Сегодня мы говорим об о машинном обучение обучении.

Это все всё было сначала началось в 2017 году, когда идёт вышли такие paper статьи, как "Внимание — это все всё, что нужно"

Карпати — отлично отличный парни парень в сфере машинном машинного облучении обучения, кто который создал создаёт учёные учебные видео на Youtube.

Когда речь идёт о машинном обучении, никто не знает, что будет происходить в ближайшем будущее будущем.

Сан-Хосе — одной одно из самых тот место тех мест, где нахожусь находятся компания компании по машином машинному обучении обучению.

В сфере машинном машинного обучении обучения можно сказать, что США — на первый первом место месте, а Китай — на второй втором. Третий Третье место сложно сказать назвать: Южный Южная Корея, Израиль, Нидерланды, Канада, Великобритании Великобритания, Тайвань — все они и есть там присутствуют.

На самом деле, любого никакое машином машинное обечении обучение не более важнен важно, чем наш наше здороьви здоровье и счасти счастье в жизни.

Парни, который которые называтся называют себе себя "tech bro", в обычной жизни, скорее всего, не очень привлекателной привлекательны. Но они могут быт заработают зарабатывают огровной огромные деньги, это него их глваыний главное оружие.

Что такое "deep learning"? И чем оно отличается с от "machine learning"? Это так и есть, и всё зависить зависит в от конкретной конкретного проподавателя преподавателя в школе. И даже "deep learning" 5 года лет назад совешенно было был другом совершенно другим курс курсом, как нежели на сегоднящий сегодняшний день.

Если ты было был аспиранту аспирантом в 2004 году или в то время в Калифорнии в сфере Искуственном искусственного Интеллекст интеллекта, ты у тебя сейчас, скорее всего, будет был бы огровной огромный успех. Такие человек люди в то время — как это Андре Эндрю Нг Ын, Пиетер Питер Аббелл Аббил и т. д. А сегодня ситуация совершенно по другомо иная, просто потому, что конкуренция уже сходить с ума сумасшедшая.

С легко лёгкостью любой человек могут может создает создать подкаст на YouTube и говорить об о машином машинном обучениии обучении к обыном человека обычным людям — те людей тем, который у кого не нет в технологический технологического бакгроуд бэкграунда.

Иногда профессор может преподают преподавать все всё прямо в огромная огромном "machine learning" класс классе, как включая трансформера трансформеры, вимание внимание, зрение и все всю такие такую математике математику. А иногда профессор может просто не выключаю включать много в "deep learning" класс класс, если они он просто ленывый ленивый.

Нужно заметит заметить, что инстрактор инструктор в на YouTube в хорошом хорошем визу вузе — это не всегда так то же самое, как что и "tenured professor". Иногда такие профессоры профессора был бывают очень заняти заняты, а базовый класс для бакалатуре бакалавриата был может проподавал преподавать с "lecturer", так и есть. Иногда это этот "lecture" выступает как "research affiliate" в хорошом хорошем визу вузе с магистратуру магистратурой или докторскиу докторской степии степенью, и хотя это достижения достижение, это он иногда сильний сильно отличается с от тех, кто был является настоящием настоящим профессором.

Что такое "open-source" в эпохе эпоху ИИ? Если модели в "Huggingface", это можно называтся назвать "open-weights", то есть человек могут может ареодоват арендовать сервер на в облака облаке и использовать их сами сам. А что если коде код открыте открыт в Гитхабе? Это как "open-code", которые который исследователний исследователи могут изучать, чтобы узнывает узнавать, как на самом деле трениовать тренировать это эту базово базовую моделе модель. Но! Важный Важно, что это всё ещё не "open-source", как в Си языке язык Си, потому что для машиному машинного обучениям обучения нужен нужны огровные огромные данный данные. А вот это эти данный данные и так такой процесс, как RLHF, я обычно нигде не могу найдет найти.

Как написан написал Михаила Михаил Юрьвича Юрьевич: "Да, были люди в наше время, Могучее, лихое племя: Богатыри — не вы". ИИ в сегоднящий сегодняшний день — это мощний мощный инструмент, но есть и монополий монополия в у несколько нескольких компании компаний и лабротории лабораторий. Кроме технологий, можно сказат сказать, что здесь идет огровмная огромная борьбой борьба за власть и за контролия контроль, а тоже также конкуреция конкуренция за винамания внимание в соцсети соцсетях. В цело целом наше время — это и время прогресс прогресса, и время тревоги. И так Итак, мы я можем могу возвращается вернуться на к послендом последнему пункт пункту о том, так как что здороьвия здоровье и счатися счастье в жизни важнее, чем всех всё останый остальное.

original

Сегодня мы говорим об машинном обучение

Это все было сначала в 2017, когда идёт такие paper, как "внимание, это все нужно"

Карпаци, отлично парни в сфере машинном облучении, кто создал учёные на Youtube

Когда речь идёт о машинном обучении, никто не знает что будет происходить в ближайшем будущее.

Сан Хосе, одной из самых тот место, где нахожусь компания по машином обучении

В сфере машинном обучении, можно сказать что США - первый место, а Китай, второй. Третий место сложно сказать, Южный Корея, Израиль, Нидерланды, Канада, Великобритании, Тайвань, все и есть

На самом деле, любого машином обечении не более важнен чем наш здороьви и счасти в жизни.

Парни, который называтся себе "tech bro", в обычной жизни скорее всего не очень привлекателной. Но они могут быт заработают огровной деньги, это него глваыний оружие.

Что такое "deep learning"? А чем оно отличается с "machine learning"? Это и есть, и всё зависить в конкретной проподавателя в школе. А даже "deep learning" 5 года назад совешенно было другом курс, как на сегоднящий день.

Если ты было аспиранту в 2004 или в то время в Калифорнии в Искуственном Интеллекст, ты сейчас, скорее всего, будет огровной успех. Такие человек в то время, как Андре Нг, Пиетер Аббелл, и т д. А сегодня ситуация совершенно по другомо, просто потому, что конкуренция уже сходить с ума.

С легко человек могут создает подкаст на YouTube, и говорить об машином обучениии к обыном человека, те людей, который не в технологический бакгроуд.

Иногда профессор может преподают все прямо в огромная "machine learning" класс, как трансформера, вимание, зрение, и все такие математике. А иногда профессор может просто не выключаю много в "deep learning" класс, если они просто ленывый.

Нужно заметит, что инстрактор в YouTube, в хорошом визу, это не всегда так, как "tenured professor". Иногда такие профессоры был очень заняти, а базовый класс для бакалатуре был проподавал с "lecturer", так и есть. Иногда это "lecture" как "research affiliate" в хорошом визу с магистратуру или докторскиу степии, и хотя это достижения, это иногда сильний отличается с тех, кто был настоящием профессором.

Что такое "open-source" в эпохе ИИ? Если модели в "Huggingface", это можно называтся как "open-weights", то есть, человек могут ареодоват сервер на облака и использовать сами. А что если коде открыте в Гитхабе? Это как "open-code", которые исследователний могут узнывает, как на самом деле трениовать это базово моделе. Но! Важный, что это все еще не "open-source" в Си язык, потому что для машиному обучениям, нужен огровные данный. А вот это данный, и так процесс, как RLHF, обычно нигде не могу найдет.

Как написан Михаила Юрьвича, "Да, были люди в наше время, Могучее, лихое племя: Богатыри — не вы". ИИ в сегоднящий день, это мощний инструмент, но и есть монополий в несколько компании и лабротории. Кроме технологий, можно сказат, что здесь огровмная борьбой за власть и за контролия, а тоже конкуреция за винамания в соцсети. В цело, наше время, и время прогресс, и время тревоги. И так, мы можем возвращается на послендом пункт, так как, что здороьвия и счатися в жизни, выше чем всех останый.