deep learning

  • ХабрахабрФото Quantization Deep Dive, или Введение в современную квантизацию

    Quantization Deep Dive, или Введение в современную квантизацию

    Привет! Меня зовут Василий Землянов, я занимаюсь разработкой ML-инфраструктуры. Несколько лет я проработал в команде, которая делает споттер — специальную маленькую нейросетевую модельку, которая живёт в умных колонках Яндекса и ждёт от пользователя слова «Алиса». Одной из моих задач в этой команде была квантизация моделей. На пользовательских устройствах мало ресурсов, и мы решили, что за счёт квантизации сможем их сэкономить…

    Читать далее »
  • ХабрахабрФото Настоящее предназначение OpenAI SORA: как и зачем симулировать «Матрицу» для ChatGPT

    Настоящее предназначение OpenAI SORA: как и зачем симулировать «Матрицу» для ChatGPT

    Ну что, уже успели прочитать восхищения небывалым качеством видео от нейросетки SORA у всех блогеров и новостных изданий? А теперь мы вам расскажем то, о чем не написал никто: чего на самом деле пытается добиться OpenAI с помощью этой модели, как связана генерация видео с самоездящими машинами и AGI, а также при чем здесь культовая «Матрица». Ложки нет, Нео! Точнее,…

    Читать далее »
  • ХабрахабрФото Вкатываемся в Machine Learning с нуля за ноль рублей: что, где, в какой последовательности изучить

    Вкатываемся в Machine Learning с нуля за ноль рублей: что, где, в какой последовательности изучить

    Всем доброго времени суток. Я давно обещала выложить сюда подробный гайд на тему того, как можно изучать Machine Learning самостоятельно, не тратя деньги на платные курсы, и, наконец, выполняю свое обещание. Надеюсь, этот гайд станет подсказкой, которая поможет найти правильное направление новичкам, которые хотят погрузиться в нашу область. Небольшое предисловие Для начала напомню следующее: мир машинного обучения и анализа данных…

    Читать далее »
  • ХабрахабрФото Нейронные сети не могут обобщать периодические зависимости. Как это исправить?

    Нейронные сети не могут обобщать периодические зависимости. Как это исправить?

    Данная статья состоит из двух частей:Часть 1. Мой опыт применения периодической функции активации в нейронных сетяхЧасть 2. Перевод некоторых, интересных выжимок из статьи. Часть 1. Мой опыт применения периодической функции активации в нейронных сетях МотивацияПока крутые ребята создают GigaChat, вернемся к базе.Изучая нейронные сети, все глубже сталкиваешься с тем, что не ко всем задачам применимы полносвязные глубокие нейронные сети с…

    Читать далее »
  • ХабрахабрФото RuGPT3. Исследование вариантов циклическим перебором

    RuGPT3. Исследование вариантов циклическим перебором

    # automatic circle # Small print('Started automatic circle ...')print() print(model_name_or_path)print() for index0, key in enumerate(text_massive): text = key google_sheet = sheets_massive[index0] print(index0, google_sheet) print(key) # Токенизация input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors="pt").to(DEVICE) print(input_ids) print() # Greedy search print() print('Greedy search') print() def out(key): out = model.generate(input_ids, do_sample=False, max_length=key) return(out) generated_text_massive = [] list_length = [20, 50, 100, 200] for key in list(list_length):…

    Читать далее »
  • ХабрахабрФото Как подготовить PreLabeled-датасет при помощи CVAT, YOLO и FiftyOne

    Как подготовить PreLabeled-датасет при помощи CVAT, YOLO и FiftyOne

    Представьте ситуацию: подходит к концу спринт, во время которого вы с командой планировали разметить десятки тысяч картинок для обучения новой нейросети (допустим, детектора). Откладывать задачи — не про вас! И вы обязались придумать способ, как успеть в срок! Сегодня я подробно расскажу: как развернуть CVAT — популярный сервис для разметки данных; как быстро и удобно предразметить датасет с помощью YOLO…

    Читать далее »
  • ХабрахабрФото EasyPortrait — портретная сегментация и анализ лиц

    EasyPortrait — портретная сегментация и анализ лиц

    EasyPortrait Dataset Всем привет! Наверняка, кто-то из вас уже пользовался сервисом видеоконференций SberJazz. Мы в нашей RnD команде решили помочь ребятам с задачей замены фона, для чего создали подходящий датасет и провели ряд исследований в направлении удаления фона (background removal). На этом мы не остановились и разметили данные для задачи анализа лица (face parsing). Это позволит пользователям применять эффекты бьютификации:…

    Читать далее »
  • ХабрахабрФото Как создание бинарного классификатора открыло ящик Пандоры в стандартах владения английским языком

    Как создание бинарного классификатора открыло ящик Пандоры в стандартах владения английским языком

    Владение английским языком принято оценивать по системе CERF (Common European Reference Framework), состоящей из шести уровней, где уровень A1 – начинающие, а уровень С2 – профессионально владеющие иностранным языком. Международный уровень С2 часто позиционируется как “уровень образованного носителя”, и получение соответствующего сертификата зачастую является либо заветной мечтой, либо предметом гордости преподавателя-лингвиста. Однако я не встречала в научной литературе доказательства полного…

    Читать далее »
  • ХабрахабрФото Увеличь это! Современное увеличение разрешения в 2023

    Увеличь это! Современное увеличение разрешения в 2023

    Почти 4 года назад вашим покорным слугой была опубликована статья Увеличь это! Современное увеличение разрешения, которая набрала +376 хабролайков и 176 тысяч просмотров. Но прогресс на месте не стоит! Новые нейросетевые методы жгут! Их результаты прекрасны и великолепны. 1,5 года назад на хабре была неплохая статья Апскейл, который смог (+160), в которой были показаны плюсы новых алгоритмов. Но всегда ли…

    Читать далее »
  • ХабрахабрФото [Перевод] Обучите YOLOv8 на пользовательском наборе данных

    [Перевод] Обучите YOLOv8 на пользовательском наборе данных

    Ultralytics недавно выпустила семейство моделей обнаружения объектов YOLOv8. Эти модели превосходят предыдущие версии моделей YOLO как по скорости, так и по точности в наборе данных COCO. Но как насчет производительности на пользовательских наборах данных? Чтобы ответить на этот вопрос, мы будем обучать модели YOLOv8 на пользовательском наборе данных. В частности, мы будем обучать его на крупномасштабном наборе данных для обнаружения выбоин. Рисунок 1. Пример вывода после обучения YOLOv8 пользовательскому набору данных выбоин.…

    Читать далее »


Кнопка «Наверх»