Нейронные оптимизаторы запросов в реляционных БД (Часть 3): Погружение в ранжирование +11
- Блог компании Postgres Professional
- Машинное обучение
- Искусственный интеллект
- Алгоритмы
- Высокая производительность
Публикации с хабом Машинное обучение
Создание плагина для IntelliJ IDE с подключением GigaChat для проверки качества кода +2
Умножение троичных матриц для нейросетей +15
Деменция LLM: как языковые модели забывают, зачем учились, и что из этого следует +5
Глубокая оптимизация сверточных нейронных сетей: Анализ методов улучшения модели на примере CIFAR-10
Предвзятость русскоязычных LLM: кого машина считает «обычным человеком»? +16
Сердце насоса склонно к износу: предиктивная аналитика как гарант надёжности оборудования +4
Руководство по созданию приложения для поиска данных на основе агента GraphRAG +1
Путь разметки данных для NER: от Open Source до Prodigy -1
Пишем небольшое приложение на Python для повышения продуктивности с помощью ИИ и BotHub API +13
Понимают ли большие языковые модели данные из таблиц? +23
Как мы в билайне боремся со спам-звонками с помощью машинного обучения, часть 1 +4
Конец эпохи fashion-дизайнеров? Как ИИ меняет мир моды -4
Data Fusion Contest 2024, разбор и итоги соревнования +3
Книга: «Математика для Data Science. Управляем данными с помощью линейной алгебры, теории вероятностей и статистики» +11
