«Тинькофф» создала собственный суперкомпьютер для решения задач по машинному обучению
Новости
«Тинькофф» хочет с его помощью обучать системы распознавания, синтеза речи или решать задачи из области оптимизации или предикативной аналитики.
2К открытий2К показов
Группа «Тинькофф» создала собственный суперкомпьютер. Он занял восьмое место в российском рейтинге суперкомпьютеров, но среди коммерческих оказался самым мощным. Его назвали в честь советского математика — «Колмогоров».
Зачем он нужен?
Суперкомпьютер позволит быстрее решать задачи, связанные с машинным обучением. «Тинькофф» хочет с его помощью тренировать нейросети на данных, собранных за 13 лет работы. Например, обучать системы распознавания, синтеза речи, обработки естественного языка или решать задачи из области оптимизации или предикативной аналитики.
2К открытий2К показов
Генерация данных с помощью Python. Зачем это нужно и как применять. Рассматриваем основные библиотеки и примеры ✔ Tproger
Open-source решения помогают разработчикам совместно использовать и улучшать написанный код. К 2024 году накопилось много таких проектов — в статье разберем самые громкие из них.
Раскатываем модель PyTorch на двух разных сетапах: проводим тренировку и выбираем оптимальный вариант.
Промпт-инжиниринг — новый тренд в искусственном интеллекте и машинном обучении. Вместе с Даниилом Дранга, Head of AI Products and Data Science в Райффайзенбанке, разбираемся, что это за профессия, и изучаем продвинутый промптинг.