Questa vorrei che fosse, per lo più, la mia espressione nel 2020.
Forse non è di quelle fotogeniche ma significa molto nella sostanza.
Vuol dire avanti che c'è un mondo che aspetta di essere vissuto, amato, esplorato, sostenuto.
Vuol dire non perdiamoci in chiacchiere inutili ma viviamo con coraggio e intensità la nostra vita.
E divertiamoci lavorando perché deve essere la passione a muovere tutto.
Dai che il tempo scorre, per questo è prezioso e unico, da condividere con persone belle e da non sprecare, da investire in esperienze, scoperte, apprendimento e amore.
Sì, vorrei fosse questa l'espressione sulla mia faccia per il 2020. Grazie di aver seguito questo canale nel corso dell'anno che se ne va, auguro anche a voi una faccia che vi esprima. E ora pronti alle novità su #telegram che ci aspettano.
#ML
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#ml
What’s Really Going On in Machine Learning? Some Minimal Models—Stephen Wolfram Writings
https://writings.stephenwolfram.com/2024/08/whats-really-going-on-in-machine-learning-some-minimal-models/
#ml
Meta's second version of segment anything.
https://github.com/facebookresearch/segment-anything-2
They have a nice demo:
https://sam2.metademolab.com/
#ml
I was searching for a tool to visualize computational graphs and ran into this preprint. The hierarchical visualization idea is quite nice.
https://arxiv.org/abs/2212.10774
#ml
Like a dictionary
Kunc, Vladim’ir, and Jivr’i Kl’ema. 2024. “Three Decades of Activations: A Comprehensive Survey of 400 Activation Functions for Neural Networks.” arXiv [Cs.LG], February. http://arxiv.org/abs/2402.09092.
#ml
I got interested in satellite data last year and played with it a bit. It's fantastic. The spatiotemporal nature of it brings up a lot of interesting questions.
Then I saw this paper today:
Rolf, Esther, Konstantin Klemmer, Caleb Robinson, and Hannah Kerner. 2024. “Mission Critical -- Satellite Data Is a Distinct Modality in Machine Learning.” arXiv [Cs.LG], February. http://arxiv.org/abs/2402.01444.
#ml
Jelassi S, Brandfonbrener D, Kakade SM, Malach E. Repeat after me: Transformers are better than state space models at copying. arXiv [cs.LG]. 2024. Available: http://arxiv.org/abs/2402.01032
Not surprising at all when you have direct access to a long context. But hey, look at this title.