This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
💊18👍11🤡8🤨4👎2🤔2❤1
⭐️ Мичиганский курс «Робототехника 501: Математика для робототехники».
📽️ Лекции: https://youtube.com/playlist?list=PLdPQZLMHRjDIzO99aE7yAtdOHSVHMXfYH
🗒️ Github: https://github.com/michiganrobotics/rob501
@data_math
📽️ Лекции: https://youtube.com/playlist?list=PLdPQZLMHRjDIzO99aE7yAtdOHSVHMXfYH
🗒️ Github: https://github.com/michiganrobotics/rob501
@data_math
❤11👍4🔥1
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: www.tgoop.com/ai_machinelearning_big_data
C++ www.tgoop.com/cpluspluc
Python: www.tgoop.com/pythonl
Linux: www.tgoop.com/linuxacademiya
Хакинг: www.tgoop.com/linuxkalii
Devops: www.tgoop.com/DevOPSitsec
Data Science: www.tgoop.com/data_analysis_ml
Javascript: www.tgoop.com/javascriptv
C#: www.tgoop.com/csharp_ci
Java: www.tgoop.com/javatg
Базы данных: www.tgoop.com/sqlhub
Python собеседования: www.tgoop.com/python_job_interview
Мобильная разработка: www.tgoop.com/mobdevelop
Docker: www.tgoop.com/DevopsDocker
Golang: www.tgoop.com/Golang_google
React: www.tgoop.com/react_tg
Rust: www.tgoop.com/rust_code
ИИ: www.tgoop.com/vistehno
PHP: www.tgoop.com/phpshka
Android: www.tgoop.com/android_its
Frontend: www.tgoop.com/front
Big Data: www.tgoop.com/bigdatai
Собеседования МЛ: www.tgoop.com/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: www.tgoop.com/data_math
Kubernets: www.tgoop.com/kubernetc
Разработка игр: https://www.tgoop.com/gamedev
Haskell: www.tgoop.com/haskell_tg
Физика: www.tgoop.com/fizmat
💼 Папка с вакансиями: www.tgoop.com/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: www.tgoop.com/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: www.tgoop.com/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://www.tgoop.com/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://www.tgoop.com/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: www.tgoop.com/memes_prog
🇬🇧Английский: www.tgoop.com/english_forprogrammers
🧠ИИ: www.tgoop.com/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://www.tgoop.com/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: www.tgoop.com/ai_machinelearning_big_data
C++ www.tgoop.com/cpluspluc
Python: www.tgoop.com/pythonl
Linux: www.tgoop.com/linuxacademiya
Хакинг: www.tgoop.com/linuxkalii
Devops: www.tgoop.com/DevOPSitsec
Data Science: www.tgoop.com/data_analysis_ml
Javascript: www.tgoop.com/javascriptv
C#: www.tgoop.com/csharp_ci
Java: www.tgoop.com/javatg
Базы данных: www.tgoop.com/sqlhub
Python собеседования: www.tgoop.com/python_job_interview
Мобильная разработка: www.tgoop.com/mobdevelop
Docker: www.tgoop.com/DevopsDocker
Golang: www.tgoop.com/Golang_google
React: www.tgoop.com/react_tg
Rust: www.tgoop.com/rust_code
ИИ: www.tgoop.com/vistehno
PHP: www.tgoop.com/phpshka
Android: www.tgoop.com/android_its
Frontend: www.tgoop.com/front
Big Data: www.tgoop.com/bigdatai
Собеседования МЛ: www.tgoop.com/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: www.tgoop.com/data_math
Kubernets: www.tgoop.com/kubernetc
Разработка игр: https://www.tgoop.com/gamedev
Haskell: www.tgoop.com/haskell_tg
Физика: www.tgoop.com/fizmat
💼 Папка с вакансиями: www.tgoop.com/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: www.tgoop.com/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: www.tgoop.com/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://www.tgoop.com/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://www.tgoop.com/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: www.tgoop.com/memes_prog
🇬🇧Английский: www.tgoop.com/english_forprogrammers
🧠ИИ: www.tgoop.com/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://www.tgoop.com/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
❤🔥3👍3🔥1
@data_math
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍18❤3👎2🥰1👏1🤡1
Forwarded from Golang
👨🎓 Algorithmica
Это бесплатный учебник с открытым доступом, посвященная изучению алгоримтов.
В нем можно найти абсолютно любой алгоритм с кодом и хорошим объяснением.
▪Учебник на русском
▪На английском
▪Github
@golang_google
Это бесплатный учебник с открытым доступом, посвященная изучению алгоримтов.
В нем можно найти абсолютно любой алгоритм с кодом и хорошим объяснением.
▪Учебник на русском
▪На английском
▪Github
@golang_google
❤21🔥12👍4
🧠 Разбираем Функцию Радемахера. Машинное обучение Курс математики
- Видео
- Урок 1 / Урок2 / Урок3 / Урок4 / Урок5 /
- Урок6/ Урок7/ Урок8 / Урок9
- Colab
-Полный курс
@data_math
- Видео
- Урок 1 / Урок2 / Урок3 / Урок4 / Урок5 /
- Урок6/ Урок7/ Урок8 / Урок9
- Colab
-Полный курс
@data_math
YouTube
Разбираем Функцию Радемахера. Машинное обучение Курс математики
Средние по Радемахеру — это математический инструмент, который помогает оценить сложность класса функций. Они используются для анализа того, насколько хорошо модель может обобщать данные.
🔥 https://www.tgoop.com/+CTH__X6H21JjMWJi - в нашем телеграм канале собрана…
🔥 https://www.tgoop.com/+CTH__X6H21JjMWJi - в нашем телеграм канале собрана…
👍6🔥2❤1👎1
Forwarded from Machinelearning
Apple разрабатывает и запускает Apple Intelligence AI в Китае в партнерстве с Alibaba. Ранее компания тестировала различные модели ИИ от китайских разработчиков и выбрала Baidu в качестве основного партнера, но затем отказалась от этого соглашения из-за несоответствия стандартам Apple. Среди других рассматриваемых партнеров были Tencent, ByteDance и DeepSeek. Apple отказалась от сотрудничества с DeepSeek из-за недостатка опыта и персонала для поддержки компании масштаба Apple.
В последнем квартале продажи Apple в Китае упали на 11,1%, что является самым большим падением доходов с аналогичным кварталом 2024 года. Инструменты Apple Intelligence стимулируют спрос на устройства, но правительство Китая требует от от Apple сотрудничества с местными разработчиками.
theinformation.com
Сундар Пичаи заявил, что ИИ — технология, которая появляется раз в жизни, способная демократизировать доступ к информации в большей степени, чем интернет. Он отметил, что за 18 месяцев стоимость обработки одного токена снизилась на 97%. Google уже более 10 лет инвестирует в ИИ, чтобы систематизировать мировую информацию, делая ее доступной для всех.
Гендир Google рассказал о прогрессе в области квантовых вычислений и автономных автомобилей, расширении доступа к информации через возможности Google Translate, а AlphaFold уже используется 2,5 миллионами исследователей для создания вакцин против малярии, методов лечения рака и ферментов, перерабатывающих пластик.
В конце выступления, Сундар поделился планами об инвестициях 75 млрд. долл. в капитальные затраты в 2025 году и призвал к созданию глобальной политики, которая поддержит инновации и согласованность между странами в регулировании ИИ.
blog.google
IT-гигант планирует ускорить наем ML-инженеров в ближайшие недели, несмотря на сокращение 5% штата( это примерно 4000 рабочих мест). Компания начала уведомлять своих сотрудников о сокращении в США, Европе и Азии.
Марк Цукерберг заявил о намерении повысить требования к управлению производительностью и быстрее избавляться от низкоэффективных сотрудников. Его компания планирует провести собеседования в формате ML Batch Day с 11 февраля по 13 марта.
HR-департамент ищет сотрудников, имеющих опыт проведения собеседований, для помощи в проведении 420 собеседований с инженерами-программистами, 225 поведенческих собеседований и 50 собеседований по проектированию систем машинного обучения.
businessinsider.com
Подписчики One AI Premium получат доступ к NotebookLM Plus без дополнительной платы с повышенными лимитами использования и премиальные функции настройки ответов сервиса NotebookLM.
Сейчас Google предлагает One AI Premium за 19,99 долларов в месяц с 2 ТБ хранилища и доступом к Gemini Advanced и Gemini в приложениях Workspace (Gmail и Docs). Студенты старше 18 лет в США могут получить One AI Premium за 9,99 долларов в месяц в течение 1 года.
NotebookLM Plus имеет расширенные интерактивные функции: видео на YouTube в качестве источника и преобразование в подкаст с двумя AI-ведущими, с которыми также можно общаться.
theverge.com
ByteDance представила новые модели Goku, которые генерируют реалистичные видеоролики с участием людей, взаимодействующих с предметами. В отличие от других видеомоделей, Goku может создавать как статичные изображения, так и видео из текстовых описаний. По тестам ByteDance, Goku превосходит Kling и Pika в бенчмарках генерации изображений и видео.
Goku+, специальная версия, ориентирована на создание рекламного контента. ByteDance утверждает, что она сможет снизить затраты на продакшен видеорекламы на 99%. Компания планирует использовать TikTok для предоставления сервиса рекламодателям.
saiyan-world.github.io
@ai_machinelearning_big_data
#ainews #news #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5👍5🔥2
Forwarded from Machinelearning
Oumi - открытая платформа для разработки, файнтюна, оценки и экспериментов с языковыми и мультимодальными моделями, созданная совместными усилиями исследователей из 13 ведущих университетов.
Oumi предоставляет инструменты и рабочие процессы для разработки и запуска масштабных экспериментов на кластере, развертывания моделей в рабочей среде и поддерживает методы распределенного обучения (FSDP, DDP):
В репозитории проекта собраны готовые ноутбуки и скрипты для каждого из этапов жизненного цикла моделей, а подробная документация по использованию поможет легко освоить эту платформу.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Oumi #Framework
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Microsoft только что выпустила впечатляющий инструмент - OmniParser V2, который может превратить любого LLM в агента, способного использовать компьютер.
Он решает две ключевые проблемы GUI-автоматизации:
- Обнаружение интерактивных элементов.
Традиционно LLM испытывают трудности с определением мелких иконок и других элементов пользовательского интерфейса. OmniParser V2 «токенизирует» скриншоты – переводит изображение экрана из пиксельного пространства в структурированные данные, представляющие интерактивные объекты.
Понимание семантики интерфейса.
Инструмент структурирует информацию так, чтобы LLM могли проводить поиск по элементам и предсказывать следующее действие на основе полученной информации.
Плюсы OmniParser V2
- Повышенная точность:
Благодаря обучению на большем объеме данных для обнаружения интерактивных элементов и функциональных описаний иконок, OmniParser V2 существенно улучшает точность даже для очень маленьких элементов по сравнению с предыдущей версией .
Сокращение задержки:
- Оптимизация размера изображения в модели описания иконок позволила снизить задержку на 60% по сравнению с предыдущей версией, что делает его более оперативным в реальном времени.
Гибкость и интеграция:
- OmniParser V2 легко интегрируется с современными LLM, такими как GPT-4o, DeepSeek, Qwen и Anthropic Sonnet. Это позволяет комбинировать распознавание интерфейса, планирование действий и их исполнение в одном конвейере.
Поддержка тестов через OmniTool:
- Для быстрого тестирования различных настроек агентов разработана платформа OmniTool – docker-решение на базе Windows, содержащее все необходимые инструменты для экспериментов.
Минусы и ограничения
- Требования к техническим навыкам:
Для развертывания и интеграции OmniParser V2 требуется определённый уровень технической подготовки, особенно если вы планируете экспериментировать с настройками через OmniTool.
Ограничения в безопасности:
- Из соображений ответственного использования (Responsible AI), рекомендуется применять OmniParser V2 только к скриншотам, не содержащим чувствительной или личной информации. Это помогает минимизировать риски утечки данных , .
Исследовательская стадия:
На данный момент инструмент ориентирован на исследовательские и экспериментальные задачи, и его коммерческое использование может требовать доработок или адаптации под конкретные задачи.
Как пользоваться OmniParser V2:
Развертывание через OmniTool:
Для упрощения экспериментов Microsoft разработала OmniTool – dockerизированную систему на базе Windows. Запустив OmniTool, вы получите преднастроенную среду, в которой OmniParser V2 может работать с различными LLM.
Подготовка скриншотов:
Сделайте скриншоты пользовательского интерфейса, которые хотите автоматизировать. OmniParser V2 обработает изображение, преобразовав его в структурированные данные, где каждому интерактивному элементу будет присвоен уникальный токен.
Интеграция с LLM:
Передайте полученные данные выбранной языковой модели. LLM, получив «токенизированный» интерфейс, сможет проводить retrieval-based next action prediction, то есть предсказывать следующее действие пользователя на основе распознанных элементов.
Исполнение действий:
После того как LLM определит, какое действие следует выполнить (например, нажатие на кнопку или выбор меню), система может автоматизированно выполнить это действие в графическом интерфейсе.
OmniParser V2 существенно расширяет возможности LLM, превращая их в эффективных агентов для работы с графическими интерфейсами.
▪GitHub → https://github.com/microsoft/OmniParser/tree/master
▪Official blog post → https://microsoft.com/en-us/research/articles/omniparser-v2-turning-any-llm-into-a-computer-use-agent/
▪Hugging Face → https://huggingface.co/microsoft/OmniParser-v2.0
@data_analysis_ml
Он решает две ключевые проблемы GUI-автоматизации:
- Обнаружение интерактивных элементов.
Традиционно LLM испытывают трудности с определением мелких иконок и других элементов пользовательского интерфейса. OmniParser V2 «токенизирует» скриншоты – переводит изображение экрана из пиксельного пространства в структурированные данные, представляющие интерактивные объекты.
Понимание семантики интерфейса.
Инструмент структурирует информацию так, чтобы LLM могли проводить поиск по элементам и предсказывать следующее действие на основе полученной информации.
Плюсы OmniParser V2
- Повышенная точность:
Благодаря обучению на большем объеме данных для обнаружения интерактивных элементов и функциональных описаний иконок, OmniParser V2 существенно улучшает точность даже для очень маленьких элементов по сравнению с предыдущей версией .
Сокращение задержки:
- Оптимизация размера изображения в модели описания иконок позволила снизить задержку на 60% по сравнению с предыдущей версией, что делает его более оперативным в реальном времени.
Гибкость и интеграция:
- OmniParser V2 легко интегрируется с современными LLM, такими как GPT-4o, DeepSeek, Qwen и Anthropic Sonnet. Это позволяет комбинировать распознавание интерфейса, планирование действий и их исполнение в одном конвейере.
Поддержка тестов через OmniTool:
- Для быстрого тестирования различных настроек агентов разработана платформа OmniTool – docker-решение на базе Windows, содержащее все необходимые инструменты для экспериментов.
Минусы и ограничения
- Требования к техническим навыкам:
Для развертывания и интеграции OmniParser V2 требуется определённый уровень технической подготовки, особенно если вы планируете экспериментировать с настройками через OmniTool.
Ограничения в безопасности:
- Из соображений ответственного использования (Responsible AI), рекомендуется применять OmniParser V2 только к скриншотам, не содержащим чувствительной или личной информации. Это помогает минимизировать риски утечки данных , .
Исследовательская стадия:
На данный момент инструмент ориентирован на исследовательские и экспериментальные задачи, и его коммерческое использование может требовать доработок или адаптации под конкретные задачи.
Как пользоваться OmniParser V2:
Развертывание через OmniTool:
Для упрощения экспериментов Microsoft разработала OmniTool – dockerизированную систему на базе Windows. Запустив OmniTool, вы получите преднастроенную среду, в которой OmniParser V2 может работать с различными LLM.
Подготовка скриншотов:
Сделайте скриншоты пользовательского интерфейса, которые хотите автоматизировать. OmniParser V2 обработает изображение, преобразовав его в структурированные данные, где каждому интерактивному элементу будет присвоен уникальный токен.
Интеграция с LLM:
Передайте полученные данные выбранной языковой модели. LLM, получив «токенизированный» интерфейс, сможет проводить retrieval-based next action prediction, то есть предсказывать следующее действие пользователя на основе распознанных элементов.
Исполнение действий:
После того как LLM определит, какое действие следует выполнить (например, нажатие на кнопку или выбор меню), система может автоматизированно выполнить это действие в графическом интерфейсе.
OmniParser V2 существенно расширяет возможности LLM, превращая их в эффективных агентов для работы с графическими интерфейсами.
▪GitHub → https://github.com/microsoft/OmniParser/tree/master
▪Official blog post → https://microsoft.com/en-us/research/articles/omniparser-v2-turning-any-llm-into-a-computer-use-agent/
▪Hugging Face → https://huggingface.co/microsoft/OmniParser-v2.0
@data_analysis_ml
🙏10❤4🔥1
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
📚 "Painful intelligence: What AI can tell us about human suffering
Эта бесплатная книга — путеводитель по миру машинного обучения!
Основное, что в ней рассматривается:
• Базовые концепции: Алгоритмы, математические основы и принципы построения моделей.
• Глубокое обучение: Нейронные сети, методы оптимизации и регуляризация для повышения качества моделей.
• Практические кейсы: Реальные примеры применения ML в различных отраслях, от анализа данных до прогнозирования.
• Современные методики: Настройка гиперпараметров, интерпретация результатов и стратегии улучшения производительности.
Для специалиста по машинному обучению эта книга станет полезным ресурсом, помогая углубить знания, найти новые подходы и повысить эффективность проектов.
📚 Книга
@data_analysis_ml
#freebook #book #ai #ml #machinelearning #opensource
Эта бесплатная книга — путеводитель по миру машинного обучения!
Основное, что в ней рассматривается:
• Базовые концепции: Алгоритмы, математические основы и принципы построения моделей.
• Глубокое обучение: Нейронные сети, методы оптимизации и регуляризация для повышения качества моделей.
• Практические кейсы: Реальные примеры применения ML в различных отраслях, от анализа данных до прогнозирования.
• Современные методики: Настройка гиперпараметров, интерпретация результатов и стратегии улучшения производительности.
Для специалиста по машинному обучению эта книга станет полезным ресурсом, помогая углубить знания, найти новые подходы и повысить эффективность проектов.
📚 Книга
@data_analysis_ml
#freebook #book #ai #ml #machinelearning #opensource
👍6❤4🥰2👎1