24 декабря Архивач восстановлен после серьёзной аварии. К сожалению, значительная часть сохранённых изображений и видео была потеряна. Подробности случившегося. Мы призываем всех неравнодушных помочь нам с восстановлением утраченного контента!
Сортировка: за
Сохранен
502
Исследования ИИ тред #1 /research/ — Исследования ИИ тред #1Обсуждаем развитие искусственного интеллекта с более технической стороны, чем обычно. Я ничего не понимаю, что делать?Без петросянства: смотри программу стэнфорда CS229, CS231n https://see.stanford.edu/Course/CS229 (классика) и http://cs231n.stanford.edu/ (введение в нейроночки) и изучай, если не понятно - смотри курсы prerequisites и изучай их. Как именно ты изучишь конкретные пункты, типа линейной алгебры - дело твое, есть книги, курсы, видосики, ссылки смотри ниже. Где узнать последние новости?https://www.reddit.com/r/MachineLearning/http://www.datatau.com/https://twitter.com/ylecun На реддите также есть хороший FAQ для вкатывающихся Какая математика используется?В основном линейная алгебра, теорвер, матстат, базовый матан и matrix calculus Как работает градиентный спуск?https://cs231n.github.io/optimization-2/ Почему python?Исторически сложилось. Поэтому давай, иди и перечитывай Dive into Python Можно не python?Никого не волнует, где именно ты натренируешь свою гениальную модель. Но при серьезной работе придется изучать то, что выкладывают другие, а это будет, скорее всего, python, если работа последних лет Что почитать для вкатывания?http://www.deeplearningbook.org/Николенко "Глубокое обучение" — на русском, есть примеры, но меньше охват материалаФрансуа Шолле — Глубокое обучение на Pythonhttps://d2l.ai/index.htmlВсе книги и статьи фактически устаревают за год. В чем практиковаться нубу?http://deeplearning.stanford.edu/tutorial/https://www.hackerrank.com/domains/aihttps://github.com/pytorch/exampleshttps://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning#tutorials Где набрать первый самостоятельный опыт? https://www.kaggle.com/ | http://mltrainings.ru/ Стоит отметить, что спортивный deep learning отличается от работы примерно так же, как олимпиадное программирование от настоящего. За полпроцента точности в бизнесе борятся редко, а в случае проблем нанимают больше макак для разметки датасетов. На кагле ты будешь вилкой чистить свой датасет, чтобы на 0,1% обогнать конкурента. Где работать? https://www.indeed.com/q-deep-learning-jobs.html Вкатывальщики могут устроиться программистами и дальше попроситься в ML-отдел Есть ли фриланс в машобе? Есть, https://www.upwork.com/search/jobs/?q=machine+learning Но прожить только фриланся сложно, разве что постоянного клиента найти, а для этого нужно не быть тобой Где посмотреть последние статьи? http://www.arxiv-sanity.com/ https://paperswithcode.com/ https://openreview.net/ Версии для зумеров (Килхер): https://www.youtube.com/channel/UCZHmQk67mSJgfCCTn7xBfew Количество статей зашкваливающее, поэтому все читают только свою узкую тему и хайповые статьи, упоминаемые в блогах, твиттере, ютубе и телеграме, топы NIPS и прочий хайп. Есть блоги, где кратко пересказывают статьи, даже на русском Где посмотреть must read статьи? https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning#papers https://huggingface.co/transformers/index.html То, что обозревает Килхер тоже зачастую must read Где ещё можно поговорить про анализ данных? http://ods.ai/ Нужно ли покупать видеокарту/дорогой пека? Если хочешь просто пощупать нейроночки или сделать курсовую, то можно обойтись облаком. Google Colab дает бесплатно аналог GPU среднего ценового уровня на несколько часов с возможностью продления, при чем этот "средний уровень" постоянно растет. Некоторым достается даже V100. Иначе выгоднее вложиться в GPU https://timdettmers.com/2019/04/03/which-gpu-for-deep-learning/ Заодно в майнкрафт на топовых настройках погоняешь Когда уже изобретут AI и он нас всех поработит? На текущем железе — никогда, тред не об этом Кто-нибудь использовал машоб для трейдинга? Огромное количество ордеров как в крипте так и на фонде выставляются ботами: оценщиками-игральщиками, перекупщиками, срезальщиками, арбитражниками. Часть из них оснащена тем или иным ML. Даже на швабре есть пара статей об угадывании цены. Тащем-то пруф оф ворк для фонды показывали ещё 15 лет назад. Так-что бери Tensorflow + Reinforcement Learning и иди делать очередного бота: не забудь про стоп-лоссы и прочий риск-менеджмент, братишка Список дедовских книг для серьёзных людей: Trevor Hastie et al. "The Elements of Statistical Learning" Vladimir N. Vapnik "The Nature of Statistical Learning Theory" Christopher M. Bishop "Pattern Recognition and Machine Learning" Взять можно тут: https://www.libgen.is/ Напоминание ньюфагам: немодифицированные персептроны и прочий мусор середины прошлого века действительно не работают на серьёзных задачах. Disclaimer: Шапка сгенерирована нейросетью и нуждается в чистке.
18 февраля 11:59
Сохранен
510
4 июня 2023
Сохранен
169
18 марта 2023
Сохранен
62
17 марта 2023
Сохранен
525
18 марта 2023
Сохранен
281
17 марта 2023
Сохранен
20
2 мая 2023
Сохранен
24
16 марта 2023
Сохранен
539
15 марта 2023
Сохранен
13
15 марта 2023
Сохранен
165
12 марта 2023
Сохранен
1009
17 мая 2023
Сохранен
25
8 марта 2023
Сохранен
216
22 июня 2023
Сохранен
54
4 марта 2023
Сохранен
15
2 марта 2023
Сохранен
1523
14 мая 2023
Сохранен
620
30 марта 2023
Сохранен
69
25 февраля 2023
Сохранен
21
24 февраля 2023
Сохранен
1602
10 мая 2023
Сохранен
596
5 марта 2023
Сохранен
545
5 марта 2023
Сохранен
507
20 февраля 2023
Сохранен
38
19 февраля 2023

Отзывы и предложения