TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #14686 · May 8

#python#asr#deeplearning#generative_ai#large_language_models#machine_translation#multimodal#neural_networks#speaker_diariazation#speaker_recognition#speech_synthesis#speech_translation#tts NVIDIA NeMo is a powerful, easy-to-use platform for building, customizing, and deploying generative AI models like large language models (LLMs), vision language models, and speech AI. It lets you quickly train and fine-tune models using pre-built code and checkpoints, supports the latest model architectures, and works on cloud, data center, or edge environments. NeMo 2.0 is even more flexible and scalable, with Python-based configuration and modular design, making it simple to experiment and scale up. The main benefit is that you can create advanced AI applications faster, with less effort, and at lower cost, while getting high performance and easy deployment options[1][2][3]. https://github.com/NVIDIA/NeMo

Results

2 similar posts found

Search: #lectures

当前筛选 #lectures清除筛选
По ком Звоновский

@thebellv · Post #401 · 08/23/2024, 07:48 AM

Открытый вебинар про сегментацию 29 августа Сегментация – одна из самых сложных штук в анализе данных. И одна из самых опасных. Потому что есть соблазнительное лёгкое решение: быстренько закинуть переменные в K-means, нажать на две кнопки, задать число кластеров, и всё, у тебя уже что-то получилось. А бизнесу потом расхлёбывать. Бизнесу потом жить с этим. 29 августа заглянем под капот сегментации. Вопросы, которые обсудим на вебинаре: — Почему для сегментации недостаточно только кластерного анализа, и нужны также другие методы? Какие? — Почему нельзя полагаться на машинное решение, даже если вы гуру кластерного анализа? — Почему нельзя задавать слишком много переменных на вход? — Зачем обязательно нормировать сегментирующие переменные? И как нормировать? — Кластеры на факторах: да или нет? — Почему K-means – плохой метод, если кластерные центры неизвестны? — Как понять, по каким именно переменным сегменты различаются, а какие переменные лишние? — Как сократить список переменных, чтобы легко идентифицировать сегмент? — Как воспроизводить полученные сегменты в последующих исследованиях? Как всегда, смотрим всё на примерах из нашей исследовательской практики. Спикер: Марк Шафир, CEO & Co-Founder RADAR и RADAR.Школы Формат: Zoom-конференция Дата и время: 29 августа 2024, в 19:00 МСК Участие бесплатное, необходима регистрация #radar_school#lectures#webinar#cluster#segmentation#mark_shaphir

НАКС в Перми

@naks_pk · Post #447 · 01/23/2023, 06:04 AM

Ручные способы сварки. Лекция А.Сигаева. Часть 1. Лекция прочитана 10 сентября 2021 года в Мемориальном музее Н.Г.Славянова в старой экспозиции "Современные способы сварки". #сварка#технологии#пермь#музеи#лекции#welding#perm#museums#technologies#lectureshttps://dzen.ru/video/watch/63cac3956f025e1b0b70916f?share_to=link