Увеличьте производительность XGBoost и других моделей до 70 %: Подход, ориентированный на данные! 🚀

Что, если я скажу вам, что вы можете значительно улучшить производительность вашей модели - не за счет изменения гиперпараметров, а за счет совершенствования данных⁉️.

В подходе, ориентированном на данные, особое внимание уделяется улучшению качества набора данных, а не изменению архитектуры модели или гиперпараметров.

Результат? Более точная и надежная модель, применимая для решения различных аналитических задач, с улучшением производительности до 70% 🔥.

🤖 Почему это важно:

1️⃣ Модель: улучшения применимы к различным моделям, а не только к XGBoost.

2️⃣ Ориентированность на данные: Фокусируется на качестве данных - фундаментальном аспекте эффективности ИИ.

3️⃣ Практичность и масштабируемость: Вам даже не придется менять существующий код/программу модели.

Готовы улучшить свою модель⁉️

В следующем твите я поделился ссылкой на видео на YouTube и Colab Notebook, чтобы попробовать это самостоятельно!

Видео на YouTube: http://youtube.com/watch?v=4iGylgAngdg

Данные, описание и код, который вы можете запустить в Colab: http://cleanlab.ai/blog/label-errors-tabular-datasets/

@machinelearning_ru

Промт инжиниринг. Midjourney.
Помощник для подбора промтов для Text2Image моделей: https://midjourney-prompt-helper.netlify.app/

#machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #буднипрограммиста #midjourney #Text2Image

Улучшение фото и видео с помощью ИИ:
🎾https://app.remini.ai/
🎾https://ai.nero.com/

Как научить нейросеть оптимизировать — простой пример с линейной регрессией

Языковые модели (LLM) активно используются для решения разного рода задач. В сентябре этого года специалисты Google опубликовали работу о возможности использования LLM для решения задач оптимизации.

Вдохновившись этой идеей, автор статьи реализовал простой оптимизатор на основе модели Mistral-7B-Instruct для линейной регрессии. Эксперимент показал, что даже относительно небольшие LLM становятся всё более «‎умными»‎ и могут использоваться для оптимизации.

Репозиторий: https://github.com/akocherovskiy/LLM_as_optimizer

Инструмент для дизайнеров макетов Uizard. Создали сервис, который превращает скриншоты в редактируемый макет для приложения.
Но это еще не всё.
Их нейросеть может создавать макеты по наброску на бумаге.

Skillbox и Газпромбанк.Тех запускают курс по фронтенд-разработке

Совместная программа «Профессия Фронтенд-разработчик» позволит студентам освоить навыки, которые нужны для трудоустройства на позицию джуниора. Она подойдет слушателям с любым уровнем подготовки.

Среди спикеров — Никита Балихин, Tech Lead сервисной разработки в Газпромбанке, Павел Гонзалес, ведущий фронтенд-разработчик в Skillbox, Валерий Кузнецов, фронтенд-разработчик в «Циан» и другие.

Идеи для обновления курса появились благодаря продуктовому исследованию работодателей из разных компаний — от стартапов и агентств до IT-гигантов.

Подробнее ознакомиться с программой можно по ссылке.

Гарвард CS50 Искусственный Интеллект на русском.
Этот курс начинается там, где заканчивается основной курс CS50 и он посвящен концепциям и алгоритмам, находящимся в основе современного ИИ.
Мы затронем такие темы как: поиск оптимальных решений, оптимизация, анализ данных, нейронные сети, обработка естественного языка и многое другое.
https://youtu.be/vKPdq0xDeXk

#machinelearning #ai #машинноеобучение #neuralnetworks #нейронныесети #буднипрограммиста #cs50

Похоже нас ждёт захватывающий 2024.
👉https://youtu.be/-a6E-r8W2Bs?si=kz7nESqjF95Y16zn
👉https://youtu.be/oF7DU0EuYAY?si=9mZ_3aXJ9xi5I2Nz
Пока на уровне демо и заявлений. Список ниже не является полным и проверить его можно будет только после выкатки модели в public production:
1) Gemini превосходит ChatGPT4, главное отличие в мультимодальности
2) Gemini пишет хороший код (Python, Java, C++), итеративно решает сложные задачи: прохождение тестовых заданий и интервью будет проще, а создание мобильных и web приложений быстрее 😉
3) Видимо можно будет использовать эту систему в мониторинге за определёнными процессами, в отработке определённых сценариев, что облегчит такие профессии как: трейдер, аналитик, оператор, медиаавтор, техподдержка
4) Система логического вывода, т.е. итеративное решение и появление новых знаний, которые изначально не закладывались в модель (тот же Q-Star от OpenAI)

3800+ нейросетей разбитые по группам.
https://university.zerocoder.ru/pl/fileservice/user/file/download/h/ddf37c076d18f34ae093a48047e26bd8.pdf

a cat wearing a suit and tie with green eyes, a stock photo by Hanns Katz, pexels, furry art, stockphoto, creative commons attribution, quantum wavetracing.

img2prompt нейросеть: генерирует промт из картинки.
https://replicate.com/methexis-inc/img2prompt

Какие навыки развивать? Навыки для 2024 года в этом видео.

Открытый UI к ChatGPT: https://github.com/ztjhz/BetterChatGPT
Основная фишка - используя его не нужно платить 20$ каждый месяц за продвинутую версию, а использовать сгенерированный токен для API.
Также можно пользоваться здесь: https://bettergpt.chat/

5 бесплатных UI-шаблонов для ChatGPT на GitHub:
1. Horizon ChatGPT AI - https://github.com/horizon-ui/chatgpt-ai-template
2. Chatbot UI от mckaywrigley - https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui
3. ChatGPT UI от WongSaang - https://github.com/WongSaang/chatgpt-ui
4. Better ChatGPT - https://github.com/ztjhz/BetterChatGPT
5. ChatGPT Next Web - https://github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web
📗https://tproger.ru/articles/5-besplatnyh-ui-wablonov-dlya-chatgpt-na-github

Каталог AI-ресурсов + Промты: https://www.ai-lib.pro/

Krisp AI - это хорошее шумоподавление и улучшение при созвонах и записи голоса.
Есть бесплатный и Pro тариф за 8$.
https://krisp.ai/

whisper-jax - бесплатная модель для транскрибации аудио в текст.
https://huggingface.co/spaces/sanchit-gandhi/whisper-jax

whisper-jax - бесплатная модель для транскрибации аудио в текст.
Автоматически проставляет тайм-коды, если нужно. Есть возможность транскрибировать из YouTube роликов.
https://huggingface.co/spaces/sanchit-gandhi/whisper-jax

Writerbuddy представили отчёт о 50 самых популярных ИИ-инструментах за период сентябрь 2022 — август 2023.
https://writerbuddy.ai/blog/ai-industry-analysis

Writerbuddy представили отчёт о 50 самых популярных ИИ-инструментах за период сентябрь 2022 — август 2023.
https://writerbuddy.ai/blog/ai-industry-analysis

Сравнение текстовых нейросетей между собой или как LLM-модели прошли тест на человечность.
На арене соревнований встретятся ведущие разработки в области ИИ:
1. ChatGPT-4 от OpenAI (США)
2. ChatGPT-3.5 от OpenAI (США)
3. Gemini-pro от Google (США)
4. Claude-2 от Anthropic (США)
5. Yandex GPT (Россия)
6. Giga-Chat от Sber (Россия)
7. ERNIE-Bot-4 (Китай)
📗https://habr.com/ru/articles/784404/