детекции.
Если с подробностями:
1. CLIP по патчам.
Используется два енкодера - для Text, Image, оба мапят в один Feature Space
Разница в том, что предиктятся по патчам и по частям текста, вводится понятие Word-similarity в патче.
Далее Image Encoder будет мапить в Feature Space наши референсные картинки
Лоссы похожи на те, что в Clip с поправкой на патчи
2. Умная предтренировка енкодеров с референсом на GLIP
Forwarded from Machinelearning
Открыта регистрация на отборочный этап Всероссийского хакатона по биометрии с призовым фондом 1 000 000 рублей!
⠀
Тебе предстоит решить интересные задачи, чтобы победить в отборочном туре и принять участие в финале Всероссийского хакатона по биометрии, который пройдет уже 24-25 ноября в Москве.
Кейсы:
• Создание дипфейков для тестирования
• Обнаружение дипфейков
• Некооперативный фронтальный алгоритм защиты от атак предъявления
• Решения для использования новых биометрических модальностей на пользовательских устройствах
⠀ ⠀
🗓 Даты отборочного этапа в ОНЛАЙН-ФОРМАТЕ: 3-5 ноября 2023 года
❗️Даты финала: 24-25 ноября 2023 года 📍 Место: Москва
❗️ Формат: смешанный (отборочный этап в онлайн-формате, а финал на площадке в Москве)
👉 Регистрация на отборочный тур открыта до 29 октября 2023 года: https://tglink.io/4ed0cc6120bd
Реклама. ООО "АКСЕЛЕРАТОР ВОЗМОЖНОСТЕЙ". ИНН 9704005146. erid: LjN8KXChL
⠀
Тебе предстоит решить интересные задачи, чтобы победить в отборочном туре и принять участие в финале Всероссийского хакатона по биометрии, который пройдет уже 24-25 ноября в Москве.
Кейсы:
• Создание дипфейков для тестирования
• Обнаружение дипфейков
• Некооперативный фронтальный алгоритм защиты от атак предъявления
• Решения для использования новых биометрических модальностей на пользовательских устройствах
⠀ ⠀
🗓 Даты отборочного этапа в ОНЛАЙН-ФОРМАТЕ: 3-5 ноября 2023 года
❗️Даты финала: 24-25 ноября 2023 года 📍 Место: Москва
❗️ Формат: смешанный (отборочный этап в онлайн-формате, а финал на площадке в Москве)
👉 Регистрация на отборочный тур открыта до 29 октября 2023 года: https://tglink.io/4ed0cc6120bd
Реклама. ООО "АКСЕЛЕРАТОР ВОЗМОЖНОСТЕЙ". ИНН 9704005146. erid: LjN8KXChL
Forwarded from ODS Events
Привет!
Настало время поделиться подробностями про Data Halloween 28 октября 🎃
Старт программы запланирован на 12:00 по мск, откроем день включением live эфира на ODS YouTube. В планах на субботу весь день слушать доклады по NLP, CV, MLOps и Random DS темам и участвовать в специальных активностях от наших любимых организаторов.
Спец.активности:
🧟♂️ Конкурс Scary code – достаньте из самых тёмных закромов своих проектов самый ужасающий код, способный вселить страх и душевный трепет в любого на него смотрящего 😱Авторам самого ужасающего кода мы отправим мерч с лого сообщества 🎁
28 октября мы уже подводим итоги, а чтобы участвовать в конкурсе, ссылка на код должна быть отправлена до 20:00 27 октября включительно.
🔥 Live coding – Мы ждём смельчаков, которые попробуют в прямом эфире решить простую, красиво оформленную задачку. За прошлый год на собеседованиях в одну команду, решить эту задачку смогли всего несколько человек. Можно практически всё: гуглить, спрашивать совета у интервьюера или у друзей. Знать наизусть ничего не нужно. Нужны желание, адекватность и здоровый авантюризм! Приходите, будет весело! Первому решившему задачу - респект и наша фирменная футболка 🎁
🦇Собеседования в никуда – отличный шанс попробовать пройти виртуальное собеседование в несуществующую компанию и услышать рекомендации. У нас всегда очень уютная атмосфера, но если захочется жести и больше тематики halloween, только скажите 😁
Расписание докладов и активностей в субботу уже доступно на сайте.
Всех ждем! Trick or treat 😈 🍬
Настало время поделиться подробностями про Data Halloween 28 октября 🎃
Старт программы запланирован на 12:00 по мск, откроем день включением live эфира на ODS YouTube. В планах на субботу весь день слушать доклады по NLP, CV, MLOps и Random DS темам и участвовать в специальных активностях от наших любимых организаторов.
Спец.активности:
🧟♂️ Конкурс Scary code – достаньте из самых тёмных закромов своих проектов самый ужасающий код, способный вселить страх и душевный трепет в любого на него смотрящего 😱Авторам самого ужасающего кода мы отправим мерч с лого сообщества 🎁
28 октября мы уже подводим итоги, а чтобы участвовать в конкурсе, ссылка на код должна быть отправлена до 20:00 27 октября включительно.
🔥 Live coding – Мы ждём смельчаков, которые попробуют в прямом эфире решить простую, красиво оформленную задачку. За прошлый год на собеседованиях в одну команду, решить эту задачку смогли всего несколько человек. Можно практически всё: гуглить, спрашивать совета у интервьюера или у друзей. Знать наизусть ничего не нужно. Нужны желание, адекватность и здоровый авантюризм! Приходите, будет весело! Первому решившему задачу - респект и наша фирменная футболка 🎁
🦇Собеседования в никуда – отличный шанс попробовать пройти виртуальное собеседование в несуществующую компанию и услышать рекомендации. У нас всегда очень уютная атмосфера, но если захочется жести и больше тематики halloween, только скажите 😁
Расписание докладов и активностей в субботу уже доступно на сайте.
Всех ждем! Trick or treat 😈 🍬
Forwarded from Machinelearning
Запусти стартап и получи грант на его развитие
Заполняй заявку в акселератор Сбера для студентов, аспирантов и научных сотрудников вузов. Регистрация открыта!
За 6 месяцев ты:
— узнаешь, какие этапы нужно пройти, чтобы создать стартап
— соберешь команду или присоединишься к существующей
— создашь бизнес-проект под руководством наставника
— достигнешь первых бизнес-результатов: предзаказы, договоренности о пилотировании или MVP устройства
Какие есть преимущества?
— лучшие команды представят проекты на Демо-дне, где их оценят топ-менеджеры Сбера и других корпораций, бизнес-ангелы
— победители получат призы от Сбера, смогут рассчитывать на гранты от Moscow Seed Fund и на специальный грант Президента РФ для магистров
Выпускники программы создали более 1500 технологических стартап-проектов и привлекли больше 420 млн рублей на их развитие.
Хочешь так же? Регистрируйся!
Заполняй заявку в акселератор Сбера для студентов, аспирантов и научных сотрудников вузов. Регистрация открыта!
За 6 месяцев ты:
— узнаешь, какие этапы нужно пройти, чтобы создать стартап
— соберешь команду или присоединишься к существующей
— создашь бизнес-проект под руководством наставника
— достигнешь первых бизнес-результатов: предзаказы, договоренности о пилотировании или MVP устройства
Какие есть преимущества?
— лучшие команды представят проекты на Демо-дне, где их оценят топ-менеджеры Сбера и других корпораций, бизнес-ангелы
— победители получат призы от Сбера, смогут рассчитывать на гранты от Moscow Seed Fund и на специальный грант Президента РФ для магистров
Выпускники программы создали более 1500 технологических стартап-проектов и привлекли больше 420 млн рублей на их развитие.
Хочешь так же? Регистрируйся!
Forwarded from Контур.AI
Привет-привет! 🪄
Центр ИИ Контура приглашает на митап по ML4SE!
Когда: 8 ноября в 19:00 МСК
Где: онлайн, ссылку пришлем после регистрации
Тайминг:
19:05-19:50
Антон Коныгин
“Обнаружение уязвимостей в исходном коде“
19:50-20:40
Валентин Малых
“Writing code without the programmers. But with Transformers”
Обнаружение уязвимостей в исходном коде
Speaker: Антон Коныгин, ведуший разработчик машинного обучения в Центре ИИ Контура
Уязвимости в исходном коде — это слабые места или ошибки, которые могут быть использованы злоумышленниками для атаки на программное обеспечение. Обнаружение и исправление таких уязвимостей является важной частью повышения качества и безопасности исходного кода. В докладе Антон рассмотрит современные подходы к обнаружению уязвимостей, а также расскажет о работе SE-лаборатории в этом направлении.
Writing code without the programmers. But with Transformers
Speaker: Валентин Малых, Head of NLP Research в МТС AI
В докладе Валентин расскажет про одно из перспективных направлений, куда идет индустрия машинного обучения и языковых моделей. А ещё поразмышляет о том, как мы будем писать код через 5 лет.
⚡️Регистрируйтесь и до встречи на митапе!
Центр ИИ Контура приглашает на митап по ML4SE!
Когда: 8 ноября в 19:00 МСК
Где: онлайн, ссылку пришлем после регистрации
Тайминг:
19:05-19:50
Антон Коныгин
“Обнаружение уязвимостей в исходном коде“
19:50-20:40
Валентин Малых
“Writing code without the programmers. But with Transformers”
Обнаружение уязвимостей в исходном коде
Speaker: Антон Коныгин, ведуший разработчик машинного обучения в Центре ИИ Контура
Уязвимости в исходном коде — это слабые места или ошибки, которые могут быть использованы злоумышленниками для атаки на программное обеспечение. Обнаружение и исправление таких уязвимостей является важной частью повышения качества и безопасности исходного кода. В докладе Антон рассмотрит современные подходы к обнаружению уязвимостей, а также расскажет о работе SE-лаборатории в этом направлении.
Writing code without the programmers. But with Transformers
Speaker: Валентин Малых, Head of NLP Research в МТС AI
В докладе Валентин расскажет про одно из перспективных направлений, куда идет индустрия машинного обучения и языковых моделей. А ещё поразмышляет о том, как мы будем писать код через 5 лет.
⚡️Регистрируйтесь и до встречи на митапе!
eventskbkontur.timepad.ru
DS Update / События на TimePad.ru
Центр ИИ Контура приглашает на онлайн-митап, где мы обсудим ML4SE, а именно, как методы машинного обучения помогают искать уязвимости в коде и учатся писать код без участия разработчиков.
Forwarded from Machinelearning
🚀 Важное событие в области искусственного интеллекта! Восьмая глобальная онлайн-конференция AI Journey 2023 в сфере ИИ.
С 22 по 24 ноября главные эксперты по ИИ из России и других стран поделятся информацией о новых трендах в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Конференцию также можно посмотреть онлайн.
Кроме того, AI Journey 2023 объявит официальных финалистов AI Journey Science и вручит награды победителям международных онлайн-соревнований AI Challenge и AIJ Contest.
Смотрим тут.
@ai_machinelearning_big_data
С 22 по 24 ноября главные эксперты по ИИ из России и других стран поделятся информацией о новых трендах в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Конференцию также можно посмотреть онлайн.
Кроме того, AI Journey 2023 объявит официальных финалистов AI Journey Science и вручит награды победителям международных онлайн-соревнований AI Challenge и AIJ Contest.
Смотрим тут.
@ai_machinelearning_big_data
Forwarded from Machinelearning
Video2Music: Suitable Music Generation from Videos using an Affective Multimodal Transformer model.
Многочисленные исследования в области генерации музыки продемонстрировали впечатляющую производительность, однако практически ни одна модель не способна напрямую генерировать музыку для сопровождения видео.
В данной работе представлен генеративный музыкальный ИИ-фреймворк
Video2Music, который может генерировать музыку под предоставленное видео. Сначала была собрана уникальная коллекцию музыкальных клипов. Затем проанализированы музыкальные видеоролики, чтобы получить семантические характеристики, характеристики смещения сцены, движения и эмоций.
Эти отличительные признаки используются в качестве исходных данных для модели генерации музыки.
Затем транскрибируются аудиофайлы в MIDI и аккорды, а также извлекаются такие характеристики, как плотность нот и громкость.
В результате был собран набор мультимодальных данных под названием MuVi-Sync, на котором обучена модель для генерации музыки на основе видео. Эта модель включает в себя новый механизм, обеспечивающий сходство между видео и музыкой. Наконец, выполняется постобработка на основе регрессионной модели на базе biGRU для оценки плотности и громкости нот на основе характеристик видео.
Это обеспечивает динамическую визуализацию генерируемых аккордов с изменяющимся ритмом и громкостью.
В ходе экспериментов показано, что фреймворк позволяет генерировать музыку, соответствующую видеоконтенту с точки зрения эмоций. Музыкальное качество, а также качество согласования музыки и видео подтверждается в ходе исследования.
Модель AMT, а также новый датасет MuVi-Sync представляют собой перспективный шаг для задачи генерации музыки для видео.
🌐 Dataset: https://zenodo.org/records/10057093
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from эйай ньюз
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
STAR: Smartphone-analogous Typing in Augmented Reality
Исследования альтернативных методов ввода - это одно из важнейших направлений Human-Machine Interaction. Вот тут интерн из Меты придумал новый метод набора текста в AR очках и собрал демку.
Ты просто формируешь "позу согнутых кистей" рук, как будто бы держишь смартфон, а через AR-очки на твоих руках появляется мини-клавиатура QWERTY! Печатаешь обоими большими пальцами, а тактильный отклик во время набора текста достигается за счет прикосновениями к собственной коже. И если решаешь переключиться на что-то ещё, просто меняешь позу кистей, и клавиатура исчезает.
Во время тестов, выяснили что скорость набора такми методом - 22 слова/мин, что всего в 2 раза медленнее чем на реальном смартфоне.
Норм тема на будущее, когда AR-очки пойдут в массы. Особенно если ты в где-то в автобусе и не хочешь кричать на публику "СИРЕ! НАПЕШИ ВОЛОДЬКЕ, ЧТО Я ОПАЗДЫВАЮ!".
@ai_newz
Исследования альтернативных методов ввода - это одно из важнейших направлений Human-Machine Interaction. Вот тут интерн из Меты придумал новый метод набора текста в AR очках и собрал демку.
Ты просто формируешь "позу согнутых кистей" рук, как будто бы держишь смартфон, а через AR-очки на твоих руках появляется мини-клавиатура QWERTY! Печатаешь обоими большими пальцами, а тактильный отклик во время набора текста достигается за счет прикосновениями к собственной коже. И если решаешь переключиться на что-то ещё, просто меняешь позу кистей, и клавиатура исчезает.
Во время тестов, выяснили что скорость набора такми методом - 22 слова/мин, что всего в 2 раза медленнее чем на реальном смартфоне.
Норм тема на будущее, когда AR-очки пойдут в массы. Особенно если ты в где-то в автобусе и не хочешь кричать на публику "СИРЕ! НАПЕШИ ВОЛОДЬКЕ, ЧТО Я ОПАЗДЫВАЮ!".
@ai_newz
Forwarded from DeepSchool
Лекция "Погружение в 3D CV"
Если вы тоже стали чаще замечать термины, задачи и инструменты из мира 3D, вам интересно узнать, что они значат, и что происходит в индустрии, приходите на открытую лекцию "Погружение в 3D CV".
На лекции вы узнаете:
- какие задачи решают в 3D
- почему таких задач становится больше
- с чего начать погружение в эту область
- почему CV-инженеру важно знакомиться с 3D
- что такое SLAM, SfM, SMPL, NeRF и другие баззворды🐝
А также мы представим программу курса "3D Computer Vision" и подарим скидки участникам🎁
📌 Лекция пройдет в субботу, 11 ноября, 12:00 мск
💡 Всем, кто зарегистрируется на встречу, мы отправим miro-схему с описанием направлений и инструментов в 3D — поможет быстро сориентироваться и погрузиться.
Регистрируйтесь по ссылке!
Если вы тоже стали чаще замечать термины, задачи и инструменты из мира 3D, вам интересно узнать, что они значат, и что происходит в индустрии, приходите на открытую лекцию "Погружение в 3D CV".
На лекции вы узнаете:
- какие задачи решают в 3D
- почему таких задач становится больше
- с чего начать погружение в эту область
- почему CV-инженеру важно знакомиться с 3D
- что такое SLAM, SfM, SMPL, NeRF и другие баззворды🐝
А также мы представим программу курса "3D Computer Vision" и подарим скидки участникам🎁
📌 Лекция пройдет в субботу, 11 ноября, 12:00 мск
💡 Всем, кто зарегистрируется на встречу, мы отправим miro-схему с описанием направлений и инструментов в 3D — поможет быстро сориентироваться и погрузиться.
Регистрируйтесь по ссылке!
Forwarded from Заметки Computer Vision инженера
Давно хотел сделать некоторое общее видео о том как в последний год pre-train сеточки изменяют ландшафт CV. Кажется, что уже в 3-4 проектах использовали что-то из того что в этот год появилось. А тот же CLIP уже давно есть.
Это видео - достаточно общий верхнеуровневый обзор на тему с какой стороны можно заходить в претрейны, какие плюшки и бенефиты будут. Но понятно, что про каждую из сетей можно очень далеко и глубоко копать. Собственно вопросы: а вообще видео на эту тему интересны? Если да - есть 3-4 идеи о том как развить тему.
https://youtu.be/r47xyaPUrcY
Это видео - достаточно общий верхнеуровневый обзор на тему с какой стороны можно заходить в претрейны, какие плюшки и бенефиты будут. Но понятно, что про каждую из сетей можно очень далеко и глубоко копать. Собственно вопросы: а вообще видео на эту тему интересны? Если да - есть 3-4 идеи о том как развить тему.
https://youtu.be/r47xyaPUrcY
YouTube
Pre-trained neural networks for Computer Vision
My LinkedIn - https://www.linkedin.com/in/maltsevanton
My Twitter - https://twitter.com/Serious_WK
My Telegram channel - https://t.me/CVML_team
00:00:00 - Intro
00:00:39 - What types of pretrained models exists (Dinov2, SAM, etc.)?
00:01:46 - Straightforward…
My Twitter - https://twitter.com/Serious_WK
My Telegram channel - https://t.me/CVML_team
00:00:00 - Intro
00:00:39 - What types of pretrained models exists (Dinov2, SAM, etc.)?
00:01:46 - Straightforward…
Forwarded from Machinelearning
✨ Feature Selection for Deep Tabular Models
Аналог LASSO для нейронных сетей, названный Deep Lasso, который превосходит классические методы отбора признаков в сложных задачах.
🐱 Github: https://github.com/vcherepanova/tabular-feature-selection
📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2311.05877v1.pdf
⭐ Tasks: https://paperswithcode.com/task/feature-selection
@ai_machinelearning_big_data
Аналог LASSO для нейронных сетей, названный Deep Lasso, который превосходит классические методы отбора признаков в сложных задачах.
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
🎮Одним из самых увлекательных направлений, в котором широко используется обучение с подкреплением, является киберспорт.
🔥В программе курса Reinforcement Learning в OTUS подробно разбираются одни из самых интересных кейсов применения RL в игровой индустрии.
21.11 в 20.00 мск. приглашаем на открытый урок “Игры c человеком и компьютером”
📌На занятии:
- узнаем историю противостояния человека и компьютера в настольных и компьютерных играх;
- познакомимся с основными идеями и подходами при создании игровых интеллектуальных агентов с помощью обучения с подкреплением;
- покажем как обучить модель эффективно управлять группой юнитов в одной из популярных игр.
После урока вы будете понимать как разрабатываются интеллектуальные агенты для различных игр и какие шаги необходимо пройти для реализации собственного игрового бота.
👉Регистрация https://otus.pw/tb0b/
При поступлении в группу возможны разные способы оплаты и рассрочка платежа.
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8K22Ec
🔥В программе курса Reinforcement Learning в OTUS подробно разбираются одни из самых интересных кейсов применения RL в игровой индустрии.
21.11 в 20.00 мск. приглашаем на открытый урок “Игры c человеком и компьютером”
📌На занятии:
- узнаем историю противостояния человека и компьютера в настольных и компьютерных играх;
- познакомимся с основными идеями и подходами при создании игровых интеллектуальных агентов с помощью обучения с подкреплением;
- покажем как обучить модель эффективно управлять группой юнитов в одной из популярных игр.
После урока вы будете понимать как разрабатываются интеллектуальные агенты для различных игр и какие шаги необходимо пройти для реализации собственного игрового бота.
👉Регистрация https://otus.pw/tb0b/
При поступлении в группу возможны разные способы оплаты и рассрочка платежа.
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: LjN8K22Ec
Forwarded from Яндекс Образование
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Зовём на первый интенсив ШАДа по разработке GPT 🔥
Мы запускаем пятидневный курс для ребят, которые изучают ML и хотят узнать больше о генеративных моделях. Эксперты #яндекс расскажут:
— как устроена YandexGPT;
— в чём особенности предобучения и alignment;
— какие вызовы есть в сборе гигантских датасетов;
— как запустить языковую модель на ограниченных ресурсах.
Интенсив пройдёт онлайн с 27 ноября по 1 декабря. Он подойдёт студентам с базовыми знаниями в области машинного обучения и ML-разработчикам. Вы сможете задать вопросы команде YandexGPT и прокачать свои навыки в ML на совместных практических семинарах.
Изучите программу и зарегистрируйтесь до 23 ноября.
Мы запускаем пятидневный курс для ребят, которые изучают ML и хотят узнать больше о генеративных моделях. Эксперты #яндекс расскажут:
— как устроена YandexGPT;
— в чём особенности предобучения и alignment;
— какие вызовы есть в сборе гигантских датасетов;
— как запустить языковую модель на ограниченных ресурсах.
Интенсив пройдёт онлайн с 27 ноября по 1 декабря. Он подойдёт студентам с базовыми знаниями в области машинного обучения и ML-разработчикам. Вы сможете задать вопросы команде YandexGPT и прокачать свои навыки в ML на совместных практических семинарах.
Изучите программу и зарегистрируйтесь до 23 ноября.
Forwarded from DeepSchool
Провели лекцию "Модель камеры и калибровка"
Объяснили:
- откуда берутся те самые параметры камеры для калибровки
- что такое однородные координаты и зачем их вводят
- как устроены методы калибровки в OpenCV и как их применять на практике
- зачем калибровать камеры на одинаковой модели iphone у разных пользователей, чем чреваты погрешности в несколько пикселей и другие практические вопросы
А также рассказали про нашу программу 3D Computer Vision, почему мы ее создали и что осваивают студенты к концу курса.
Напоминаем, что до 17 ноября 23:59 мск вы можете присоединиться к ней со скидкой 10%!
Запись лекции
Домашнее задание
Страница курса
Объяснили:
- откуда берутся те самые параметры камеры для калибровки
- что такое однородные координаты и зачем их вводят
- как устроены методы калибровки в OpenCV и как их применять на практике
- зачем калибровать камеры на одинаковой модели iphone у разных пользователей, чем чреваты погрешности в несколько пикселей и другие практические вопросы
А также рассказали про нашу программу 3D Computer Vision, почему мы ее создали и что осваивают студенты к концу курса.
Напоминаем, что до 17 ноября 23:59 мск вы можете присоединиться к ней со скидкой 10%!
Запись лекции
Домашнее задание
Страница курса
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Мета показали свои новые нейросети Emu Video и Emu Edit.
Первая — высококачественный генератор видео, а вот вторая интересней — это натоящий редактор ваших фото текстом, без выделения областей, сложных интерфейсов и прочего. Просто пишете, что хотите поменять и как, а нейросеть — выполняет. Демо выглядит потрясающе.
🚀 Meta: https://ai.meta.com/blog/emu-text-to-video-generation-image-editing-research/
📌Paper: https://emu-edit.metademolab.com/assets/emu_edit.pdf
ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM