15160
@haarrp - админ Вопросы с собеседований по Machine Learning, Data Science, Deep Learning и Нейроннным сетям @data_analysis_ml - анализ данных @ai_machinelearning_big_data @itchannels_telegram - важное для программиста
Новостной дайджест
✔️ Laion перевыпустит датасет Laion 5B.
Laion 5B - крупнейший открытый набор данных изображений в интернете. Он был изъят из публичного доступа из-за претензий о содержавшихся в нем неуместных и неэтических изображениях.
Новый набор данных, Re-LAION-5B создан в сотрудничестве Laion с организациями Internet Watch Foundation (IWF) и Canadian Center for Child Protection (C3P).
В процессе обновления было удалено 2236 ссылок, которые были идентифицированы как потенциально ведущие к подозрительному контенту. Новый набор данных Re-LAION-5B содержит 5,5 миллиардов пар текст-ссылка-изображение и будет доступен для скачивания в двух версиях: Re-LAION-5B research и Re-LAION-5B research-safe под лицензией Apache 2.0.
laion.ai
✔️ Pixar следующего поколения: как искусственный интеллект объединит фильмы и игры.
Большая статья о будущем анимационной индустрии и её трансформации благодаря новым технологиям на сайте венчурного фонда Andreessen Horowitz.
Основное внимание статьи уделяется тому, как искусственный интеллект и другие цифровые инструменты меняют процесс создания анимации.
Авторы приводят примеры стартапов и компаний, которые уже используют технологии ИИ для создания высококачественной анимации с меньшими затратами времени и ресурсов. Предполагается, что такие изменения могут привести к появлению новых форматов контента и расширению возможностей для независимых аниматоров.
a16z.com
✔️ Sam Altman, Bill Gates и создатель Youtube примут участие в TВ-шоу на канале ABC.
Oprah Winfrey анонсировала новый спецвыпуск о будущем искусственного интеллекта "AI and the Future of Us". В шоу примут участие : генеральный директор OpenAI Sam Altman, Bill Gates, Директор ФБР Christopher Wray и создатель Youtube Marques Brownlee.
В программе будут обсуждаться основы ИИ, его влияние на образование, здравоохранение и другие отрасли, а также его потенциальное воздействие на правоохранительные органы и национальную безопасность. На шоу будут продемонстрированы существующие продукты со встроенным ИИ.
Шоу выйдет в эфир на канале ABC 12 сентября в 20:00 EST и будет доступна для просмотра на платформе Hulu на следующий день.
Участие в шоу Oprah Winfrey является признаком того, что ИИ становится все более популярной и важной темой в обществе.
techradar.com
✔️ Новая архитектура нейронных сетей может сделать ИИ более понятными.
Новая архитектура нейронных сетей, Kolmogorov-Arnold Networks (KANs), может сделать искусственный интеллект более интерпретируемым. KANs отличаются от традиционных нейронных сетей тем, что они используют более простые и понятные человеку функции для преобразования входных данных.
Эксперименты, проведенные в MIT и других институтах показали, что KANs могут быть более точными чем традиционные нейронные сети, но обучение KANs требует больше времени и вычислительных ресурсов, чем традиционные нейронные сети.
technologyreview.com
✔️ Новый метод непрерывного дообучения моделей компьютерного зрения и языка.
В опубликованном исследовании предложен новый подход к непрерывному дообучению зрительных и языковых моделей, который учитывает реальные требования их развертыванию в практических приложениях.
Исследование включает в себя четыре направления: влияния различных комбинаций данных и порядка их поступления на процесс дообучения, сравнение различных методов дообучения, изучение влияния мета-LR и планировщиков на процесс дообучения и анализ влияния масштабирования модели и вычислительных ресурсов на процесс дообучения.
Результаты исследования дают практические рекомендации для непрерывного дообучения моделей. Дополнительно, предложена концепция платформы FoMo-in-Flux, которая будет оценивать эффективность методов дообучения.
arxiv.org
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
🌟 txtai — универсальная база данных эмбеддингов для семантического поиска, оркестрации LLM и для управления рабочими процессами, связанными с ML
— pip install txtai
Особенности txtai:
— Имеет векторный поиск с SQL, хранение объектов, анализ графов и мультимодальное индексирование
— Поддерживает создание эмбеддингов для текста, документов, аудио, изображений и видео
— Позволяет создавать конвейеры на основе языковых моделей для выполнения подсказок LLM, ответов на вопросы, маркировки, транскрипции, перевода, резюмирования и т. д.
— Можно запускать локально или масштабировать с помощью оркестрации контейнеров
🖥 GitHub
🟡 Доки
@bigdatai
🔥 Яндекс анонсировал Practical ML Conf — конференцию о практическом применении ML
Событие пройдет 14 сентября в Москве в пространстве «Суперметалл», для участия нужно зарегистрироваться и получить приглашение. Также будет доступна онлайн-трансляция докладов.
🟡 Узнать подробности и зарегистрироваться можно здесь.
@bigdatai
🚀XR-среда: погружаемся в метавселенные вместе с Sber Metaverse Tech и СберМаркетингом
Представители крупных брендов расскажут, какие технологии используют для создания метавёрса, где его можно применять и как он помогает бизнесу.
Совсем скоро обсудим:
➡️детские тренды и взрослые бренды: как работать с молодой аудиторией метавселенных
➡️геймификацию HR: игровые механики в найме и развитии сотрудников
➡️как влюбить в хоккей с помощью Roblox: кейс «Метавселенная хоккея» от КХЛ
➡️Roblox: от разовых спецпроектов к глубокой интеграции
📆 Встречаемся 4 сентября в 11:00 по адресу Москва, Кутузовский проспект, д. 32Г
Вход бесплатный, но нужна предварительная регистрация.
ТОП-профессия у работодателей сразу после айтишников — аналитик
Искусственный интеллект, большие данные, нейросети — самый сок технологий собрался в сфере аналитики и Data Science. При этом в профессию нередко идут бывшие «гуманитарии».
Разобраться в сфере, направлениях, рабочих задачах и даже написать свой первый SQL-запрос можно на бесплатном курсе Нетологии «Профессии в аналитике: что выбрать».
За 4 занятия вы узнаете:
- Как работает наука о данных — что такое Big Data, искусственный интеллект, машинное обучение.
- Какие инструменты используют аналитики, попробуете написать свой первый код.
- Какие задачи решают разные специалисты, разберёте примеры.
- Как стартовать в аналитике, даже с нуля.
Обо всём этом простым языком расскажут преподаватели со стажем. Начните учиться бесплатно — https://netolo.gy/dqfj
Реклама. ООО "Нетология". Erid 2VSb5wvyGh6
Когда ментор Слёрма Николай Марков решил стать Data-инженером, он не представлял, какие сюрпризы его ждут в профессии. А участники первого реалити-шоу про Data-инженеров уже успели прочувствовать эту атмосферу.
От неожиданных сбоев в коде до неуловимых багов — они испытали на себе вызовы, которые стоят за работой с большими данными. Кто смог раскрыть потенциал в нашей гонке, а кто слился после первых заданий?
👉🏻 Переходите, чтобы узнать, кто готов идти до конца и как стать Data-инженером
Внутри — гайд «Инструменты Data-специалиста», Roadmap для начинающего Data-инженера и ещё много полезного — статьи, ссылки, рекомендации и бесплатные вебинары 👉🏻 @gdedata
Реклама. ИП Аердинов Н.В. ИНН 638103515932 erid: LjN8K97oM
Вот что ждет в Т-Банке ML-разработчиков, кроме ДМС, крутых офисов и других плюшек:
Актуальный стек. Здесь следят за трендами и быстро внедряют новое.
Общение на «ты». Так проще.
Прозрачная система роста. Вы всегда будете знать, какие навыки нужно подтянуть и как получить повышение.
Вы окажетесь среди профессионалов, у которых можно многому научиться. А если захотите — можете стать ментором для младших коллег.
Больше о вакансиях ML-разработчиков — здесь.
Erid: 2VtzqxQ9Zcy
Трансформеры js py 🤗.
Используйте Transformers.js в Pyodide и основанных на Pyodide фреймворках, таких как JupyterLite, stlite (Streamlit), Shinylive (Shiny for Python), PyScript, HoloViz Panel и так далее.
Оригинальный Transformers нельзя использовать в браузерной среде. Transformers.js - это JavaScript-версия Transformers, которая может работать в браузерах.
Этот пакет представляет собой обертку Transformers.js, чтобы проксировать его API в Pyodide.
https://github.com/whitphx/transformers.js.py
@bigdatai
🌟 Виртуального ассистента Алису научили общаться более эмоционально
Помощник Яндекса получил большой спектр новых эмоций, которые может выражать голосом в общении исходя их контекста. Среди них — дружелюбие, любопытство, удивление, сочувствие, обида и грусть.
Для обучения Алисы команда использовала модель эмоционального синтеза речи, которую подробно разобрала в статье на Хабре. Обновленная Алиса доступна в Станциях Лайт 2, а чуть позже появится и в других устройствах.
▪️ Хабр
@bigdatai
Production ML: как настроить GPU-ноды в кластерах Kubernetes?
29 августа в 16:00 Selectel проведет практический воркшоп, на котором покажут, как запустить ML-сервис в Kubernetes – подготовить кластер, настроить драйверы на GPU-нодах и запустить автоскейлинг.
На вебинаре рассмотрим особенности работы с кластерами Kubernetes c GPU, настройку драйверов на GPU-нодах и масштабирование нагрузки в продакшене ML-сервисов. Обсудим практические кейсы использования GPU-нод в кластерах Kubernetes от клиентов Selectel.
Мероприятие бесплатное. Посмотреть программу вебинара и зарегистрироваться по ссылке: https://slc.tl/qonwc
Реклама АО «Селектел». ИНН: 7810962785
Erid: 2VtzqwWpy9W
⚡️ TurboEdit обеспечивает быстрое редактирование изображений на основе текста всего за 3-4 шага!
Модель улучшает качество редактирования изображений, которое сохраняет исходное изображение за счет использования смещенного алгоритма шумов и метода псевдонаправления, устраняя такие проблемы редактирования, как визуальные артефакты и слабые места при редактировании.
https://turboedit-paper.github.io
@bigdatai
⚡️ Создаем мощный детектор объектов с помощью Fastslam с
помощью ultralytics 🚀
🔗Код: https://docs.ultralytics.com/models/fast-sam/
💡 Здесь используется уменьшенная версия FASTSAM, которая позволяет обнаруживать объекты в режиме реального времени + для повышения производительности используется botsort функция.
#искусственныйинтеллект #отслеживаниеобъектов #sam2
@bigdatai
🖥 Интерактивная схема устройства работы векторных баз данных
@bigdatai
🔥 UnpromptedControl
Unprompted Control — это утилита, которая автоматически удаляет объекты с изображений и восстанавливает поврежденные области, используя методы глубокого обучения и смешивания. В этом процессе ключевую роль играют модели Control Net и Stable Diffusion Inpaint Pipeline, которые направляют восстановление и обеспечивают естественное слияние результатов с остальным изображением.
Однако метод имеет свои ограничения, особенно при работе с изображениями лиц и тел людей. В таких случаях может потребоваться маскирование не только самого объекта, но и его теней для достижения наилучшего результата.
Несмотря на эти сложности, репозиторий предлагает ценный инструмент для бесшовного восстановления и удаления объектов.
- Githiub
- Colab
@bigdatai
🌟BRAG: Серия Instruct-RAG LLM.
BRAG - это серия специализированных языковых моделей, обученных для RAG-задач с текстом, таблицами и в режиме чата. Все модели ориентированы в основном на английский язык, но модели на базе Llama-3.1-8B и Qwen2-1.5b имеют наследованную поддержку мультиязычности.
В качестве базовых моделей использованы Qwen2-1.5B, Qwen2-7B-Instruct, Llama-3.1-8B-Instruct и Llama-3-8B-Instruct.
Список моделей:
🟢BRAG-Qwen2-7b-v0.1 Instruct | 7B | 128K
🟢BRAG-Llama-3.1-8b-v0.1 Instruct | 8B | 128K
🟢BRAG-Llama-3-8b-v0.1 Instruct | 8B | 8K
🟢BRAG-Qwen2-1.5b-v0.1 Instruct | 1.5B | 32K
▶️Формат промта:
messages = [
{"role": "system", "content": "You are an assistant who gives helpful, detailed, and polite answers to the user's questions based on the context with appropriate reasoning as required. Indicate when the answer cannot be found in the context."},
{"role": "user", "content": """Context: <CONTEXT INFORMATION> \n\n <USER QUERY>"""},
]
🔥MLR-Copilot: автономные ресерчеры в области машинного обучения, работающие с помощью агентов LLM, которые:
→ генерируют идеи для исследований
→ проводят эксперименты
→ выполняют реализацию с обратной связью от человека
📑 Статья https://arxiv.org/abs/2408.14033
🔨Code https://github.com/du-nlp-lab/MLR-Copilot
🤗Demo https://huggingface.co/spaces/du-lab/MLR-Copilot
@bigdatai
⚡️Spann3R: 3D-реконструкция с пространственной памятью
Duster снова в ударе!
▪ Статья: https://arxiv.org/abs/2408.16061
▪ Проект: https://hengyiwang.github.io/projects/spanner
@bigdatai
🖥 Text2SQL is Not Enough: Unifying AI and Databases with TAG
Генерация с расширением таблиц (TAG) - это унифицированная парадигма общего назначения для ответа на вопросы на естественном языке с использованием баз данных.
Text2SQL представляет широкий спектр взаимодействий между LM и базой данных, которые ранее не применялись в таких методах, как Text2SQL и RAG.
📚 Статья: https://arxiv.org/abs/2408.14717
🛠️ Код: https://github.com/tag-research/tag-bench
@bigdatai
🌟LongVILA: Масштабирование VLM с длинным контекстом для обработки длинных видео.
LongVILA, полнофункциональное решение на основе LLaVA, разработанное NVLabs, для длинноконтекстных VLM, включающее программный набор, претрейн-моделей и разработку набора данных для обучения.
Программная реализация основывается на Multi-Modal Sequence Parallelism (MM-SP).
Это распределенный фреймворк для обучения и вывода, который предназначен для визуальных языковых моделей (VLM) с длинным контекстом. Он решает сложную задачу обработки огромных объемов данных и вычислений, необходимых для обучения и развертывания VLM на длинных видео.
Ядром MM-SP является двухэтапная стратегия шардинга и механизм 2D-внимания.
На первом этапе изображения равномерно распределяются по устройствам, обеспечивая сбалансированное кодирование изображений.
Второй этап включает в себя шардинг токенов уровня глобального зрения и текстовых входных данных с добавлением фиктивных токенов для совместимости с кольцевым вниманием.
Механизм 2D-внимания повышает эффективность в MM-SP, объединяя кольцевой стиль и стиль Улисса (Ulysses) последовательного параллелизма, используя внутриузловое общение All-2-All и межузловое общение P2P.
MM-SP распределяет вычислительную нагрузку по нескольким устройствам позволяя проводить обучение и вывод на чрезвычайно длинных последовательностях. Кроме того гибридная стратегия параллелизма минимизирует накладные расходы на связь еще больше улучшая пропускную способность обучения и сокращая время вывода.
Полный стек решения LongVILA расширяет число возможных кадров VILA в 128 раз (с 8 до 1024 кадров) и улучшает оценку аннотирования длинных видео с 2,00 до 3,26 (в 1,6 раза), демонстрируя 99,5% точности в 1400-кадровом видео (длина контекста 274k).
Претрейн модели основаны на Llama-3-8B и предназначены для рассуждений с использованием нескольких изображений и имеют навык визуальной цепочки мышления.
Опубликованы 3 модели:
🟢Llama-3-LongVILA-8B-128Frames;
🟢Llama-3-LongVILA-8B-256Frames;
🟢Llama-3-LongVILA-8B-512Frames.
Эти модели были обучены на 53 миллионах пар "изображение-текст" и могут быть развернуты на конечных устройствах от Jetson Orin для FP16 версий до потребительских ноутбуков в квантованной 4-bit размерности через TinyChat.
📌Лицензирование кода : Apache 2.0 license.
📌Лицензирование моделей: CC-BY-NC-SA-4.0 license.
🟡Arxiv
🟡Набор моделей
🖥Github [ Stars: 1.2K | Issues: 33 | Forks: 92]
@ai_machinelearning_big_data
#AI #NVLab #VLM #ML
🌟Zamba2-mini: компактная и производительная модель с гибридной архитектурой.
Zamba2-mini - гибридная модель c 1.2B параметров, построенная из блоков state-space Mamba (SSM) и transformer.
Модель создана на общей архитектуре Zamba, но отличается от большей модели 2.7B тремя особенностями:
🟢добавлены rotary position embeddings;
🟢чередующиеся трансформерные блоки заменены одним общим;
🟢вместо LoRA на блоке MLP добавлены проекторы LoRA в блоки внимания.
Zamba2-mini использует токенизатор Mistral v0.1 и была предварительно обучена на 3 триллионах токенов текстовых данных и коде различных языков программирования, полученных из открытых веб-наборов данных, к которым был добавлен собственный корпу данных Zyda.
Впоследствии, на втором этапе Zamba2-mini была подвергнута дополнительной фазе агрессивного снижения скорости обучения на смеси из 100B высококачественных токенов.
Zamba2-mini показала в тестах результаты, сопоставимые с моделями с параметрами <2B и может конкурировать с некоторыми LLM большего размера.
Благодаря уникальной гибридной архитектуре SSM Zamba2-mini демонстрирует низкие задержки логического вывода и быструю генерацию при значительно меньшем потреблении VRAM, чем другие модели такой же плотности параметров на основе трансформеров.
Такие характеристики делает ее идеальной универсальной моделью для приложений на устройствах.
⚠️ Примечание: Zamba2-mini еще не полностью совместима со всеми фреймворками и инструментами HuggingFace.
Реализацию Zamba2-1.2B для Pytorch можно найти здесь.
▶️Локальная установка и инференс:
# Clone repositiry
git clone https://github.com/Zyphra/transformers_zamba2.git
#Install requirments:
cd transformers_zamba2
pip install -e .
pip install accelerate
#Inference
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Zyphra/Zamba2-1.2B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Zyphra/Zamba2-1.2B", device_map="cuda", torch_dtype=torch.bfloat16)
input_text = "A funny prompt would be "
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
⚡️ GitHub запускает Copilot Autofix для автоматического устранения ошибок в коде.
▪Инструмент анализирует код и предлагает решения для исправления ошибок, используя ИИ Copilot от GitHub, аналитический движок CodeQL и GPT-4.
▪Бета-тестирование показало, что инструмент сокращает время на поиск и устранение уязвимостей в три раза и более.
▪Например, вручную исправление ошибок XSS обычно занимает три часа, а с помощью Copilot Autofix это удалось сделать за 22 минуты. Время исправления дефектов SQL-инъекций сократилось с 4 часов до 18 минут.
Все это станет доступно бесплатно с сентября 2024 года для всех проектов с открытым исходным кодом, размещенных на платформе.
https://github.blog/news-insights/product-news/secure-code-more-than-three-times-faster-with-copilot-autofix/
@bigdatai
🖥 Полезная шпаргалка по Pandas
В этой шпаргалке вы найдёте несколько страниц полезных шпаргалок по базовым командам и конкретным задачам.
#шпаргалка #pandas
@bigdatai
🖥 Crossed - это сверхвысокопроизводительная встраиваемая и серверная СУБД.
Она разработана для высокопроизводительных сценариев, когда в основной памяти может храниться вся база данных.
Особенности
- Поддержка нескольких ОС: Linux / Windows / macOS / FreeBSD и т.д
- Поддержка ARCH с несколькими процессорами: X86 / ARM / PPC / MIPS и т.д.
- Поддержка OnDisk / In-memory / RamDisk / гибридного хранилища
- Поддержка стандартной модели СУБД
- Поддержка MySQL
- Поддержка нескольких баз данных
- Поддержка хэширования и индекса RBTREE(TBD)
- Поддержка многоколоночного индекса
- Поддержка точного совпадения,
- Поддержка WALL для хранения данных на диске (TBD)
- Поддержка многопоточного доступа и доступа к нескольким процессам
- Поддержка блокировки чтения и записи на уровне таблиц
- Поддержка MVCC для чтения и записи
- Поддержка встроенной оболочки CrossDB
- Поддержка API с несколькими статусами
- Поддержка готовых API-интерфейсов Statments
- Сверхвысокая производительность
- Zero Config: никакой сложной конфигурации, все как из коробкиmake
make install
▪ Github
@bigdatai
🌟 Clapper: Альфа-версия комбайна для визуализации генеративных сценариев.
Clapper - это инструмент визуализации историй, разрабатываемый как пет-проект сотрудником Huggingface Julian Bilcke
Созданный год назад, Clapper не предназначен для замены традиционных видеоредакторов или AI-редакторов, использующих 3D-сцены в качестве исходного материала.
Философия Clapper заключается в том, чтобы каждый мог создавать видео с помощью GenAI-инструментов посредством интерактивного, итеративного и интуитивного процесса, без необходимости использования разных интерфейсов, навыков режиссуры или AI-инженерии.
В Clapper вы не редактируете последовательность видео- и аудиофайлов напрямую, а итерируете (с помощью вашего помощника ИИ) свою историю, используя высокоуровневые абстракции, такие как персонажи, места, погода, временной период, стиль и т. д.
Конечной целью проекта заявлен полностью режиссерский режим, с которым вы можете просто перевести видео в полноэкранный режим, удобно расположиться в режиссерском кресле (или на диване) и, произнося голосом команды своему AI-ассистенту для создания вашего фильма, насладитесь созданным лично Вами шедевром.
⚠️ Это альфа-версия инструмента, который разрабатывают 3 человека. Не стоит ожидать от этого открытого проекта революционных результатов.
Clapper поддерживает интеграцию по API с локальными системами (ComfyUI) и он-лайн сервисами:
HuggingFace, Replicate, ComfuICU, FalAI, ModelsLab, OpenAI, Groq, Google, Anthropic, Cohere, MistralAI, StabilityAI, ElevenLabs, KitsAI.
Проект написан на TypeScript. Необходимые условия перед установкой:
🟠Git LFS;
🟠Bun;
🟠NVM;
🟢Версия Node - 20.15.1.
▶️Установка и запуск:
# Install the dependencies:
# --include=optional to make
# sure deps are installed
bun i
# build the app:
npm run build
# Running the web app:
bun run dev
# first time you go to localhost:3000
# Wait around 1 minute, the app will compile
cd packages/app
bun run electron:start
# You can also build Clapper:
cd packages/app
bun run electron:make
🖥 open-interpreter инструмент управление компьютером с помощью естественного языка
Это Python-библиотека, которая позволяет управлять ПК с помощью обычной челочеческой речи, в том числе на русском. На видео переключаются со светлой темы на тёмную, конвертируют docx-файлы на рабочем столе в .pdf.
Репозиторий проекта
Интерактивная демка в Colab
#llm #библиотека
@bigdatai
⚡️ Отличная статья, которая только что вышла из Stanford Med; "Нелинейная динамика многомерных факторов при старении человека"
самое интересное, что данные находятся в открытом доступе.
репо: https://github.com/jaspershen-lab/ipop_aging
довольно детальная информация
cтатья: https://nature.com/articles/s43587-024-00692-2
@bigdatai
🎉 Встречаемся на ML Party 20 августа!
В этот раз обсудим всё самое интересное с конференции International Conference on Machine Learning (ICML), которая прошла в июле в Вене.
Поделимся самыми актуальными новостями и трендами направлений: CV, NLP, RecSys и RL.
📎 ML Party пройдёт 20 августа в Москве в офлайн- и онлайн-формате. Зарегистрироваться можно здесь.
Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.
🪐 Gravitational Lensing by Spinning Black Holes in Astrophysics, and in the Movie Interstellar
Невероятная статья, которую вы возможно пропустили.
Программное обеспечение для создания черной дыры в фильме "Интерстеллар" представляет собой полную реализацию уравнений Эйнштейна в 40 000 строк на C++, которое отрисовало тысячи 23-мегапиксельных кадров формата IMAX на 32 000-ядерной рендер-ферме со скоростью около 20 ядер в час на кадр .
Про реализацию этого монстра можно почитать здесь: https://arxiv.org/pdf/1502.03808.pdf
@cpluspluc
🧠 NeuroSynth — набор данных для нейросетевых исследований в области синтетических изображений
NeuroSynth представляет собой обширный набор данных, предназначенный для обучения и тестирования нейросетевых моделей на синтетических изображениях.
Этот набор данных включает в себя разнообразные сценарии и объекты, созданные с помощью генеративных алгоритмов, что позволяет исследователям и разработчикам улучшать и адаптировать свои модели для работы с синтетическими данными.
Основные характеристики NeuroSynth:
Широкий выбор сцен и объектов: Набор данных охватывает множество различных сцен и объектов, которые можно использовать для тренировки моделей в различных областях, таких как компьютерное зрение и генерация изображений.
Высокое качество данных: Изображения в наборе данных имеют высокое разрешение и детализированную текстуру, что позволяет моделям эффективно обучаться на реалистичных данных.
Открытый доступ: NeuroSynth доступен для исследователей и разработчиков, что способствует развитию новых технологий и улучшению существующих алгоритмов.
Пример использования NeuroSynth:from neuro_synth import DataLoader
# Загрузка набора данных
data_loader = DataLoader('path/to/neuro_synth')
images = data_loader.load_images()
# Обработка и тренировка модели
model.train(images)
Исследуйте возможности NeuroSynth и улучшайте свои модели с помощью синтетических данных!
▪ GitHub
@bigdatai