Пользователь
Доброго времени суток, друзья!
Изучение настоящей шпаргалки не сделает вас мастером SQL, но позволит получить общее представление об этом языке программирования и возможностях, которые он предоставляет. Рассматриваемые в шпаргалке возможности являются общими для всех или большинства диалектов SQL.
Привет, Хабр! Всем известно, что чрезмерное использование рентгеновских лучей негативно влияет на здоровье человека. Однако метод компьютерной томографии очень востребован, так как позволяет неинвазивно визуализировать изображение внутренней структуры человеческого тела. Поэтому задача снижения дозы в методе КТ возникла с момента введения в эксплуатацию первых сканеров. Существует множество методов снижения дозы излучения, получаемой пациентом, но, к сожалению, все они ведут к снижению диагностических качеств реконструированных изображений. Мы разработали метод снижения дозы излучения за счет снижения числа проекций, который сохраняет качество реконструированного изображения. Теоретически обоснованный метод базируется на применении нейронных сетей, показывает хорошее качество реконструкций, а быстродействие метода достигается за счет использования легковесной нейронной сети. Качество работы метода демонстрируется на открытом датасете с результатами томографии грудной клетки человека. Обо всем этом мы и расскажем в данной статье.
Программирование для меня это хобби и любимое дело. А так я сертифицированный системный архитектор. Поэтому прошу не особо ругать за код :-)
В настоящее время я увлекаюсь написанием торговых роботов. Постепенно изучаю нейросети для их применения к анализу цен/объемов акций/фьючерсов.
Обычно я писал торговых роботов для работы с Брокерами и делал авто-торговлю Акциями или Фьючерсами, но вдруг возникла мысль:
- А что, если уже готовый код можно применять и на других активах??? Например на крипто активах для Биткоина или Эфира или других?
Уже изучив много библиотек и примеров за долгое время написания своих торговых роботов, решил сделать небольшую библиотеку backtrader_binance для интеграции API Binance и библиотеки тестирования торговых стратегий Backtrader.
Вот с помощью backtrader_binance, сейчас и создадим алго-робота для торговли BTC и ETH.
Джеймс Гослинг как-то сказал, что Java — это C++, из которого убрали все пистолеты, ножи и дубинки, однако практика показывает, что «ножи и дубинки» становятся классным инструментом в руках опытных разработчиков. В общем, немалая часть проклятий в адрес C++ объясняется элементарным «вы просто не умеете его готовить». Мы в «Лаборатории Касперского» умеем готовить «плюсы» и поэтому любим их. C++ — низкоуровневый язык, который позволяет работать с железом и писать быстрый код и при этом содержит массу возможностей. В экосистеме «плюсов» куча проработанных паттернов, best practices и готовых библиотек под разные задачи. Язык динамично развивается — но сохраняет обратную совместимость.
В этом посте мы с помощью карты покажем, какие навыки и знания нужны разработчику на C++. Естественно, разбирать путь развития «плюсистов» будем на собственном примере — тем более что у нас в «Лаборатории Касперского» много очень разных проектов с отличающимися задачами. Однако наша карта по большей части универсальна и будет полезна всем, кто хочет развиваться в С++-разработке.
В этом посте разберем работу с PyTorch 2.0 и Hugging Face Transformers на примере fine‑tune модели BERT для классификации текста.
PyTorch 2.0 лучше по производительности, скорости работы, более удобный для Python, но при этом остается таким же динамическим, как и ранее.
1. Настройка окружения и установка PyTorch 2.0.
2. Загрузка и подготовка датасета.
3. Fine‑tune и оценка модели BERT с помощью Hugging Face Trainer.
4. Запуск инференса и тестирование модели.
В машинном обучении и нейронных сетях слои активации играют очень важную роль в процессе обработки данных. В этой статье мы рассмотрим, что такое слои активации, как они работают и как выбрать наиболее подходящий слой для вашей задачи.
Что такое слои активации?
Слои активации - это один из основных типов слоев, которые используются в нейронных сетях. Они представляют собой функцию, которая добавляет нелинейность к выходу предыдущего слоя. Это позволяет нейронной сети лучше моделировать сложные функции и более точно предсказывать результаты.
Как работают слои активации?
Слои активации принимают на вход результаты предыдущего слоя, называемые входом, и преобразуют их в выходное значение, которое передается следующему слою. Для этого они используют функцию активации, которая определяет, каким образом данные будут преобразованы.
Недавно я решила попробовать реализовать задачу анализа эмоциональной окраски отзывов с Кинопоиска. Я бы хотела поделиться своим опытом и описать шаги, которые использовала для реализации стоящей передо мною задачей.
Итак, в самом начале у меня был только датасет и опорный план для дальнейшей реализации всего этого дела, приступим :)
Шаг 1: получение данных | main.py + reviews_data.zip
Скачиваем json-файлы с отзывами и затем читаем данные из файла. Добавляем полученные отзывы в общий список.
Файнтюнинг русскоязычного BERT для задачи классификации. Туториал для быстрого старта без лишних подробностей.
Привет, Хабр!
К 2022 году о контейнеризации не слышал только ленивый. Большинство специалистов, так или иначе имеющих отношение к ИТ, хотя бы раз в жизни запускали программное обеспечение в контейнерах. Однако так ли эта технология проста и понятна? Давайте разбираться вместе!
Главная задача данной статьи – рассказать о контейнеризации, дать ключевые понятия для дальнейшего изучения и показать несколько простых практических приемов. По этой причине (а еще, безусловно, вследствие недостаточной квалификации автора) теоретический материал достаточно упрощен.
Читая с утра новостную ленту – я обнаружил в ней очередное апокалипсическое предсказание. На этот раз от Элиезера Юдковского – известного рационального блогера, сооснователя Института Исследования Искусственного Интеллекта, более известного на Хабре как автор научно-популярного фанфика «Гарри Поттер и методы рационализма».
Наиболее вероятным результатом создания сверхчеловечески умного ИИ в условиях, отдаленно напоминающих нынешние, будет гибель буквально всех людей на Земле. Не в смысле «возможно, есть какая-то отдаленная вероятность», а в смысле «это очевидная вещь, которая произойдет». Дело не в том, что вы в принципе не можете выжить, создав что-то гораздо более умное, чем вы.
Чтобы визуализировать враждебный сверхчеловеческий ИИ, не надо представлять себе неживого умного мыслителя, обитающего в Интернете и рассылающего злонамеренные электронные письма. Представьте себе целую инопланетную цивилизацию, мыслящую в миллионы раз быстрее человека и изначально ограниченную компьютерами в мире существ, которые, с её точки зрения, очень глупы и очень медлительны.
Прочитанное заставило меня отложить на время написание своей статьи про взаимоотношения полов. Я уважаю Элиезера, но этот прогноз, по-моему, полная ерунда. По моему скромному мнению, клоны GPT не являются угрозой для человечества.
Наверняка на Хабре есть люди, уже глубоко изучившие генерацию картинок с помощью нейросетей. Но много и тех, кто ещё не разбирался, почему у Stable Diffusion в названии есть слово «диффузия» и чем разновидности нейросетей различаются.
Для тех, кто не готов забираться в глубокие дебри, но хочет в один присест наверстать всё главное, может быть полезен доклад Дмитрия Сошникова @shwars с нашего мероприятия TechTrain. Поэтому мы сделали для Хабра текстовую расшифровку (видеозапись также прилагаем).
Докладу всего полгода, но за это время нейросети успели развиться ещё сильнее. Так что, если тема вам интересна, заодно порекомендуем и наш следующий TechTrain, который пройдёт уже завтра (1 апреля): там будет целый ряд докладов про AI (в том числе новый от Дмитрия), участие бесплатно.
Далее повествование идёт от лица Дмитрия.
Python — один из самых популярных языков программирования в мире. Статистика современного рынка свидетельствует о том, что Python желаемый навык, и что его использование широко распространено в различных сферах, таких как наука, инженерия, бизнес, аналитика данных и многих других.
В этой статье я составил полную дорожную карту для изучения Python, прилагая полезные источники знаний.
О ChatGPT сейчас не говорит только ленивый. Давайте попробуем соединить голосовой помощник Алиса и ChatGPT. Таким образом мы сможем взаимодействовать с ChatGPT с помощью голоса. А он с помощью голоса может нам отвечать. Конечно тут будут ограничения о которых я подробно опишу далее. Данная статья не столько о ChatGPT а о том как писать навыки для Алисы.
Развитие искусственного интеллекта сейчас переживает бурный рост, и сфера его применения постоянно расширяется, проникая в области, ранее никак не связанные с ИТ.
Хорошим примером такой экспансии является спорт.
Не так давно появился термин Sport tech и количество проектов значительно выросло за последние несколько лет.
Волейбол — перспективное направление в спортивной аналитике. Один из самых массовых видов спорта, распространен в очень многих странах.
Итак, у нас есть видеозапись волейбольной игры. С какой целью она обычно делается? Возможно, чтобы показать друзьям или пересматривать лучшие моменты долгими зимними вечерами. Но наверное, в сыром виде, запись не очень годится для этого. Ведь скорее всего, первые минут десять игроки будут переодеваться и разминаться, а после каждого розыгрыша будет проходить минута‑другая, пока кто‑то сбегает за мячом.
В общем, мы подходим к очевидной цели — избавиться от всего скучного и оставить только самое интересное. Ок, стратегия ясна, переходим к тактике.
Для стороннего зрителя (которым конечно является искуственный интеллект) есть несколько маркеров для привлечения внимания: игроки, мяч, судья, табло. Любой из этих объяектов может быть подвергнут аналитике. Но сегодня мы поговорим о мяче.
Связь зрительского интереса и мяча вполне очевидна: мяч летает — мы смотрим. Нет мяча — некуда смотреть. В общем, понятно, что нам надо вырезать все кадры, где мяч не летает и тогда это можно будет смотреть без зевоты.
