Сказ о том, как нейросеть занялась reward hacking прямо у меня на кухне
С чего все началось
Ускоряем и оптимизируем numpy, pandas, scipy и sklearn
С момента публикации статьи на Хабре «Импортозамещаем numpy, pandas, scipy и sklearn» прошло почти три года. В течение этого времени я приостановил работу над проектом из-за нехватки времени, ресурсов и сил. К тому же, меня расстроило, что не смог выполнить просьбу пользователя @N-Cube, который активно интересовался моей библиотекой и хотел ускорить работу своего Jupyter Notebook.
Основы глубокого обучения. Часть 1
🙂 Приветствую всех! Эта статья будет первой в серии статей про основы глубокого обучения. В этой части я расскажу про то, что такое модели, искусственный интеллект (ИИ), машинное (МО) и глубокое обучение (ГО), про виды этапа обучения моделей, что такое нейронные сети, градиентный спуск и обратное распространение. В конце затронем теорию свёрточных нейронных сетей.Модель — это функция, закодированная в виде программы (по сути слова синонимы).Искусственный интеллект
Мой первый ИИ: Пишем нейросеть на Python с нуля
1. Введение: Что такое нейросеть?Аналогия с мозгом Нейросеть — это математическая модель, имитирующая работу мозга. Как человек учится отличать «1» от «7» по визуальным шаблонам, так и алгоритм учится находить закономерности в данных, выделяя главные признаки и игнорируя шум.Упрощенная модель Весь процесс работы делится на 3 этапа:Входные данные: то, что алгоритм «видит» (в нашем случае — пиксели картинки).Обработка (веса): математические вычисления. Входные данные проходят через формулы, где умножаются на веса
Книга «Python для инженерных задач»
Приветствуем, коллеги.Расскажем вам о нашей долгожданной новинке – «Python для инженерных задач». Эту книгу написал уважаемый Евгений Ильин @jenyay, кандидат технических наук, преподаватель Московского Авиационного Института. В основу книги легли его университетские наработки, объём более чем внушительный – 672 страницы. Тем не менее, поскольку эта книга ориентирована на самую широкую аудиторию инженеров, мы решили выпустить её в серии «Самоучитель», из которой вам также может быть известен знаменитый «
Как я собрал Telegram-бота-консультанта по железу на бесплатном стеке (RAG + Groq + python telegram bot)
Представьте консультанта в DNS/Ситилинке, который не навязывает «вот этот блок питания потому что остался на складе», а спокойно объясняет, чем один БП лучше другого под ваш билд, помнит, о чём вы спрашивали раньше, и ещё просит вежливый фидбек. Я решил собрать такого консультанта в виде Telegram-бота «Кремний» — RAG-бота по железу на бесплатных инструментах: Telegram Bot API, Groq (Llama 3.1 8B), sentence-transformers и чуть-чуть боли с NumPy и Pterodactyl.Задача: живой консультант по железу в Telegram
Роевой интеллект: как 15 строк кода заменяют централизованное управление дронами
Привет, Хабр! Сегодня мы погрузимся в увлекательный мир роевого интеллекта и децентрализованных систем. Я покажу, как простые правила, заложенные в каждый элемент системы, позволяют добиться сложного группового поведения без единого центра управления. В качестве полигона используем виртуальный рой автономных дронов.*Код и симуляция: Python 3.8+, matplotlib, numpyПроблема централизованного управления
Определение положения объектов на изображении: как найти пространственные координаты объекта, используя OpenCV
Привет, Хабр!Меня зовут Брискиндов Леонид, я школьник, участник соревнований и олимпиад по робототехнике и программированию. Нередко для решения задач таких олимпиад предоставляется доступ к единственной камере, снимающей тестовое поле, на котором расположены роботы. Таким образом появляется задача определения положения объектов в пространстве по изображению, полученному с камеры. В данной статье мы и разберём, как решать такую задачу, используя библиотеку OpenCV.
Почему Python стал языком нейросетей и как это работает на практике
Python давно перестал быть просто «языком скриптов» и уверенно вышел в лидеры среди инструментов для нейросетей. Его синтаксис понятен «с первого взгляда», а мощные библиотеки позволяют сосредоточиться на идее, а не на рутине. Сегодня, от первых численных расчётов в NumPy до сложных моделей в TensorFlow и PyTorch, всё строится вокруг привычного Python-кода. В этой статье мы пройдём путь от базовых скриптов до «ручных» нейросетей и ноукод-решений, чтобы понять, почему именно Python стал стандартом в мире ИИ и как с его помощью оживить ваши первые нейросети.Как Python стал удобным языком для искусственного интеллекта
Я не люблю NumPy
Говорят, что невозможно возненавидеть кого-то, если сначала не полюбил его. Не знаю, справедливо ли это в целом, но это определённо описывает моё отношение к NumPy.NumPy
