Search4Faces

Лучший способ выявить эффективные тактики обучения — это исследовать приемы, которыми пользуются студенты передового вуза мира.

Например, Стэнфорда, где учеба сопоставима с полноценной работой. Для студентов так тратить время на непродуктивные тактики обучения равно расписаться в собственной неорганизованности.

Вот конспект эффективных техник из подкаста профессора Эндрю Хубермана о том, как учится наш мозг, согласно новейшим исследованиям на группах студентов.

Привет, друзья! Где-то в начале лета я оказался на очень интересном мероприятии. Точнее оно не обещало быть интересным, но удивило меня с точки зрения ИТ-составляющей. Речь идет о салоне “Комплексная Безопасность 2024”, который проходил в Парке Патриот. Я думал, кто-то о нем напишет на Хабре, но раз никто не написал, беру это на себя! Под катом — фотки с выставки, которые показывают, какими креативными идеями могут удивлять ребята из МЧС, а также интересные мысли с мероприятия о том, какая связь существует между ИТ и КБ.

Настоящая статья является развитием статьи “Организация процесса выбора среды общих данных для проектов объектов капитального строительства”. Ее публиковал ранее тут. В ней мы говорили о важном шаге при выборе будущей информационной системы - описании задач, для которых приобретается система.

Вопросу формирования этих задач посвящена данная статья. В статье указаны примеры вывода задач без конкретики, поэтому они звучат очень обще. В конкретном случае они будут формулироваться гораздо точнее.

Фактически предлагается шаблон мышления.

Не буду вам сегодня рассказывать о пользе сна, вы и так в курсе, что спать весьма полезно и приятно. Пожалуй, это одно из моих любимых хобби. В этой статье я расскажу вам о том, как я профессионально сплю. Есть, конечно, вещи, которые мне бы хотелось улучшить и об этом речь пойдёт в разделе «Эксперимент».

• Из чего состоят QR-коды.
• Как декодировать QR-коды вручную (используя нашу шпаргалку).

Поиск соседей в программировании — это процесс поиска элементов, расположенных рядом с заданным элементом в структуре данных (например, матрице или графе). Этот подход применяется для анализа взаимосвязей между элементами, определения их свойств на основе окружения и выполнения различных алгоритмов (например, поиск пути, кластеризация, фильтрация данных).

Мы открываем кружок, в котором вы можете заниматься современной робототехникой и искусственным интеллектом на самом передовом уровне и задачах. В статье поговорим о том, как это будет и о текущих результатах в обучении роботов хождению.

Беспилотные автомобили, продвинутые голосовые ассистенты, рекомендательные системы – это только малая часть тех классных продуктов, которые создаются с помощью инженеров по машинному обучению и, думаю, не для кого не секрет, что за кулисами сего чуда стоит математика. Именно она играет главную роль в понимании алгоритмов машинного и глубокого обучения.

Машинное обучение держится на трёх основных столпах:

Это произошло очень давно, а может быть — не происходило никогда. В памяти пересеклись обрывки воспоминаний, и мне непросто выстроить из них стройную законченную картину...

Мы разработали бенчмарк LIBRA, который включает в себя 21 адаптированный набор данных для тщательного изучения способности LLM понимать длинный контекст. Помимо самих данных для оценки, мы опубликовали кодовую базу и лидерборд для сравнения моделей.

Всем доброго времени суток. Я давно обещала выложить сюда подробный гайд на тему того, как можно изучать Machine Learning самостоятельно, не тратя деньги на платные курсы, и, наконец, выполняю свое обещание. Надеюсь, этот гайд станет подсказкой, которая поможет найти правильное направление новичкам, которые хотят погрузиться в нашу область.

Интернет вещей (Internet of Things, IoT) — это множество физических объектов, подключенных к интернету и обменивающихся данными. Концепция IoT может существенно улучшить многие сферы нашей жизни и помочь нам в создании более удобного, умного и безопасного мира. Примеры Интернета вещей варьируются от носимых вещей, таких как умные часы, до умного дома, который умеет, например, контролировать и автоматически менять степень освещения и отопления. Также ярким примером служит так называемая концепция умного предприятия (Smart Factory), которое контролирует промышленное оборудование и ищет проблемные места, а затем перестраивается так, чтобы не допустить поломок. Интернет вещей занимает важное место в процессе цифровой трансформации в компаниях. Прогнозируется, что к 2030 году количество подключенных к сети устройств вырастет примерно до 24 млрд с годовой выручкой до 1,5 трлн долларов.

В данной статье в виде ссылок представлены все популярные алгоритмы классического машинного обучения с их подробным теоретическим описанием и немного упрощённой реализацией с нуля на Python, отражающей основную идею. Помимо этого, в конце каждой темы указаны дополнительные источники для более глубокого ознакомления, а суммарное время прочтения статей ниже составляет более трёх часов!

Все части цикла статей о возникновении классического сеттинга игрового фэнтези:

• Первая
• Вторая
• Третья
• Четвёртая ← Вы здесь

Это перевод популярного лонгрида Тима Детмерса "Выбор графического процессора для глубокого обучения: мой опыт и советы".

Глубокое обучение (Deep learning, DL) - область с высокими вычислительными требованиями, и выбор графического процессора будет в корне определять ваши возможности в этой сфере. Какие характеристики важны при выборе нового GPU? Оперативная память GPU, ядра, тензорные ядра, кэш? Как сделать экономически эффективный выбор? Мы рассмотрим эти вопросы, заодно разберемся с распространенными заблуждениями, разберемся в характеристиках GPU, дадим советы, которые помогут вам сделать правильный выбор.

Чем занимаются инженеры в лаборатории робототехники Сбера, как детское увлечение может перерасти в серьёзное хобби, а затем обеспечить работой и стать делом всей жизни — об этом расскажу я, Алексей Бурков, ведущий инженер в лаборатории робототехники Сбера.

Ниже приведён транскрипт видеороликов, которые вы найдёте под катом.

Привет