Ребят, вопрос: хочется использовать 2 версии разных Huggingface - как это лучше сделать? Ставить новый Питон(версия та же) в pyenv и повторять все остальные либы Anaconda ?
Или есть способ попроще? Кроме этой одной Huggingface все остальные библиотеки те же самые останутся, ну может связанные с ней разве что обновятся на более новые.

Привет можите подсказать, где можно разобрать и подробно изучить такие библиотеки как numpy, pandas,  matpotlib и тд.Желательно с практикой

Гугл серч pandas tutorial examples

/help@groupbutler_bot

/help@groupbutler_bot

Ребзя, всем привет. А может кто то простым языком объяснить что такое Байесовская иерархическая модель ?

Линейная модель - понятно
Дерево - понятно
Априорная вероятность - понятно
Формула Байеса - понятно
Байесовская иерархическая модель - непонятно

Блин. Что то тут мало активности))

Всем привет
Читаю про алгоритм NBC, и там используют Laplace Smoothing. Кто нибудь может обьяснить что тут брать за K? Не понимаю,что за features

Как добиться от моделей глубокого обучения большей генерализации?

Вы можете использовать IRM практически в любой базовой модельной структуре. Однако эта система наиболее эффективна, когда ее применяют к моделям черного ящика, оперирующим большим количеством данных (нейронные сети и их многочисленные разновидности).

Давайте же узнаем, как это работает.

https://nuancesprog.ru/p/13125/


@machinelearning_ru

топ датасет

🔝 Deepmind's WikiGraphs: A Wikipedia Text - Knowledge Graph Paired Dataset

This package provides tools to download the WikiGraphs dataset

Github: https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/master/wikigraphs

Paper: https://arxiv.org/abs/2107.09556v1

Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/wikigraphs

@ai_machinelearning_big_data

В общем у меня такая ситуация: мне нужен модифицированный stylegan2, я писал в чат программистов, нашёлся человек который предложил сделать работу. Я спросил у него, что у него за железо, он сказал - gtx 960. Я вот пытаюсь понять, он норм или мошенник. Кто-нибудь шарит, на gtx разве возможно глубокое обучение, работа с ИИ? я знаю, что обычно используют различные rtx

🤗 The Best SOTA NLP Course is Free!

https://huggingface.co/course/chapter1

Dataset: https://github.com/huggingface/datasets

Colab: https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/course/chapter1/section3.ipynb

@ai_machinelearning_big_data

Кто работал с style transfer? Мне нужна услуга

С чего начинается AGI? — Круглый стол — Антон Колонин, Альберт Ефимов, Евгений Витяев, Владимир Смолин, Юрий Бабуров, Николай Рабчевский — 29 июля 18:00-20:30 (время Московское)
https://aigents.timepad.ru/event/1412596/
Вопросы:
Согласны ли вы с определением, что "общий интеллект (GI) это способность достигать сложных целей различных в сложных средах, в условиях ограниченных ресурсов"?
Каковы ваши определения AGI (artificial general intelligence) и HLAI (human level artificial intelligence) и их соотношения?
Как соотносятся GI и наличие образа и акцептора результата действия?
Определеяется ли GI а) некотороым уровнем интеллекта системы либо б) способностью системы достигать этого уровня либо в) сопособностью системы двигаться по некоторой траектории увеличения уровня интеллекта либо г) наличием у системы потенциальной возможности такого движения?
Каковы минимальные требования к GI и какие уровни организации материи ему удовлетворяют и почему?
Как на выбранном выше уровне технически или биологически реализуются образ и акцептор результата действия?
Каков ваш личный план по созданию "минимального" AGI и успехи на этом пути?    
Обсуждение:
https://www.facebook.com/groups/agirussia/permalink/4214147511957128/
https://t.me/agirussia/19829
https://aigents.timepad.ru/event/1412596/

Друзья,  до 30.07 еще успеваете подать заявку на вторую бесплатную для проекта программу по развитию технологического бизнеса с большим кол-вом всевозможных плюшек и неслабыми результатами на выходе (см. цифры первого набора).

​Второй набор в городскую программа StartHub Moscow

🔑 Подать заявку

Критерии отбора:
1. Фокус на проекты и технологии искусственного интеллекта и продукты, разработанные на его основе, в т.ч:
• Компьтерное зрение
• Машинное обучение
• Нейротехнологии
• Системы поддержки принятия решений
• Обработка и синтез речи
• Робототехника
• Большие данные
• Интернет вещей
2. Дополнительно рассматриваются проекты в Prop tech, Fintech
3. Важно! - юр лицо в Москве.
4. Наличие MVP или готового продукта

Задать вопросы

p.s. на фото результаты прошлого набора