An Introduction to Graph Theory

? Book

@datascienceiot

Попробуй написать свою имплементацию

?Изучите популярный алгоритм коллаборативной фильтрации и примените его на практике урока «Библиотека Surprise для коллаборативных рекомендательных систем» от Otus. Рассмотрим основные принципы построения рекомендательных систем

✅ Практика: Построение рекомендательной системы с помощью библиотеки surprise.

Урок приурочен продвинутому курсу «Machine Learning. Advanced» от Otus.

*? Регистрация и подробности:*
https://otus.pw/KJU4/?erid=LjN8K9jx4

#AlgorithmicTrading — quantitative strategies for profitable trading results:

@datascienceiot

Machine Learning For Dummies®, IBM Limited Edition

? Book

@datascienceiot

Яндекс поддерживает исследователей, которые занимаются искусственным интеллектом ?

Компания проводит международную научную премию Yandex ML Prize уже в шестой раз. Её вручают за достижения в области компьютерного зрения, машинного перевода, распознавания и синтеза речи, анализа данных, генеративных моделей.

В экспертном совете премии — ведущие российские исследователи в сфере ИИ, в том числе эксперты Yandex Research, Яндекс Погоды, Школы анализа данных. Многие сервисы компании основаны на технологиях машинного обучения, поэтому Яндекс готов поделиться своей экспертизой, поддержать молодых учёных и помочь им остаться в науке.

Лауреаты-исследователи получат по 500 тысяч рублей, научные руководители и преподаватели — по 1 миллиону. А ещё — гранты от Yandex Cloud для облачных вычислений на платформе, обработки экспериментов и обучения ML-моделей. Заявки принимаются до 21 июня, а победители будут объявлены осенью.

Combinatorics Through Guided Discovery

? Book

@datascienceiot

The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompting Techniques

? Book

@datascienceiot

A Probabilistic Theory of Pattern Recognition?Book

@datascienceiot

Яндекс запустил Lite-версию генеративной текстовой модели YandexGPT 3

YandexGPT 3 Lite — это облегчённая версия генеративной модели Яндекса нового поколения. Особенность таких Lite-моделей заключается в более высокой скорости ответов, что позволяет решать простые задачи бизнеса буквально в режиме реального времени. Поэтому нейросеть хорошо показывает себя в сценариях, где важны время реакции и оптимизация затрат: например, бот-консультант на сайте, система подсказок для операторов колл-центров или суммаризатор результатов деловых встреч.

✈️ По данным замеров, YandexGPT 3 Lite стала ещё быстрее и точнее — и она уже доступна в режиме release candidate на облачной платформе Yandex Cloud. То есть клиенты могут протестировать её и плавно внедрить в свои продукты через API уже в ближайшее время.

Одним из ключевых этапов обучения модели стало выравнивание (Alignment), включающее в том числе стадию обучения с подкреплением (RL). В статье на Хабре - детали реализации Alignment и RL.

⚡️Хочешь разработать решение технологического кейса для внедрения в работу НКО? Тогда регистрируйся на Smart Social: Хакатон!

?Гранты на 1 200 000 рублей!

Smart Social: Хакатон – это командное соревнование для программистов, дизайнеров, менеджеров, аналитиков и других IT-специалистов, которые в сжатые сроки решают технологическую задачу.

?‍?Кейсы:
- Сервис для онлайн-записи на музейные мероприятия;
- Телеграм-бот для быстрого сбора, передачи и выгрузки информации для участников проекта "Накорми";
- Приложение для туристических маршрутов;
- Инструмент для анонимизации документов пользователей сервиса «Просто спросить»;
- Алгоритм для систематизации архивных материалов;
- Приложение-путеводитель по музею.

?Даты хакатона: C 10 по 18 Июня 2024 г
?Формат: Онлайн/Офлайн
?Дедлайн регистрации: 6 Июня, 23:59 (МСК)

Не нашел для себя задачу? Смотри еще кейсы по ссылке: https://tglink.io/b28521c0e3b4

?Сделай Добро – помоги НКО!