ml.
Линейные модели в машинном обучении: подборка бесплатных ресурсов
Линейные модели — один из первых классов алгоритмов, с которым знакомятся в машинном обучении. Несмотря на свою простоту, они широко используются на практике: в кредитном скоринге, прогнозировании цен, анализе рисков и везде, где важна интерпретируемость результата. Всем привет! Это Данила Ляпин, наставник курса «Специалист по Data Science»
От MNIST к Transformer. Часть 2. Основы работы с памятью
Мы живем в эпоху, когда ИИ стал доступен каждому. Но за магией PyTorch скрывается колоссальная инженерная работа и сложные вычислительные процессы, которые для большинства остаются черным ящиком. Это вторая статья из цикла От MNIST к Transformer
Дрейф данных в машинном обучении
Дрейф данных (Drift Data) — это ситуация, когда статистические свойства входных данных для модели машинного обучения изменяются со временем. При дрейфе данных взаимосвязи между признаками и самой целевой переменной перестают быть действительными. Это может привести к низкой производительности модели, неточным прогнозам и даже к сбоям.
Словарь терминов GPU (перевод Modal GPU Glossary на русский)
Словарь терминов GPU (перевод Modal GPU Glossary на русский)Источник: Modal GPU Glossary Лицензия оригинала: CC BY 4.0 Перевод: выполнен для образовательных целейВведениеМы создали этот словарь, чтобы решить проблему, с которой столкнулись при работе с GPU в Modal: документация фрагментирована, что затрудняет связь концепций на разных уровнях стека, таких как архитектура потокового мультипроцессора, вычислительная способность и флаги компилятора nvcc.Аппаратное обеспечение устройства (Device Hardware)
Индия построит мощные ИИ-центры на чипах NVIDIA
Американская корпорация NVIDIA приступила к поставкам графических процессоров Blackwell Ultra в Индию для создания крупнейших в регионе вычислительных центров, сообщает агентство Bloomberg. Ключевым игроком стала компания Yotta Data Services, инвестирующая более 2 млрд долларов в строительство суперкластеров близ Нью-Дели и в Мумбаи. В августе этого года компания планирует запустить облачную платформу Shakti Cloud, задействовав для этого свыше 20 тысяч процессоров.
От MNIST к Transformer. Hello CUDA. Основы, Setup и наше первое ядро
Мы живем в эпоху, когда ИИ стал доступен каждому. Но за магией PyTorch скрывается колоссальная инженерная работа и сложные вычислительные процессы, которые для большинства остаются черным ящиком. Я хочу запустить большой цикл статей От MNIST к Transformer
Рассчитать биологический возраст? Можно, а зачем?
Привет Хабр! На связи снова Дмитрий Крюков, руководитель группы «Исследования биомаркеров» лаборатории «Сильный ИИ в медицине» Института AIRI. Недавно мы с коллегами выпустили статью в npj Aging, в которой изрядно покритиковали калькуляторы биологического возраста (они же часы старения) и попытались поставить под сомнение саму возможность и даже необходимость расчёта биологического возраста. О некоторых проблемах часов старения я уже писал здесь
Сравнение LLM по навыку анализа бизнес-процессов
Всё чаще аналитики бизнес-процессов используют LLM для поиска неэффективностей. Звучит логично: большие языковые модели умеют искать паттерны, а Process Mining как раз об этом. Но на практике результаты пляшут так, что становится понятно: не все LLM одинаково полезны для операционной аналитики. Решил разработать методологию тестирования LLM на предмет релевантности использования для задач анализа процессов.Было подготовлено три теста, имитирующих реальные сценарии анализа:Тест 1. Сырой лог событий.
