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



tg-me.com/ds_interview_lib/350
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/350

View MORE
Open in Telegram


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

Date: |

How Does Bitcoin Work?

Bitcoin is built on a distributed digital record called a blockchain. As the name implies, blockchain is a linked body of data, made up of units called blocks that contain information about each and every transaction, including date and time, total value, buyer and seller, and a unique identifying code for each exchange. Entries are strung together in chronological order, creating a digital chain of blocks. “Once a block is added to the blockchain, it becomes accessible to anyone who wishes to view it, acting as a public ledger of cryptocurrency transactions,” says Stacey Harris, consultant for Pelicoin, a network of cryptocurrency ATMs. Blockchain is decentralized, which means it’s not controlled by any one organization. “It’s like a Google Doc that anyone can work on,” says Buchi Okoro, CEO and co-founder of African cryptocurrency exchange Quidax. “Nobody owns it, but anyone who has a link can contribute to it. And as different people update it, your copy also gets updated.”

To pay the bills, Mr. Durov is issuing investors $1 billion to $1.5 billion of company debt, with the promise of discounted equity if the company eventually goes public, the people briefed on the plans said. He has also announced plans to start selling ads in public Telegram channels as soon as later this year, as well as offering other premium services for businesses and users.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from cn


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