Post #613

DeepSchool Digest⚡ По традиции собрали для вас материалы за последний месяц в одном посте❗️ Active learning — рассказали о концепции Active learning, популярных методах отбора объектов: Entropy Sampling, Query-by-Committee, Bayesian Active learning by Disagreement (BALD) и других Рубрика «Вопросы эксперту»|Антон Семенюта, ML-инженер команды Восприятия Автономного Транспорта в Яндексе — обсудили применение ML и CV в автономном транспорте, какие модели и для каких задач используются, а также путь модели от dev-окружения до реальных тестов на дороге Attention и трансформеры в NLP — разобрали частые вопросы про attention и трансформеры с NLP-собеседований LoRA: краткий гайд перед собеседованием — объяснили принцип работы LoRA и разобрали частые вопросы с собеседований Персонализированная генерация: Textual Inversion и DreamBooth — рассказали, как работают базовые алгоритмы персонализированной генерации — Textual Inversion и DreamBooth Vision-Language-Action (VLA) Models: от токенов к действиям — рассказали, как устроены VLA-модели.