Въведи своя e-mail и парола за вход, ако вече имаш създаден профил в DEV.BG/Jobs
Въведи своя e-mail и ще ти изпратим твоята парола
Онлайн събитие
Това събитие е част от потребителската група Machine Learning.
ПРОГРАМА:
Мартин ще представи свой личен проект, в който прилага техниката llm2vec върху българския LLM BgGPT.
За целта ще засегне следните теми:
>>> Базово използване на LLM
>>> Кратко въведение за Retrieval Augmented Generation
>>> Процедурата LLM2Vec
Bidirectional Attention
Masked Next Token Prediction
Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings
>>> Q&A част
Събитието е безплатно, но със задължителна предварителна регистрация.
ПОТРЕБИТЕЛСКА ГРУПА: Machine Learning
Събитието е част от потребителската група за Machine Learning. Всеки месец организираме събития на тема свързана с Machine Learning. За да не изпускате интересна информация по темата – абонирайте се.
ОРГАНИЗАТОР: DEV.BG е специализиран Job Board за IT обяви.
Machine Learning обяви: Ако си търсиш работа свързана с Machine Learning технология, разгледай обявите тук.
КОГА: 25.09.2024 г., 19:30 ч.
Очакваме ви!
Мартин е Principal ML Engineer в Smule Bulgaria. Специалността му е да участва в целия процес по разработката на ML решения – от прототип до production, че и след това. В последните години е с основен фокус върху препоръчващи системи, но е работил по проблеми като sentiment analysis, influencer identification, document clustering и business event classification.
Най-голямa страст има към препоръчващи системи, NLP и обработката на графи. Участва в хакатони, дататони и т.н.
Има магистърска степен – специалност „Извличане на информация и откриване на знания“ в СУ и бакалавърска степен – специалност „Софтуерно инженерство и мениджмънт“ в Единбургския университет.
FactSet предоставя превъзходна аналитична услуга, съдържание и технологии, за да помогне на повече от 88 000 потребители да видят и да се възползват от възможностите.
Iris.ai е вашият най-добър помощник в научните изследвания, който използва NLP, за да намира, извлича и обобщава ключови данни от огромни научни бази данни.
