Поговорим об основах машинного обучения
Различные направления машинного обучения сейчас используются практически везде и порой сложно понять какое направление какие задачи решает. Сегодня мы попробуем разобраться в ключевых особенностях машинного обучения, рассмотрим из каких основных направлений состоит ML и как они используются. Основная цель этой статьи помочь начинающим специалистам разобраться с тем, что из себя представляет машинное обучение.Цель машинного обучения
Арифметика сверточных слоев. Вычисляем размерность изображения с учетом stride, padding и dilation
ВведениеОдна из проблем при проектировании сверточных сетей (CNN) – несоответствие размеров тензоров. Неправильно заданные padding, stride или dilation могут замедлить разработку модели.Этот туториал – шпаргалка по формулам расчета размерности преобразованного изображения. Мы разберем, как каждый параметр свертки влияет на ширину и высоту выходного тензора. Материал будет полезен как новичкам, так и опытным разработчикам, желающим освежить ключевые формулы.Операция сверткиПропустим вступление про то, что такое сверточный слой (подробнее можно посмотреть здесь
Реализуем компьютерное зрение на практике
На тему компьютерного зрения есть множество различных публикаций, которые в основном рассказывают о применении этой технологии в разных отраслях. Однако, зачастую публикации содержат лишь общую информацию о том, что реализовано и для каких задач, но при этом отсутствует описание того, как это можно сделать.В нашей статье мы поговорим о том, как можно реализовать на Python навигационную систему на основе машинного зрения для автономных транспортных средств, проанализировать медицинские изображения и выполнить генерацию новых изображений из набора данных уже существующих.
Как рассуждают большие языковые модели
Транскрибация доклада Ивана Оселедця: "Большие языковые модели в эпоху ризонинга"В самом деле эпоха ризонинга, она так вот началась в Раде. Сейчас, конечно, есть такое четкое ощущение, что она немножко уже заканчивается. Сроки развития в искусственном интеллекте, они очень короткие. И эпохи у нас длятся, получается, пару месяцев. И мы уходим уже в подходы, которые связаны, например, уже с эволюцией агентов, подходы, которые предложены первой Вальфой Волве. Вот вчера буквально статья вышла.
LLM: обучение и использование
Транскрибация лекции Михаила Тихомирова с названием "LLM: обучение и использование. 1. Большие языковые модели. Введение. Основы архитектуры Transformer". Материал по архитектурам больших языковых моделей. Разбил на несколько частей из-за большого объёма. Слайды на видео, распечатка очень удобна для заметок. Часть 1.
Как прошла международная конференция ISKE 2025 в области AI и ML
Всем привет! С вами снова на связи Кирилл, и я только вернулся из своей недельной поездки в Китай на конференцию International Conference on Intelligent Systems and Knowledge Engineering (ISKE 2025
Часть 2. Иван Оселедец с докладом «Успехи и проблемы больших языковых моделей»
Первая часть - https://habr.com/ru/articles/970614/
Иван Оселедец с докладом «Успехи и проблемы больших языковых моделей»
Я распечатал доклад, стараясь не поломать авторскую речь и мысль. Но всё таки доклад не читался, а произносился по памяти и слайдам, поэтому несколько слов убрал или заменил. Доклад на полчаса, выложу в двух частях. Представление - Доктор физико-математических наук, профессор РАН, генеральный директор института Айри, декан факультета искусственного интеллекта МГУ Иван Оселедец с докладом «Успехи и проблемы больших языковых моделей». Дальше говорит Оселедец.
