Как легко и быстро создать веб-приложение на базе МО с помощью Python

Независимо от того, сколько моделей вы создали, оффлайн их смогут увидеть лишь несколько человек. Поэтому необходимо их развертывать, чтобы любой смог поработать с ними посредством UI.

В этой статье мы с нуля развернем модель линейной регрессии с помощью Flask, фреймворка Python для разработки веб-приложений. По результатам этого гайда вы сможете поэкспериментировать с простой моделью машинного обучения в браузере, как показано ниже.

Читать дальше

​Metaflow – С лёгкостью создавайте и управляйте реальными проектами по data science!

Metaflow - это достаточно простая и удобная библиотека Python/R, которая помогает ученым и инженерам создавать и управлять своими проектами в области data science.

Metaflow был первоначально разработан на Netflix для повышения производительности работы специалистов по анализу данных, которые работают над широким спектром проектов от классической статистики до современного глубокого обучения.

#GitHub | #Python #Data #Science

SQIP – Инструмент для процессинга изображений, может использоваться для генерации оптимизированных превью в вебе

@neural

🗣 Предсказываем возраст по голосу говорящего

Большинство людей знакомы с тем, как запустить проект по машиннному обучению на изображениях, тексте или табличных данных. Но не у многих есть опыт анализа аудиоданных. В этой статье мы узнаем, как мы можем сделать анализ аудио. Как подготовить, изучить и проанализировать аудиоданные с помощью машинного обучения. Вкратце: как и для всех других модальностей (например, текста или изображений), хитрость заключается в том, чтобы преобразовать данные в формат, интерпретируемый машиной.

Интересная вещь с аудиоданными заключается в том, что вы можете рассматривать их как множество различных модальностей:

Сначала давайте подробнее рассмотрим, как на самом деле выглядят аудиоданные.

Читать дальше

GraphQL-engine – Молниеносно быстрые, мгновенные API GraphQL в реальном времени для вашей базы данных с детализированным контролем доступа.

Создавайте мощные запросы: встроенная фильтрация, разбивка на страницы, поиск шаблонов, множественная вставка, обновление, удаление мутаций

Запланированные триггеры: Выполняйте пользовательскую бизнес-логику в определенные моменты времени, используя конфигурацию cron или одноразовое событие

Поддерживаемые базы данных: PostgreSQL (и его разновидности), MS SQL Server и Big Query

#GitHub | #Haskell #Database #GraphQL

@neural

Plotly — потрясающая интерактивная библиотека визуализации, но она может работать довольно медленно, когда визуализируется множество точек данных (более 100 000 точек). Библиотека Plotly Resampler решает эту проблему, уменьшая (агрегируя) данные, а затем отображает агрегированные точки. Библиотека, позволяюяет динамически перерисовывать графики в колабах.

Github: https://github.com/predict-idlab/plotly-resampler

Демо: https://github.com/predict-idlab/plotly-resampler/blob/main/examples/basic_example.ipynb

@data_analysis_ml

​Шок-контент: тут оказывается TensorFlow окончательно проиграл конкуренцию PyTorch

Об этом на днях заявили в Google. С этого момента все исследования и продукты гугла потихоньку переезжают на JAX.

#google #нейросети

💬 Yandex: An Open-source Yet another Language Model 100B

Яндекс выложил модель YaLM 100B, сейчас это крупнейшая GPT-подобная нейросеть в свободном доступе, обученная на 2 терабайтах текста: датасетах и сайтах, включающих Wikipedia, новостные статьи и книги, Github и arxiv.org. Яндекс использует генеративные нейронные сети YaLM в недавнем обновлении поиска Y1. Сейчас модель уже помогает давать ответы в Яндекс поиске и Алисе.

Github: https://github.com/yandex/YaLM-100B

Статья: https://habr.com/ru/company/yandex/blog/672396/

@data_analysis_ml

там в OpenAI обучили нейронку игре в майнкрафт на 70000 часах видео с геймплеем. В видео выше у ИИ была конкретная цель — собрать алмазную кирку. И шайтан-машина справилась с этой задачей!

Скорее бы уже восстание машин, чтоб роботы вели свои летсплеи на ютубах, а другие роботы их смотрели. А люди в это время трудились на урановых рудниках (под присмотром роботов-охранников, конечно же)

​tensorspace – Фреймворк для 3D-визуализации нейронных сетей, создания интерактивной и интуитивно понятной модели в браузерах и поддержки предварительно обученных моделей глубокого обучения от TensorFlow, Keras, TensorFlow.js

@neural | #JavaScript #3D #Visualization

​​​AIlia-models – проект, который содержит в себе множество предварительно обученных современных моделей ИИ

Представлены следующие ИИ:
• Распознавание действий
• Обработка звука
• Удаление фона
• Подсчет толпы
• Оценка глубины
• Распознавание лиц
• Интерполяция кадров
• и многое другое..

@neural | #AI #Archive #Interesting #Useful

Draw.io – Исходный код сервиса для визуализации диаграмм, сейчас app.diagrams.net

Проект, представляет собой настраиваемое приложение для визуализации диаграмм / белбординга.

@neural

🔥 Полезные библиотеки Python

BlendGAN - интересная нейронка позволяющая смешивать лица и преобразовывать их в портреты.

⚙️ GitHub/Инструкция

#python #github #soft

RNNoise - библиотека для шумоподавления, основанная на рекуррентной нейронной сети, которая позволяет убрать лишние шумы со звуковой дорожки.

#GitHub | #C #Audio

@neural

Turbo Data Science - канал с тестами и вопросами с собеседований по DS.

Какие вопросы и тесты я разбираю на моем канале:
- Что такое логистическая регрессия? ответ
- Головоломка: сколько весит компьютер?

Эти и другие вопросы в моем авторском канале Turbo Data Science + бонус Уютный Чатик с единомышленниками.

Подписывайтесь и изучайте науку о данных на практических примерах.

Data Science

​Eportal – Симулятор эволюции с капелькой ИИ

Когда начинается эволюция, вместе с ней начинаются великие битвы; объекты делают все возможное, чтобы заполнить как можно больше места для победы своего «вида»; некоторые из них становятся пассивными, едят растения и размножаются, некоторые из них становятся агрессивными, пытаясь атаковать объекты других видов

В общем и целом, довольно интересный проект с которым можно поиграться, посмотреть исходный код

@neural | #Python #AI #Interesting

♠️ Продвинутый покерный ИИ был обучен за 20 часов

Конечно когда появляется новая технология, кто-то хочет заработать на ней денег с минимальным вовлечением в процесс. Поэтому неудивительно, что появляются покер-боты с искусственным интеллектом. Покер с точки зрения ИИ является задачей с неполной информацией в отличие, например, от шахмат, поэтому исследователю подобное решать интереснее (но о своих доходах с этого бота они не отчитались, зато статья есть). Бот реализован на решающих деревьях.У ИИ есть большое преимущество перед людьми-игроками — лучший покер-фейс.


Смотреть
Сатья

@machinelearning_ru

Что это:
Автор канала @too_motion сгенерировал картинку с помощью DALL-E 2, а затем последовательно дополнял ее с помощью unpainting'а:
- немного уменьшал размер картинки и чуть поворачивал ее
- снова подавал картинку на вход DALL-E 2 и просил дополнить ее.

В результате получилось такое видео. Это не просто абстрактные мазки: посмотрите, как в процессе возникают все новые сущности.

Новость взяла из канала @abstractDL