На днях ученые из MIT показали альтернативу многослойному перцептрону (MLP). MLP с самого момента изобретения глубокого обучения лежит в основе всех нейросетей, какими мы их знаем сегодня. На его идее в том числе построены большие языковые модели и системы компьютерного зрения.

Однако теперь все может измениться. В KAN (Kolmogorov-Arnold Networks) исследователи реализовали перемещение функций активации с нейронов на ребра нейросети, и такой подход показал блестящие результаты.

Привет, Хабр.

В этой статье о том, как без написания кода поставить себе локально и использовать LLM без подключения к сети. Для меня это удобный способ использования в самолёте или in the middle of nowhere. Заранее выгрузив себе нужные файлы, можно делать анализ бесед саппорта с клиентами, или получить саммарайз отзывов из стора на приложение, или оценить резюме/тестовое задание кандидата...

Дерево решений CART (Classification and Regressoin Tree) — алгоритм классификации и регрессии, основанный на бинарном дереве и являющийся фундаментальным компонентом случайного леса и бустингов, которые входят в число самых мощных алгоритмов машинного обучения на сегодняшний день. Деревья также могут быть не бинарными в зависимости от реализации. К другим популярным реализациям решающего дерева относятся следующие: ID3, C4.5, C5.0.

В данной статье рассмотрим пример предобработки данных для дальнейшего исследования, например, использование метода кластеризации. Но для начала проясним, что из себя представляет машинное обучение и из каких этапов оно состоит.

Сегодня я хочу рассказать про особый вид треугольников, впервые рассмотренный советским математиком Игорем Федоровичем Шарыгиным. Удивительно, что до ХХ века никто так и не обратил внимание на этот бриллиант.