(1/7) I completed the "LLM Science Exam" competition in
@kaggle
within Top 1% over 2745 teams and got another solo silver medal. The goal of the competition was to answer science-based questions written by an LLM that leverages contexts from
@Wikipedia
dumps of
@Wikimedia
.
We’re thrilled to announce we’re partnering with
@OpenAI
to bring best in class technical knowledge and the world’s most popular LLM models for AI development together! This groundbreaking partnership with OpenAI will drive our mission to empower the world to develop technology
Yaptığımız çalışmayı açıklarken veya bir makale yazarken kullandığımız neural-network'ün yapısını resmetmek genelde bir külfet oluyor. NN-SVG isimli çok iyi bir araca denk geldim. Bir arayüz üzerinden istediğiniz network'ü resmedebiliyorsunuz.
GitHub:
920 adet machine learning projesini-kütüphanesini 34 kategoriye ayırarak derleyen bir repo. Her hafta güncellendiğini söylüyorlar. Şahsen içinde çok fazla ismini bile duymadığım şey var, mutlaka faydalananlarınız olacaktır.
GitHub:
Veri bilimi kursumuza Python ile giriş yapıyoruz. Dilimden döndüğünce basit bir search algoritması nasıl yazarsınız onu anlattım. Yorumlarınız çok değerli, iyi seyirler.
Microsoft'un yapay zekaya yeni başlayacak olanlar için hazırladığı 12 haftalık müfredat programı. Temel NN yapısı, görüntü işleme ve NLP hakkında fazla teknik detaya girmeyen markdown metinler ve örnek kodlar içeriyor.
GitHub:
Düşününce;
Yapay Zeka’yı büyük bir IF döngüsü olduğu için küçük görüyoruz ve bu yüzden gerçek değil diye yorumluyoruz.
Ama,
Evrim de IF ile çalışan bir mekanizma değil mi?
import random
def simulate_evolution(population_size, trait_optimum, mutation_rate, generations):
#
Yapay zeka & makine öğrenmesi alanlarında iş arayan arkadaşların teknik mülakatları terletici geçebiliyor. Aşağıdaki repoda konular kategorilere göre bölünmüş, örnek kodlar veya linkler ile verilmiş. Temel bilgileri tazelemek için de uygun olabilir:
ML mülakatları hakkında kodlama, sistem tasarımı ve teori üzerine daha çok sohbet havasında örnekler içeren bir repo. Teknik ödevlerden ziyade mülakatların sözel use-case aşamaları için faydalı olabilir.
Deep Learning'i giriş seviyesinden DRL'e varana kadar kapsamlı bir şekilde kod örnekleri, slaytlar ve e-book ile ele alan
@SimonPrinceAI
'a ait bir repo.
GitHub:
ODTÜ Endüstri Mühendisliği bölümünde öğretilen her şeyi, sadece 3-4 ayda YouTube'da öğrenmek mümkün. ODTÜ de dahil Türkiye'de hiçbir üniversitenin de zerre kadar önemi yok.
Kendini geliştiren, şikayet edeceğine verimlilik yaratan bir ekip arkadaşının değeri ise paha biçilemez.
Yapay zeka için açılmış lisans bölümleri ve müfredatları benim içime sinmiyor. Alanın hala lisans olarak okunmak için uygun olmadığını düşünenlerden birisiyim. Bence tam herhangi bir mühendisliğin (tercihen bilgisayar) üzerine yüksek lisans olarak okunması gereken bir alan.
Görüntü işleme taskleriniz için halihazırda bulunan modelleri kullanarak size yardımcı olan bir etiketleme arayüzü. Neredeyse her ay güncelleme alarak taskler için çıkmış en güncel modelleri ekliyorlar.
GitHub:
MIT'nin Introduction to Deep Learning serisine ait ders videoları ve lab derslerinin kodları. 2024 yılı müfredatı da 2 gün önce başlamış. Canlı takip etmek isteyenler olabilir. 😄
Site:
Playlist:
GitHub:
Sıfırdan bir LLM eğitmek için "Build a Large Language Model (From Scratch)" kitabının kod örneklerini içeren repo. Kitaba açıkçası ne kadar ihtiyacınız var bilmiyorum, örnekler yeni başlayan biri için gereken şeyleri sağlıyor gibi. 😄
Link:
Geneleksel ML algoritmalarını, derin öğrenme tarafında da Tensorflow ve Pytorch örneklerini videolarıyla birlikte bulunduran bir kaynak. Derin öğrenme tarafında güncelliğini yitirmek üzere ama son günlerde yine trendlere çıkabilmiş.
GitHub:
LLM'lerin arkasındaki teoriyi anlama, güncel teknikler ile LLM fine-tune etme gibi zor erişilecek rafine bilgileri içeren bir repo. Yakın zamanda LLM uygulamaları geliştirme ve bunları deploy etmeye dair içerikler ekleyeceğini de söylüyor.
GitHub:
Python ile alakalı önemli konseptleri kurallı örneklerle anlatan bir repo. Sonlara doğru eşeğin kulağına su kaçırıp ek kütüphanelere, oyun yapımına vs. bile girmiş ama hoş. 😄
Güncelliğe göre sıralanmış şekilde Kaggle'daki bitmiş yarışmalara ve çözümlerine ulaşabileceğiniz derli toplu bir portal. Aynı zamanda kendi sunucularınıza da kurabiliyorsunuz.
Link:
GitHub:
Finans tarafında makine öğrenmesi üzerine çalışan kişilerin işine yarayabilecek bir veri toplayıcı. Firmalar özelinde haberler için metin analizi yapacaksanız oldukça işinize yarayabilir. Sadece yurtdışı hisse desteği var gibi.
GitHub:
Yandex Data School'un NLP kursunun reposu. Embedding, fine-tuning, sevdalısına prompting gibi konular hakkında içerikler var. 😄 Anladığım kadarıyla 1-2 senede bir müfredatları güncel metotlara göre yenileniyor.
GitHub:
Son günlerde iyice ismi duyulan TheAlgorithms'in Python örnekleri. İçinde lisans ve yüksek lisans programlama-algoritma derslerinizle ilgili olabilecek birçok kaynak kod bulabilirsiniz. Çoğu ev ödevi tadında.
Neural-network üzerine yazılmış paper ve modüllerin kaynak kodlarını ve ilgili açıklamalarını yan yana bulabileceğiniz güzel bir kaynak. Ben de transformer tarafı için faydalanmayı düşünüyorum.
Link:
Pandas ile veri üzerinde yapılan bazı işlemler alanda yeni olan arkadaşların kafasını karıştırabiliyor. 'PandasTutor' yazdığınız pandas fonksiyonlarını görselleştirerek olayların mantığını daha iyi kavramanıza yardımcı olabilir:
Kaggle'daki matematik olimpiyatları yarışmasını kazanan ekibin eğitim için oluşturdukları verisetleri ve eğittikleri modeller halka açıldı! Verisetleri 860K chain-of-thought ve 70K tool-integrated-reasoning tipi matematik problemi içeriyor.
Link:
Pandas sütunlara en uygun dtype'ı otomatik olarak seçmiyor. Örneğin float32'ye sığabilecek bir sütununuzu float64 modunda kullanıyor olabilirsiniz. Bu da boşu boşuna fazladan RAM harcamanız demek. FastAI'ın 'df_shrink' fonksiyonu ile bütün sütunlarınızı optimize edebilirsiniz.
PandasAI sayesinde OpenAI keyinizi kullanarak pandas verisetlerinizle konuşabilirsiniz. 😄 Ayrıca otomatik feature üretme, veri temizleme, eksik veri doldurma gibi deneysel rutinlere de sahip.
GitHub:
Temel Pandas bilginizi pekiştirmenize yardımcı olabilecek, 60 adet puzzle tipi soru ve çözümünden oluşan bir notebook. Arkadaş 100 soru hazırlamak istemiş ama bir yerde bıkmış sanırım. 😄
Link:
İstediğiniz bir firma-hisse hakkında istediğiniz kadar geçmişe dönük haberleri işleyip size özetler ve yorumlar çıkarmayı amaçlayan bir LLM. Geçen senenin DOW30 piyasa verileri üzerinde finetune edilmiş.
Link:
Anadolu Hayat Emeklilik Datathon'un
@kaggle
etabını
@atarikkarakas
ile birlikte 185 takım / 268 katılımcı arasından 1. olarak tamamladık. Final etabından sonra çözüme dair kodu ve detaylı anlatımını paylaşmayı düşünüyoruz. rrrrrrrocksolidd
Andrej Karpathy'nin "Neural Networks: Zero-to-Hero" serisi. Konuyu backprop'tan aktivasyonlardan almaya başlamış, zaman geçtikçte de LLM'lere kaydırıyor gibi. Güncel olarak ekleme yapmaya devam ediyor.
"Deep Learning with Python" kitabının yardımcı materyalleri. CV, text ve time-series data için örnek notebooklar içeriyor. Son bölümde temel seviyede de olsa Generative AI'a ufaktan bir giriş var. 😄
Artık deprem için gereksinim paylaşımları yapılıyor.
@snnclsr
,
@oguuzhansahiin
ve
@mervenoyann
ile birlikte verilen metinden ihtiyaç türünün çıkarılması için bir multi-label model geliştirdik. Model, toplanan ihtiyaçların ilgili birimlere hızlıca iletilmesine yardımcı olacak.
Takımımızın çözümü
@isbankasi
Machine Learning Challenge
#5
yarışmasının final etabında 284 takım arasından 1. olarak seçildi. Amaç, kullanıcının geçmiş etkinliklerine bakarak uygulama içindeki en uygun menülerin öne çıkmasını sağlayan bir çözümün geliştirilmesiydi.