#интервью
Несколько дней назад из жизни ушёл академик К.В. Рудаков, многие в канале знают его потому, что учились у него в МФТИ или МГУ. Он научный руководитель Воронцова, один из организаторов кафедры ММП на ВМК и организатор первой кафедры, специализирующейся в машинном обучении, на Физтехе. Ниже последнее большее интервью с ним:
https://stimul.online/articles/science-and-technology/obuchatsya-na-pretsedentakh/
Несколько дней назад из жизни ушёл академик К.В. Рудаков, многие в канале знают его потому, что учились у него в МФТИ или МГУ. Он научный руководитель Воронцова, один из организаторов кафедры ММП на ВМК и организатор первой кафедры, специализирующейся в машинном обучении, на Физтехе. Ниже последнее большее интервью с ним:
https://stimul.online/articles/science-and-technology/obuchatsya-na-pretsedentakh/
stimul.online
Обучаться на прецедентах
Академик Константин Рудаков уверен, что в области искусственного интеллекта Россия находится на вполне конкурентных позициях, прежде всего благодаря сильной математической школе. Нужно только правильно использовать этот задел
July 20, 2021
July 22, 2021
Как называется 3я архитектура на картинке (это из мира чат-ботов)?
Anonymous Quiz
20%
Multiple-encoder
23%
Complex-encoder
13%
Simplex-encoder
28%
Poly-encoder
2%
Mono-encoder
14%
Stereo-encoder
July 22, 2021
Forwarded from Sberloga (Alexander C)
🚀 @SBERLOGA начинает серию онлайн докладов посвященных Альфафолд (революционному достижению от Гугл ДипМайнд на стыке датасайнс и биологии)
👨🔬 проф. О. Калинина (Helmholtz Institute), к.б.н А. Залевский (ИБХ РАН): "Предсказание трехмерной пространственной структуры белков: классические подходы и методы глубокого обучения"
⌚️ Пятница 23 июля, 18.00 по Москве
AlphaFold – программа для предсказания пространственной структуры белков с помощью глубоких нейронных сетей, созданная компанией DeepMind, которая уже отметилась значительными успехами в создании программ, играющих в шахматы и го. AlphaFold наделала много шума осенью 2020 года, когда ей удалось с большим отрывом выиграть соревнования по предсказанию трехмерных структур белков CASP. 15 июля этого года была опубликована статья в Nature с описанием метода (https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2) и код на GitHub (https://github.com/deepmind/alphafold). Прежде чем разбираться в деталях реализации нейросети, мы хотим рассказать про классические методы предсказания пространственной структуры и историю CASP. Также мы обсудим особенности локального развертывания AlphaFold и покажем результаты первых бенчмарков на собственных научных задачах.
Подробнее о докладчиках:
Ольга Калинина, профессор drug bioinformatics, Helmholtz Institute for Pharmaceutical Research Saarland and Saarland University (https://www.helmholtz-hips.de/en/research/people/person/prof-dr-olga-kalinina/), Артур Залевский, кандидат биологических наук, младший научный сотрудник, Институт биоорганической химии РАН (http://www.ibch.ru/structure/groups/lbaccb/1510)
PS
Ссылка на зум будет доступна через тг чат https://yangx.top/sberlogabio ближе к началу доклада.
Видео записи докладов доступны на ютуб канале SBERLOGA https://www.youtube.com/c/sberloga
👨🔬 проф. О. Калинина (Helmholtz Institute), к.б.н А. Залевский (ИБХ РАН): "Предсказание трехмерной пространственной структуры белков: классические подходы и методы глубокого обучения"
⌚️ Пятница 23 июля, 18.00 по Москве
AlphaFold – программа для предсказания пространственной структуры белков с помощью глубоких нейронных сетей, созданная компанией DeepMind, которая уже отметилась значительными успехами в создании программ, играющих в шахматы и го. AlphaFold наделала много шума осенью 2020 года, когда ей удалось с большим отрывом выиграть соревнования по предсказанию трехмерных структур белков CASP. 15 июля этого года была опубликована статья в Nature с описанием метода (https://www.nature.com/articles/s41586-021-03819-2) и код на GitHub (https://github.com/deepmind/alphafold). Прежде чем разбираться в деталях реализации нейросети, мы хотим рассказать про классические методы предсказания пространственной структуры и историю CASP. Также мы обсудим особенности локального развертывания AlphaFold и покажем результаты первых бенчмарков на собственных научных задачах.
Подробнее о докладчиках:
Ольга Калинина, профессор drug bioinformatics, Helmholtz Institute for Pharmaceutical Research Saarland and Saarland University (https://www.helmholtz-hips.de/en/research/people/person/prof-dr-olga-kalinina/), Артур Залевский, кандидат биологических наук, младший научный сотрудник, Институт биоорганической химии РАН (http://www.ibch.ru/structure/groups/lbaccb/1510)
PS
Ссылка на зум будет доступна через тг чат https://yangx.top/sberlogabio ближе к началу доклада.
Видео записи докладов доступны на ютуб канале SBERLOGA https://www.youtube.com/c/sberloga
Nature
Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold
Nature - AlphaFold predicts protein structures with an accuracy competitive with experimental structures in the majority of cases using a novel deep learning architecture.
July 22, 2021
July 26, 2021
#забавно
Возможные варианты будущего (из слайдов одной лекции):
Возможные варианты будущего (из слайдов одной лекции):
July 27, 2021
#книга
Меня спрашивали, зачем публиковать отрицательные отзывы… ну чтобы не читали, чтобы не спрашивали, что я думаю о книге, и чтобы я сам запомнил книгу.
«Regression Analysis: An Intuitive Guide for Using and Interpreting Linear Models» привлекла объёмом (300+ страниц) и новизной (2019 год), но оформлена (рисунки и формулы) плохо, а содержание не очень глубокое: формул почти нет, про регуляризация не слова, про решение задачи линейной регрессии (аналитическое или с помощью SGD) тоже ничего. Зато есть многие базовые термины, примеры и иллюстрации.
Меня спрашивали, зачем публиковать отрицательные отзывы… ну чтобы не читали, чтобы не спрашивали, что я думаю о книге, и чтобы я сам запомнил книгу.
«Regression Analysis: An Intuitive Guide for Using and Interpreting Linear Models» привлекла объёмом (300+ страниц) и новизной (2019 год), но оформлена (рисунки и формулы) плохо, а содержание не очень глубокое: формул почти нет, про регуляризация не слова, про решение задачи линейной регрессии (аналитическое или с помощью SGD) тоже ничего. Зато есть многие базовые термины, примеры и иллюстрации.
July 28, 2021
July 31, 2021
#книга
Efficient Processing of Deep Neural Networks
Авторский материал, очень аккуратно оформлена, хорошие иллюстрации, много о реализации нейроннок на железках и вообще об эффективной реализации (картинки из книги часто используются в разных курсах). Нет кода и примеров, нет последних архитектур сетей, некоторые вещи повторяются по тексту несколько раз.
Efficient Processing of Deep Neural Networks
Авторский материал, очень аккуратно оформлена, хорошие иллюстрации, много о реализации нейроннок на железках и вообще об эффективной реализации (картинки из книги часто используются в разных курсах). Нет кода и примеров, нет последних архитектур сетей, некоторые вещи повторяются по тексту несколько раз.
August 6, 2021
August 14, 2021
#книга
Probabilistic Deep Learning with Python by Oliver Duerr, Beate Sick
Оригинальная и продуманная книга. Подойдёт для новичков, здесь последовательно читателя проводят по миру DL от того «что такое вероятность» до байесовских нейронных сетей. Как я понимаю, есть аналогичный курс на Курсере (не смотрел). Есть сопровождающие ноутбуки. Из минусов: код в основном на tf (хотя в заголовке обещают и Pytorch, но ближе к концу книги его становится всё меньше), книга в меньшей степени «практическая», а в большей теоретическая (вся суть обучения объясняется с точки зрения оптимизации правдоподобия).
Probabilistic Deep Learning with Python by Oliver Duerr, Beate Sick
Оригинальная и продуманная книга. Подойдёт для новичков, здесь последовательно читателя проводят по миру DL от того «что такое вероятность» до байесовских нейронных сетей. Как я понимаю, есть аналогичный курс на Курсере (не смотрел). Есть сопровождающие ноутбуки. Из минусов: код в основном на tf (хотя в заголовке обещают и Pytorch, но ближе к концу книги его становится всё меньше), книга в меньшей степени «практическая», а в большей теоретическая (вся суть обучения объясняется с точки зрения оптимизации правдоподобия).
August 16, 2021
August 18, 2021
August 19, 2021
Data_science_applications_to_string_theory_2020_Physics_Reports.pdf
7.6 MB
#статьи
В работе "Data science applications to string theory" прошлого года фактически содержится краткий обзор многих тем ML.
В работе "Data science applications to string theory" прошлого года фактически содержится краткий обзор многих тем ML.
August 23, 2021
#образование
Пост Константина Сонина о том, что стоит сделать на мехмате МГУ (естественно, ничего из этого в ближайшее время делаться не будет):
https://www.facebook.com/plugins/post.php?href=https%3A%2F%2Fwww.facebook.com%2Fkonstantin.sonin%2Fposts%2F5079937455366082
Пост Константина Сонина о том, что стоит сделать на мехмате МГУ (естественно, ничего из этого в ближайшее время делаться не будет):
https://www.facebook.com/plugins/post.php?href=https%3A%2F%2Fwww.facebook.com%2Fkonstantin.sonin%2Fposts%2F5079937455366082
August 24, 2021
#курс
По обработке сигналов есть неплохой курс (классические темы), оформленный в виде Python-ноутбуков:
https://github.com/capitanov/dsp-theory
По обработке сигналов есть неплохой курс (классические темы), оформленный в виде Python-ноутбуков:
https://github.com/capitanov/dsp-theory
GitHub
GitHub - hukenovs/dsp-theory: Theory of digital signal processing (DSP): signals, filtration (IIR, FIR, CIC, MAF), transforms (FFT…
Theory of digital signal processing (DSP): signals, filtration (IIR, FIR, CIC, MAF), transforms (FFT, DFT, Hilbert, Z-transform) etc. - hukenovs/dsp-theory
August 25, 2021
#забавно
Сейчас смотрю всякие курсы по обработке сигналов и звуков и забавно отмечать, что совсем недавно не было никакого DL (как стандартного инструмента), помню как сам решал задачи идентификации голоса с помощью подобных признаков (как на картинке). И это был стандарт. А какие признаки приходилось выдумывать, если качество было плохое! Прошло каких-то 20 лет... и так уже никто не решает задачи.
Сейчас смотрю всякие курсы по обработке сигналов и звуков и забавно отмечать, что совсем недавно не было никакого DL (как стандартного инструмента), помню как сам решал задачи идентификации голоса с помощью подобных признаков (как на картинке). И это был стандарт. А какие признаки приходилось выдумывать, если качество было плохое! Прошло каких-то 20 лет... и так уже никто не решает задачи.
August 25, 2021
#курс
Курс по теории управления - очень качественно сделан (также есть симпатичная книга):
https://icct.cafre.unipi.it/
Курс по теории управления - очень качественно сделан (также есть симпатичная книга):
https://icct.cafre.unipi.it/
icct.cafre.unipi.it
Welcome to the official website of the Erasmus+ project ICCT Interactive Course for Control Theory!
August 30, 2021
Почему архитектура Inception в DL так названа?
Anonymous Quiz
1%
Фамилия одного из создателей
2%
Название института, где разработана
8%
Это сокращение
23%
Так обозначили "начало" новой парадигмы в DL
14%
Так называлась одна из моделей конструктора Lego
51%
Спасибо Нолану
September 1, 2021