HaGRIDv2-1M: 1 миллион изображений для распознавания статичных и динамических жестов
Жесты, представленные в датасете HaGRIDv2-1M. Новые жесты, добавленные к жестам из HaGRID, выделены краснымВ этой статье мы представляем HaGRIDv2-1M — обновлённую и значительно расширенную версию HaGRID, самого полного
Deep Learning в иллюстрациях: Рекуррентные нейронные сети
Наглядное руководство по внутреннему устройству рекуррентных нейронных сетей и функции активации SoftmaxРад приветствовать вас в очередной части нашего иллюстрированного погружения в Deep Learning! Сегодня мы будем разбираться в рекуррентных нейронных сетях. Мы будем обсуждать уже хорошо знакомые нам понятия, такие как входы, выходы и функции активации, но с неожиданным сюжетным поворотом! И если это ваша первая остановка в этом увлекательном путешествии, то я настоятельно рекомендую вам сперва прочитать предыдущие статьи, особенно части 1
Искусственный интеллект в ритейле: как он предсказывает вашу следующую покупку в приложении
Привет, Хабр! На связи подразделение ad-hoc аналитики X5 Tech. Сегодня мы расскажем о задаче Next Basket Recommendation (NBR) и о том, как она может быть полезна для онлайн-ритейла. В этой статье мы рассмотрим, как с помощью рекомендательных моделей можно предсказать, какие товары пользователь добавит в свою следующую корзину, и как это помогает улучшить взаимодействие с приложением. Вы узнаете о ключевых метриках, которые используются для оценки качества рекомендаций, а также познакомитесь с различными подходами — от простых частотных методов до современных моделей на основе глубокого обучения.
Probing GPT model
Привет, друзья! Этот туториал посвящён зондированию (probing) — простому, но мощному методу для изучения внутренней работы LLM (больших языковых моделей). С его помощью можно получить приближенные знания о паттернах, которые выучивает модель и о том, как эти знания распространяются по слоям. Метод простой, но довольно интересный. К туториалу прилагается ноутбук с кодом. Всех заинтересовавшихся — прошу к чтению!Идея зондирования
Русские тексты. Работа с текстами. Предварительная обработка русских текстовых данных
Предварительная обработка текстовых данных: ключевые этапы и методыТекстовые данные — один из самых сложных типов данных для анализа из-за их неструктурированной природы и высокой вариативности. Чтобы превратить "сырой" текст в информацию, пригодную для машинного обучения или лингвистического анализа, требуется предварительная обработка. Этот процесс включает стандартизацию, очистку и преобразование текста, что повышает качество моделей NLP (Natural Language Processing). Рассмотрим основные этапы и методы.
Temporal Fusion Transformer: улучшение прогнозирования в ритейле с минимальными затратами
Всем привет! Меня зовут Дмитрий Поляков, я работаю аналитиком данных в команде ad-hoc аналитики X5 Tech. В этой статье мы хотели бы рассмотреть задачу прогнозирования, которая является чрезвычайно важной задачей в ритейле. Точные прогнозы позволяют оптимально планировать объёмы товаров и запасы, распределять бюджет, устанавливать бизнес-цели и решать множество других задач. В X5 применяются десятки моделей прогнозирования, каждая из которых помогает решать конкретные задачи.
Прогресс в AGI вызывает сомнения
Тест ARC-AGI (сокр. Abstract and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), созданный в 2019 году ведущей фигурой в AI Франсуа Шолле для оценки способностей искусственного интеллекта к обучению, показывает улучшение результатов. Однако это может свидетельствовать скорее о недочетах в самом тесте, чем о реальном прорыве в развитии ИИ.
