Telegram Group & Telegram Channel
🟰Математические основы генеративных нейронных сетей: что нужно знать для их изучения

Генеративный ИИ — это тип искусственного интеллекта, который после обучения на огромных массивах существующих данных способен создавать новый контент (текст, программный код, изображения, аудио, видео).

🪅Первыми примитивными примерами генеративного ИИ можно считать статистические модели, которые могли генерировать новые последовательности на основе заданных входных данных. Одна из таких моделей была использована для предсказания итогов президентских выборов в США в 1952 году.

↗️ Стремительное развитие генеративного ИИ началось в 2014 году, когда Ян Гудфеллоу и его коллеги представили генеративную состязательную сеть (GAN). Параллельно с этим, вариационные автокодировщики (VAE) и рекуррентные нейронные сети (RNN) тоже продемонстрировали впечатляющие способности к генерации нового контента. С тех пор генеративный ИИ развивается с головокружительной скоростью.

В новой статье рассказываем, какие разделы математики нужно знать для разработки современных генеративных моделей.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/ds_interview_lib/347
Create:
Last Update:

🟰Математические основы генеративных нейронных сетей: что нужно знать для их изучения

Генеративный ИИ — это тип искусственного интеллекта, который после обучения на огромных массивах существующих данных способен создавать новый контент (текст, программный код, изображения, аудио, видео).

🪅Первыми примитивными примерами генеративного ИИ можно считать статистические модели, которые могли генерировать новые последовательности на основе заданных входных данных. Одна из таких моделей была использована для предсказания итогов президентских выборов в США в 1952 году.

↗️ Стремительное развитие генеративного ИИ началось в 2014 году, когда Ян Гудфеллоу и его коллеги представили генеративную состязательную сеть (GAN). Параллельно с этим, вариационные автокодировщики (VAE) и рекуррентные нейронные сети (RNN) тоже продемонстрировали впечатляющие способности к генерации нового контента. С тех пор генеративный ИИ развивается с головокружительной скоростью.

В новой статье рассказываем, какие разделы математики нужно знать для разработки современных генеративных моделей.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований








Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/347

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

How Does Telegram Make Money?

Telegram is a free app and runs on donations. According to a blog on the telegram: We believe in fast and secure messaging that is also 100% free. Pavel Durov, who shares our vision, supplied Telegram with a generous donation, so we have quite enough money for the time being. If Telegram runs out, we will introduce non-essential paid options to support the infrastructure and finance developer salaries. But making profits will never be an end-goal for Telegram.

What is Telegram Possible Future Strategies?

Cryptoassets enthusiasts use this application for their trade activities, and they may make donations for this cause.If somehow Telegram do run out of money to sustain themselves they will probably introduce some features that will not hinder the rudimentary principle of Telegram but provide users with enhanced and enriched experience. This could be similar to features where characters can be customized in a game which directly do not affect the in-game strategies but add to the experience.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from cn


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA