Иллюзия 99% F1 в Time Series: как искажаются метрики в детекции аномалий и что показывает реальный тест 14 архитектур
Я занимаюсь внедрением ML в промышленности, поэтому задача детекции аномалий во временных рядах для меня близка и имеет огромную важность. В рамках исследовательского проекта мы искали адекватное SOTA-решение для мониторинга телеметрии (водоочистка, турбины, химические установки).Изучая свежие работы с конференций уровня A*, я обратил внимание на статью про Sub-Adjacent Transformer (SAT). В аннотации авторы заявляли метрику F1 в районе 99%.
Детальный разбор архитектуры современных языковых моделей
Доброго времени суток, «Хабр»!Сегодня мы погрузимся в мир современных языковых моделей, детально изучим их архитектуру и разберемся в принципах работы. Готовы к захватывающему путешествию в мир искусственного интеллекта? Тогда пристегните ремни — мы отправляемся!
∇²DFT — новый датасет и бенчмарк для решения задач квантовой химии с помощью нейросетей
Привет, Хабр! Меня зовут Кузьма Храбров, я инженер‑исследователь в AIRI и занимаюсь задачами на стыке машинного обучения, квантовой химии и вычислительной биологии. Вместе с командой мы создаем новые датасеты, обучаем новые модели и придумываем методы решения как фундаментальных, так и практических задач.
