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/346
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/346

View MORE
Open in Telegram


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

Date: |

That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.

Telegram has exploded as a hub for cybercriminals looking to buy, sell and share stolen data and hacking tools, new research shows, as the messaging app emerges as an alternative to the dark web.An investigation by cyber intelligence group Cyberint, together with the Financial Times, found a ballooning network of hackers sharing data leaks on the popular messaging platform, sometimes in channels with tens of thousands of subscribers, lured by its ease of use and light-touch moderation.Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ms


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