Logo
TGCATALOG
Каталог Подборки Блог
Machinelearning - ML и Data Science

Machinelearning - ML и Data Science

Канал о машинном обучении и Data Science. Практические инструкции по запуску LLM и нейросетей на простых устройствах.

Нет оценок
760
27.10.2026
760
27.10.2026
Нет оценок
760
27.10.2026
Безопасный переход через бот
О канале

Канал о машинном обучении и Data Science. Практические инструкции по запуску LLM и нейросетей на простых устройствах.

Подписчиков 277,493
Тематика IT
Язык Русский
Описание

Machinelearning - канал для глубокого погружения в мир машинного обучения и Data Science. Здесь разбирают, как запускать любые LLM на пальцах, делятся практическими примерами и советами. Идеально для тех, кто хочет освоить нейросети без сложных инструментов.

Последние посты

Machinelearning - ML и Data Science
Machinelearning - ML и Data Science
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
🌟 LimiX-2: базовая модель для табличных данных Stable AI выложила веса LimiX-2, второго поколения своей линейки моделей для структурированных данных. До этого были LimiX-16M и облегчённая LimiX-2M. Разработчик - китайская компания, основанная в 2024 году командой профессора Цуй Пэна с факультета информатики Университета Цинхуа. LimiX у компании единственный продукт, его продают промышленности, медицине и финансам. Модель проверяли более чем в двадцати отраслях и сотне сценариев. Модель на 400 млн параметров закрывает классификацию, регрессию и заполнение пропусков за один прямой проход. На вход подаётся таблица с известными ответами и строки, для которых ответ нужен, и модель отвечает, опираясь на поданные примеры. На выходе - вероятности классов, предсказания в исходной шкале цели либо восстановленная матрица признаков. LimiX-2 построена по уникальной парадигме Contextual Mechanism Network. Обучение в контексте здесь перестроено - вместо предсказания одной целевой колонки по остальным модель оценивает совместное распределение всех признаков и цели, то есть описывает механизм, породивший таблицу целиком. Отсюда второе её свойство: внимание по признакам фиксирует, какие столбцы напрямую влияют друг на друга, и по этим весам восстанавливается скелет причинного графа - набор связей без указания направлений. 🟡Бенчмарки LimiX-2 шла в базовой конфигурации. Elo здесь - рейтинг по парным сравнениям на наборах теста, где случайный лес принят за 1000. TabArena: Elo 1935 против 1818 у TabFM+. На подмножестве классификации (38 наборов) доля побед 94,5%, на регрессии (13 наборов) - 96,9%. TALENT: Elo 1506 против 1471 у TabFM, 1438 у AutoGluon 1.6 и 1094 у CatBoost. BCCO (собственный бенч Stable AI): Elo 1432 против 1376 у AutoGluon 1.6, 1230 у прошлой LimiX-16M и 1140 у CatBoost. 📌Лицензирование: исследования, обучение, замеры и некоммерческие соревнования - бесплатно, всё остальное - только по отдельному договору со Stable AI. 🟡Страница проекта 🟡Веса 🟡Arxiv 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LDM #StructuredData #LimiX #StableAi
Machinelearning - ML и Data Science
Динамика подписчиков
+-0.6% за 30 дней
Текущие
277,493
Месяц назад
279,029
Средний рост
+-51 / день
Обновлено
1 день назад

Отзывы о канале Machinelearning - ML и Data Science

Авторизуйтесь, чтобы оставить отзыв

Только зарегистрированные пользователи могут делиться своим мнением.

Пока нет отзывов

Станьте первым, кто поделится своим впечатлением об этом ресурсе!

Похожие ресурсы

Loading
Переход на светлую тему
Главная Каталог Подборки Блог Вход