AdaBoost (Adaptive Boosting) – классифицирующая Модель (Model), которая объединяет несколько слабых классификаторов для повышения точности. Является Ансамблем (Ensemble). Алгоритм предложен Йоавом Фройндом (Yoav Freund) и Робертом Шапире (Robert Schapire) в 1996 году. Комбинируя несколько неэффективных классификаторов, мы получаем сильный классификатор высокой точности. Основная концепция заключается в установке весов классификаторов и обучении выборки данных на каждой итерации, чтобы обеспечить точные предсказания необычных наблюдений...

✔️ Ming-UniAudio - универсальный инструмент для работы с речью. Модель объединяет понимание, генерацию и редактирование аудио без привязки к таймстампам. Основой стал новый токенайзер MingTok-Audio, на котором построен единый Speech LLM. Одновременно выпущен бенчмарк для свободного редактирования речи. GitHub / Tokenizer / Model / Benchmark ✔️ Свежий бесплатный курс по нейросетям от Эндрю Ына и Стэнфорда Основатель Coursera Эндрю Ын выпустил бесплатный курс по нейросетям. В курсе: базовые основы Deep Learning, практические задания и советы по построению карьеры в AI...