Привет! Меня зовут Владислав Офицеров, и я отвечаю за развитие нейронных технологий в международном Поиске в Яндексе. Недавно я впервые побывал на одной из крупнейших международных конференций по машинному обучению — ICML (The International Conference on Machine Learning). Конференция проходила в Вене, и в этом году от Яндекса туда приехала большая делегация — нас было 46 человек. Конференция продолжалась целую неделю, на ней в разных секциях представили 2600 статей. Масштабные конференции, такие как ICLR и ICML, всегда собирают огромное количество участников и гостей из академии, ведущих компаний в отрасли и перспективных стартапов — все стремятся понетворкаться, послушать интересные доклады и посетить воркшопы. 

Создайте свою библиотеку для Python и загрузите на PyPi, сейчас!

В этом туториале я максимально понятно и подробно расскажу о том, как создать свою библиотеку для Python и загрузить её на PyPi, для того, что бы её мог использовать любой!

В предыдущей части мы разобрали, как можно улучшить качество предсказаний SAM и ускорить её работу. Мы уже упоминали, что SAM — это фундаментальная модель, а значит, она может использоваться не только для сегментации, но и легко адаптироваться для решения других задач компьютерного зрения. Сегодня мы рассмотрим, как SAM может применяться для решения таких задач, как Image Inpainting, Object Tracking, 3D-сегментация и 3D-генерация, а также увидим, как SAM работает на датасетах из медицинской сферы и сравним дообученную модель с базовыми весами. А еще мы поделимся своим опытом и расскажем, как SAM облегчила нам разметку данных при сборе датасета бьютификации изображений.

Всем привет! Каждый год мы в hh.ru проводим множество исследований рынка труда и традиционно делимся с вами самыми горячими результатами. В этот раз наши аналитики вновь перелопатили тонну данных, чтобы выяснить, какие зарплаты сегодня предлагают в IT, насколько изменились доходы в вакансиях, как сильно отличаются зарплаты сеньоров и джунов, в каком регионе готовы платить самые большие деньги,  и насколько высокая конкуренция сложилась в 2023 году. 

“В детстве мы хотели попасть в открытые космос, но выросли и попали в open space” — гласит бородатая шутка. Сегодня многие хотят стать не абстрактными космонавтами, а сразу вполне конкретными программистами, и это понятно. За последние годы IT-сфера стала для соискателей словно Эльдорадо для конкистадоров — самым желанным и привлекательным вариантом для трудоустройства. В этой статье мы подробно разберемся в современных IT-зарплатах и конкуренции. Но сначала проведем краткий обзор ключевых моментов современного IT-рынка труда. 

В заметке приведены некоторые актуальные аналитические задачи индустрии. С помощью этого списка вы можете оценить насколько вам может быть интересно учиться на DA/DS, а если у вас уже есть опыт, то обогатите свои знания задачами из фармацевтической отрасли.

В задачах машинного обучения значительную часть времени занимает процесс подготовки данных. К этапу подготовки относятся: сбор, фильтрация, разметка и предобработка данных.В данной статье я буду рассматривать процесс автоматической разметки данных для задач компьютерного зрения.

09.03.2023 года была представлена модель Grounding DINO. Данная модель позволяет детектировать объекты на изображениях по текстовому описанию. Согласно аннотации к статье Grounding DINO, модель достигает значения 52,5 AP на бенчмарке "Zero-Shot Object Detection on MS-COCO". Далее мы рассмотрим как использовать эту модель для автоматической разметки данных.

Что такое аннотирование изображений?

Всем привет! Меня зовут Валентин Малых, я — руководитель направления NLP-исследований в MTS AI, вот уже 6 лет я читаю курс по NLP. Он проходит на платформе ODS, а также в нескольких университетах. Каждый раз при запуске курса студенты спрашивают меня про книги, которые можно почитать на тему обработки естественного языка. Поскольку я все время отвечаю одно и то же, появилась идея сделать пост про мой список книг, заодно описав их. 

Обретите цифрового двойника

Цель этой статьи - показать, как эффективно и с минимальными затратами настроить LLM на пользовательском датасет. Мы рассмотрим использование модели Falcon-7B с адаптерами LoRa, с использованием библиотеки Lit-GPT.

Привет всем увлеченным нейронными сетями или тем, кто хочет вникнуть в технологии. Сегодня я хотел бы познакомить вас со своим захватывающим проектом с открытым исходным кодом «Бесконечное нейронное радио». Бесконечное, потому что lofi музыка и подкасты могут генерироваться нейронными сетями бесконечно. В этой статье я бы хотел углубиться в то, как все работает изнутри.

Вдохновением для этого проекта послужило для меня разочарование в моем любимом музыкальном приложении. Поскольку со временем приложение стало не удобным для меня, я почувствовал потребность создать что‑то свое с лофи‑музыкой — жанра, который помогает сосредоточиться во время программирования или просто служит расслабляющим фоном в вечернее время. Приложение содержит цитаты, сгенерированные нейронными сетями, в сопровождении GIF‑анимации в пиксельном стиле, которая тоже частино сгенерировано нейронными сетями. Если подкасты вам не по душе, вы можете их отключить и выбрать только нейронную музыку или даже настроиться на радиостанцию, которая уже делается людьми.

Всем привет! Меня зовут Алексей Староверов, работаю научным сотрудником в AIRI и в составе нашей команды (вместе с Кириллом Муравьевым, Татьяной Земсковой, Дмитрием Юдиным и Александром Пановым) мы выиграли соревнование Habitat Challenge, которое проводилось в рамках крупнейшей конференции по компьютерному зрению CVPR 2023. Мы смогли эффективнее других команд научить робота навигироваться до целевых объектов в новых помещениях с использованием только RGB-D камеры, датчика GPS и компаса. Сейчас это является очень важной задачей при создании роботов-помощников, выполняющих задачи по инструкциям на естественном языке. В этой заметке я расскажу, как это у нас получилось.

Собрал все в одном месте! Выбор образовательных материалов в области нейронных сетей, а также различные проекты с открытым исходным кодом с нейронными сетями, которые могут быть полезны для разработки сервисов

В последнее время в области компьютерного зрения произошло много революционных событий, но есть ряд классических задач, решение которых остается актуальным. Одна из них —  матирование, которое применяется для редактирования изображений и видео через извлечение нужных объектов с субпиксельной точностью. Решения этой задачи вы можете видеть в программах для кинопроизводства и фоторедакторах. В этой статье мы хотим познакомить вас с нашим новым подходом к матированию изображений. Изначально мы в SberDevices стремились решить задачу для портретов, но обобщающая способность модели позволяет использовать её и для изображений, выполненных в полный рост, для картинок с животными и так далее.

Всех приветствую, меня зовут Антон Рябых, работаю в Doubletapp. Вместе с коллегой Данилом Гальпериным мы написали статью про важный этап в процессе обучения нейронных сетей и получения необходимых нам результатов —  оптимизацию модели. Зачем нужно оптимизировать модель, если и так все работает? Но как только вы начнете разворачивать модель на устройстве, которое будет ее обрабатывать, перед вами встанет множество проблем.

Более крупные модели занимают больше места для хранения, что затрудняет их распространение. Более крупные модели требуют больше времени для работы и могут потребовать более дорогого оборудования. Это особенно важно, если вы создаете модель для приложения, работающего в реальном времени.

Оптимизация моделей направлена на уменьшение размера моделей при минимизации потерь в точности и производительности.

Методы оптимизации

• Pruning — устранение части параметров нейронной сети.
• Quantization — уменьшение точности обрабатываемых типов данных.
• Knowledge distillation — обновление топологии исходной модели до более эффективной, с уменьшенным количеством параметров и более быстрым выполнением.
• Weight clustering — сокращение количества уникальных параметров в весах модели.
• OpenVino, TensorRT — фреймворки, с помощью которых можно оптимизировать модели.