Анализ данных (Data analysis)

28 Mar 2024 16:19

Канал для аналитиков уже в Telegram!

Его ведет Влад Князев, аналитик из финтеха, который ярко и с юмором пишет заметки и проводит эфиры о том, как выйти на новый уровень в карьере в IT.

Начинай прокачивать насмотренность системно уже сейчас👇

Подпишись на @godnolytika

Анализ данных (Data analysis)

28 Mar 2024 09:59

Не умеете эффективно работать с рекомендательными системами в ML?

Это можно исправить всего за 1 вебинар! И в итоге вы:
- узнаете основные принципы построения рекомендательных систем;
- познакомитесь с методами коллаборативной фильтрации;
- построите рекомендательную систему на практике.

Встречаемся 3 апреля в 18:00 мск на бесплатном практическом уроке от OTUS. Спикер Мария Тихонова – PhD in Computer Science, Senior Data Scientist в SberDevices и преподаватель ВШЭ.

Занятие будет приурочено к старту курса «Machine Learning. Advanced». Доступно обучение в рассрочку.

Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить вебинар и получить запись: https://otus.pw/EKVm/?erid=LjN8K31KR

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Анализ данных (Data analysis)

27 Mar 2024 16:43

Приходите на онлайн-презентацию «GitVerse: открой вселенную кода» от СберТеха

GitVerse – платформа для работы с исходным кодом. На ней разработчики могут бесплатно размещать проекты с открытым и закрытым кодом. Сервис создан и размещен в России, поэтому работать с ним удобно, безопасно и надежно.

29 марта в 10:00 на онлайн-мероприятии «GitVerse: открой вселенную кода» СберТех расскажет о новой функциональности GitVerse. Разработчикам представят дорожную карту развития и анонсируют инструменты для повышения продуктивности.

Что в программе:
· Тренды разработки и роль открытого ПО в современном ИТ
· Возможности GitVerse и планы развития
· GigaCode – AI-помощник разработчика (AI, artificial intelligence — искусственный интеллект)
· Участие комьюнити в проекте
· Пакет облачных сервисов и его преимущества для разработчиков
· Обзор интересных репозиториев на GitVerse
· Реальные кейсы разработки и оптимизации с помощью GitVerse
· Общение в прямом эфире

Спикеры – ведущие ИТ-эксперты.

Узнать больше о GitVerse и зарегистрироваться на мероприятие.

Анализ данных (Data analysis)

27 Mar 2024 09:02

Есть ли мемы на Марсе? Как вытянуть репку с помощью кода? Попробуйте разгадать все тайны Гиперкуба на Tinkoff CTF.

20 и 21 апреля пройдет ИТ-соревнование с призами до 420 000 ₽.

Выберите лигу по скиллам и участвуйте даже без опыта в спортивном хакинге. Задания будут интересны сильным разработчикам, QA- и SRE-инженерам, аналитикам и другим ИТ-специалистам.

Играйте как вам удобно: онлайн из дома или офлайн — в одном 16 городов России, Беларуси и Казахстана. В офлайне вас ждет общение с другими игроками, квизы, мерч и другие развлечения.

Узнайте больше о соревновании и зарегистрируйтесь до 19 апреля

erid:2VtzqxduGN9
Реклама. АО "Тинькофф Банк", ИНН 7710140679, лицензия ЦБ РФ № 2673

Анализ данных (Data analysis)

25 Mar 2024 08:54

🛠 Dataverse

Простое, стандартизированное и удобное в использовании решение для обработки данных и управления ими, для специалистов по обработке данных, аналитиков и разработчиков в эпоху LLM.

Даже если вы мало что знаете о Spark, вы можете легко использовать его через dataverse.

▪с Dataverse вы получаете возможность
использовать множество функций предварительной обработки данных без необходимости установки различных библиотек.
▪позволяет генерировать данные для анализа и обучения больших языковых моделей (LM).
▪ вы можете с легкостью использовать Spark, независимо от вашего уровня знаний.
▪ инструмент упрощает совместную работу пользователей с различным уровнем владения Spark.

pip install dataverse

⚙️ Github

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

24 Mar 2024 11:19

🔥 Nvidia опубликовала в открытом доступе бесплатные обучающие курсы для пользователей любого уровня подготовки по нейросетям и нейромоделям для понимания работы ИИ

⏩ объяснение генеративного ИИ: базированный 2-часовой курс, который подробно объяснит устройство нейронок, их применение и возможности;

⏩ создаём «мозг» за 10 минут: объяснит, как нейронка обучается на данных и покажет всю математику у неё под капотом;

⏩ введение в ИИ в центре обработки данных: всё про машинное обучение и глубокое обучение; какие есть фреймворки и как видеокарты двигают ИИ;

⏩ усиляем свою LLM с помощью RAG: объяснит всю базу по генерации с дополненной выборкой;

⏩ создание своих RAG-агентов: мощнейший 8-часовой курс про масштабируемые стратегии развертывания для LLM и векторные базы данных;

⏩ ускорение работы с Data Science без изменения кода: всё об обработке данных и машинном обучении без переписываний кода;

⏩ усиление рекомендательных систем с помощью ИИ: курс-коллаб NVIDIA и YouTube;

⏩ устройство сетей: база про протоколы TCP/IP и Ethernet — необходимо для понимания процессов обработки данных.

@ai_machinelearning_big_data

Анализ данных (Data analysis)

23 Mar 2024 08:01

🔥 Нужны примеры кода, и настройка работы с API ChatGPT?

Если вы интересуетесь актуальными техниками промпт-инжиниринга и хотите внедрять ChatGPT в бизнес-процессы – приглашаем на открытый вебинар «Промптинг языковых моделей и ChatGPT: продвинутые техники»

— Узнаете какие существуют техники промптинга для языковых моделей
— Поймёте, как работать с API ChatGPT
— Познакомитесь с возможностями ChatGPT в реализации агентов
— Увидите примеры кода для работы с агентами

📊 Урок проведёт Александр Брут-Бруляко. Занимается исследованиями с фокусом на персонализацию коммуникаций в СБЕР Neurolab.

Начало: 25 марта, 20:00 МСК

После вебинара можно записаться на курс «Natural Language Processing (NLP)». Курс доступен для приобретения в рассрочку.

🔴 Записаться на событие - https://otus.pw/uZIN/

Анализ данных (Data analysis)

22 Mar 2024 17:07

Не умеете выводить ML-модели в прод?

Это можно исправить совершенно бесплатно и всего за пару часов разобраться:
- как подготовить модель к публикации;
- как написать API и упаковать ее в контейнер Docker;
- как создать несколько копий модели в защищенном сегменте сети и развернуть балансировщик нагрузки для обслуживания соединения с внешними клиентами;
- как упаковывать модели и разворачивать их в микросервисной архитектуре.

Встречаемся 25 марта в 20:00 мск на бесплатном практическом уроке от OTUS. Спикер Игорь Стурейко — Teamlead и главный инженер проекта НИИгазэкономика.Занятие будет приурочено к старту курса «Machine Learning. Advanced».

Доступно обучение в рассрочку.

Пройдите короткий тест прямо сейчас, чтобы посетить вебинар и получить запись: https://otus.pw/tYyi/?erid=LjN8KQWbU

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Анализ данных (Data analysis)

22 Mar 2024 09:02

💻 Yandex Cloud выпустила большое обновление платформы для работы с данными

Облачная платформа запустила сервис для управления метаданными Yandex MetaData Hub, повысила безопасность баз данных, а инструмент BI-аналитики Yandex DataLens получил новые возможности. Всё это позволит компаниям быстро и надёжно создавать дата-проекты в облаке — от корпоративных хранилищ данных до аналитических и рекомендательных систем.

💬 Больше об обновлениях платформы данных читайте в статье.

Анализ данных (Data analysis)

20 Mar 2024 13:02

🌟 Максимально наглядное объяснение Machine Learning

⏩Зацените — сайт, посвящённый ML, который сплошь состоит из схем и диаграмм.
Здесь супер доступно и понятно описываются основные темы Машинного обучения, уж теперь то станет понятно абсолютно всё

🌟 Наслаждайтесь)

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

19 Mar 2024 16:46

🔥 HPT 🔥 - новое семейство открытых мультимодальных LLM от Hypergain.

HPT (Hyper-Pretrained Transformer) демонстрирует мощные возможности в нескольких мультимодальных тестах.

▪Github: https://github.com/hyperGAI/HPT
▪HuggingFace: https://huggingface.co/HyperGAI/HPT
▪Project: https://hypergai.com/blog/introducing-hpt-a-family-of-leading-multimodal-llms

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

19 Mar 2024 10:07

📌Создание веб-приложения для регрессионного анализа с нуля на Python

⏩Это приложение позволяет строить модель множественной линейной регрессии на основе набора данных.
В процессе используются библиотеки Pandas, Matplotlib, Numpy, Streamlit.
Параллельно затрагивается много важных аспектов, например, чтение данных из Excel, даже немного о работе с CSS.
Обсуждаются разные аспекты, связанные с анализом данных и Data Science.

⏩Отличная возможность прокачать скиллы создания DataScience-приложений; как вариант продемонстрировать этот пет-проект потенциальному работодателю

📎 Подробный кликабельный план ролика
📎 Ролик

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

18 Mar 2024 20:26

🔥 Британская компания создаст лазерную систему контроля плазмы для термоядерных реакторов будущего

*️⃣Британская компания Tokamak Energy заявила, что разрабатывает новую технологию лазерных измерений, которая имеет решающее значение для контроля экстремальных условий внутри реакторов будущих термоядерных электростанций и доставки чистой энергии в сеть. Для этого плазменный жгут должен оставаться стабильным, что при рабочих температурах свыше 100 млн градусов так просто не проверить.

*️⃣Контролировать качество плазмы в реакторе — её плотность и температуру — предложено с помощью новой лазерной системы дисперсионного интерферометра. Сейчас она работает на испытательном стенде в штаб-квартире Tokamak Energy в Оксфорде, прежде чем позже в этом году будет установлена на прототипе сферического термоядерного реактора компании — установке ST40.

*️⃣В прошлом году компания Tokamak Energy успешно ввела в эксплуатацию на установке ST40 лазерную диагностику на эффекте томсоновского рассеяния для получения подробных показаний температуры и плотности плазмы в определенных местах. В дополнение к этому новая система дисперсионного интерферометра будет определять среднюю плотность по всему плазменному жгуту. Компания утверждает, что это будет простой, надёжный и безотказный способ контроля качества плазмы в реакторе, который обязательно найдёт применение в будущих электростанциях.

📎 Читать подробнее

@vistehno

Анализ данных (Data analysis)

18 Mar 2024 11:02

📌Метрики в машинном обучении: понимание, применaение и интерпретация

Годная статья о метриках в Machine Learning.

Разбираются:
⏩Accuracy, Confusion Matrix, Precision, Recall, F1-мера, ROC-AUC, Log Loss — для задач классификации

⏩MSE, RMSE, R², MAE, MAPE, SMAPE, WAPE, RMSLE — для задач регрессии

📎 Статья

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

18 Mar 2024 08:20

🚀 60 days of Data Science and ML with project Series

Полезный репозиторий #ML с более чем 100 проектами и с более чем 200 примерами проектирования систем машинного обучения:

▪ Github

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

28 Mar 2024 12:03

⚡️ Яндекс показал третье поколение языковых моделей YandexGPT

⏩YandexGPT 3 Pro — первая нейросеть, которая вошла в линейку YandexGPT 3. В дальнейшем их станет больше: каждая будет ориентирована на решение задач определённого типа.

⏩Бизнес сможет дообучать обновленную модель под реальные задачи компании самостоятельно в сервисе ML-разработки Yandex DataSphere. Чтобы запустить процесс дообучения, нужно загрузить в DataSphere файл с примерами запросов и эталонными ответами на них. Такая нейросеть будет доступна только дообучившей её компании.

⏩Качество нейросети YandexGPT 3 Pro можно оценить в демо-режиме. Зарегистрированным пользователям доступно 100 бесплатных запросов в час. Плюс компания снизила стоимость на языковую модель почти в два раза.

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

27 Mar 2024 18:44

🖥 Линейный дискриминантный анализ (LDA). Принцип работы и реализация с нуля на Python

Держите полезную статью)
LDA — алгоритм классификации и понижения размерности, позволяющий производить разделение классов наилучшим образом. Основная идея LDA заключается в предположении о многомерном нормальном распределении признаков внутри классов и поиске их линейного преобразования, которое максимизирует межклассовую дисперсию и минимизирует внутриклассовую.

Некоторые мысли из статьи:
⏩LDA может быть предпочтительнее логистической регрессии в ряде случаев.

⏩Алгоритм LDA включает расчет априорных вероятностей и средних значений признаков, а также нахождение собственных векторов и значений.

⏩Существуют другие подходы к решению задач через нахождение собственных векторов, такие как сингулярное разложение и метод наименьших квадратов.

⏩Модификации LDA, такие как квадратичный дискриминантный анализ (QDA), гибкий дискриминантный анализ (FDA) и ядерный дискриминантный анализ (KDA), улучшают качество модели и увеличивают количество задач, в которых его можно применить.

⏩Регуляризация поддерживается в LDA и его модификациях через степень сжатия ковариационной матрицы.

📎 Статья

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

27 Mar 2024 11:16

🕐Pendulum

Хотя встроенный пакет datetime достаточно хорош для простых случаев работы с датами, он не подходит для комплексных задач.

Pendulum предлагает более интуитивно понятный и удобный для пользователя API для работы с датами и временем, это делает его удобной заменой стандартного класса datetime.

▪ Github

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

26 Mar 2024 08:54

📌Немного о lifecycle в DS

Жизненный цикл модели в Data Science — это многоэтапный процесс, в течении которого исследователи, инженеры и разработчики обучают, разрабатывают и обслуживают модель машинного обучения.

Разработка модели принципиально отличается от традиционной разработки и требует своего собственного уникального способа разработки. Скажем, модель машинного обучения — это приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое дает возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе собственного опыта без явного участия человека.

Основная цель модели заключается в том, чтобы компания смогла использовать преимущества алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения для получения дополнительных конкурентных преимуществ.

Основные этапы:
⏩Анализ данных. Задача этого шага – понять слабые и сильные стороны в имеющихся данных, определить их достаточность, предложить идеи, как их использовать, и лучше понять бизнес-процессы заказчика.

⏩Сбор данных. Сбор данных — это процесс сбора информации по интересующим переменным в установленной систематической форме, которая позволяет отвечать на поставленные вопросы исследования, проверять гипотезы и оценивать результаты.

⏩Нормализация данных. Этот шаг в процессе подготовки — это место, где аналитики и инженеры данных обычно проводят большую часть своего времени: очистка и нормализация "грязных" данных.

⏩Моделирование данных. Моделирование данных — это сложный процесс создания логического представления структуры данных.

⏩Конструирование признаков. Конструирование признаков состоит из учета, статистической обработки и преобразования данных для выбора признаков, используемых в модели.

📎 Читать подробнее

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

24 Mar 2024 15:20

🚀 AnyV2V: новый фреймворк Plug-and-Play для любых задач редактирования видео.

- Сайт: https://tiger-ai-lab.github.io/AnyV2V/
- Код: https://github.com/TIGER-AI-Lab/AnyV2V
- arXiv: https://arxiv.org/abs/2403.14468
- Huggingface: https://huggingface.co/papers/2403.14468

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

23 Mar 2024 09:02

⚡️ Nvidia и Dell представили ИИ-систему AI Factory для объединения ПК, СХД и сетевых устройств

⏩На конференции Nvidia GTC компания Dell Technologies анонсировала систему AI Factory — корпоративное решение искусственного интеллекта, которое объединяет ноутбуки, ПК, системы хранения данных и сетевые устройства.

⏩AI Factory включает вычислительные системы, системы хранения данных, сетевые устройства, рабочие станции и ноутбуки Dell с инфраструктурой искусственного интеллекта Nvidia и программным обеспечением Enterprise AI на основе технологий высокоскоростной сетевой структуры Spectrum-X.

⏩AI Factory можно будет развернуть по всей корпоративной сети. Решение поддерживает также периферийное развёртывание с использованием рабочих станций Precision AI-ready, NVIDIA AI Workbench и серверов PowerEdge-XR и облачное развёртывание через поставщиков таких услуг. Dell и Nvidia развивают сотрудничество для создания крупномасштабной системы искусственного интеллекта на базе Dell PowerEdge XE9680 с последними графическими процессорами Nvidia, платформой Spectrum-X Ethernet и хранилищем Dell PowerScale F710.

⏩AI Factory с поддерживает широкий спектр вариантов использования и приложений искусственного интеллекта. Решение предлагает поддержку всего жизненного цикла GenAI, от вывода и извлечения дополненной генерации (RAG) до настройки модели, разработки и обучения.

⏩Решение будет доступно по подписке Dell Apex, а клиенты будут платить только за фактически использованные ресурсы.

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

22 Mar 2024 19:07

🖥 TorchTune

Torch Tune - это встроенная библиотека Pytorch, позволяющая легко создавать, настраивать и экспериментировать с LLMS.

git clone https://github.com/pytorch/torchtune.git
cd torchtune
pip install -e .

▪Github

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

22 Mar 2024 11:02

🔥 Первый пациент Neuralink с мозговым имплантом показал, как играет в шахматы на компьютере

⏩В январе этого года первый парализованный доброволец перенёс операцию по установке в черепную коробку импланта Neuralink, который позволил ему научиться управлять курсором на ноутбуке при помощи мозговых импульсов. Компания на этой неделе опубликовала видео, демонстрирующие обретённые после этой операции добровольцем новые физические возможности.

⏩В ходе трансляции, которую Neuralink предсказуемо осуществляла на платформе X, представитель компании представил аудитории 29-летнего Ноланда Арбоу (Noland Arbaugh), который восемь лет назад получил травму спинного мозга и утратил подвижность всех четырёх конечностей. Как пояснил сам находящийся в специальном кресле пациент, он не может двигать руками и ногами, а также не чувствует ничего ниже уровня плеч.

⏩При этом сам доброволец находился во время трансляции в прекрасном расположении духа, много улыбался и шутил. По его словам, операцию по установке импланта он перенёс очень легко, из больницы его выписали уже на следующий день. После некоторой тренировки и настройки оборудования он научился управлять с помощью мысли курсором на экране ноутбука, и в первые дни появление подобной возможности настолько будоражило его эмоционально, что он просыпался в шесть утра и с нетерпением ждал, когда получит доступ к заветному ноутбуку.

📎 Читать подробнее

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

21 Mar 2024 15:45

📌Годная шпаргалка по R для специалиста Data Science

⏩Не так часто я упоминаю R в постах, а ведь это прекрасный инструмент, знание которого поможет там, где не справляется Python, Julia и другие ребята

⏩Итак, с помощью R можно:
— Очистить и обработать данные. Например, для обработки массива информации о популярности разных товаров на R можно написать программу, которая сгруппирует данные о покупках по товарам, удалит дубли и подготовит таблицу для дальнейшей аналитики.

— Провести статистический тест. Посчитать среднюю продолжительность и увидеть, есть ли статистически значимая разница между несколькими показателями.

— Объединять данные из разных таблиц. Взять таблицы разных форматов, собрать из них данные и обрабатывать все как единый файл.

— Отрисовать интерактивный график. Распределить данные, отрегулировать параметры.

— Анализировать регрессионные модели. Выявить отношения между переменными — например, как доход магазина зависит от разных факторов.

— Провести другую математическую операцию. Объединить многомерные массивы, спрогнозировать величину, распознать текст. Для большинства задач есть готовые библиотеки, либо можно написать собственный код, используя широкий математический инструментарий.

⏩А вот держите годную шпаргалку по R)

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

20 Mar 2024 11:56

Бесплатный курс по Backend-разработке от Газпромбанка 💻

Газпромбанк приглашает тебя в бесплатную академию GPB IT Factory с оффером для лучших студентов.

Ты сможешь прокачать свои скиллы в backend-разработке, создать с нуля чат-бот «Минибанк» на языке Java/Kotlin и Java Spring Boot приложение, которые сможешь добавить в свое портфолио.

Кроме этого, лучшие студенты программы смогут присоединиться к команде Газпромбанка на позицию начинающего специалиста с перспективой роста до middle-позиции. 

Мы ждем студентов последнего курса или тех, кто уже завершил(-а) обучение в вузе и сможет посещать занятия в Москве. Для прохождения отбора достаточно обладать инженерным мышлением, владеть одним из языков программирования, а также знать основы SQL, Computer Science и Linux. 

Оставить заявку

Анализ данных (Data analysis)

19 Mar 2024 14:27

🔥 Полезная статья о квантизации нейросетевых моделей от ML-разработчика Яндекса

Проработав несколько лет в команде, задачей которой стояла квантизация моделей для умных колонок, автор решил поделиться знаниями и рассказать, зачем нужна квантизация, в какой момент лучше всего квантизовать модель, а также рассмотреть разные типы данных и современные методы квантизации.

Статья о том, как можно сэкономить ресурсы на устройствах, заставить модели работать быстрее, а значит, экономить деньги и улучшить пользовательский опыт.

📎Статья на Хабре

@data_analysis_ml

Анализ данных (Data analysis)

19 Mar 2024 08:07

Знание SQL — must have в сфере аналитики

Этот язык программирования помогает создавать, менять, обновлять базы данных и извлекать из них информацию для анализа. Он будет полезен не только аналитикам, но и всем, кто связан с данными — продакт- и проджект-менеджерам, маркетологам, финансистам.

На бесплатном курсе-симуляторе «Введение в SQL и работу с базой данных» вы сможете примерить на себя роль аналитика.

Перед вами будет стоять реальная аналитическая задача, в ходе решения которой вы узнаете:
- как хранятся данные
- какие бывают виды баз данных и чем они отличаются
- как подключаться к реляционным базам данных
- как делать простые запросы в SQL
- как создавать простые отчёты и аналитику

Все участники курса получат гайд для начинающих аналитиков.

К концу курса SQL станет для вас близким и понятным. Приглашаем вас в увлекательное путешествие!
Зарегистрироваться - https://netolo.gy/c0Sg
Реклама ООО “Нетология” LatgBTxQo

Анализ данных (Data analysis)

18 Mar 2024 18:03

При работе в офисе руководитель всегда может следить за настроением подчинённых и вовремя давать пинка любителям раскладывать пасьянсы. Но на удалёнке часто возникают проблемы с дисциплиной, и эффективность команды снижается 📉

На помощь приходит виртуальное пространство от Яндекс 360. На вебинаре 20 марта в 11:00 ребята расскажут о тонкостях выстраивания дистанционной работы, даже если сотрудники находятся в разных часовых поясах. Зарегистрироваться можно здесь 👈

Анализ данных (Data analysis)

18 Mar 2024 09:02

Научитесь эффективно использовать нейросети в своей работе. Приглашаем на бесплатный мини-курс Skillbox «Data Science с нуля: пробуем профессии на практике за 5 дней». Окунитесь в сферу IT и решите, какая специальность вам ближе.


🎁 Регистрация по ссылке: https://epic.st/5ePgV?erid=2VtzqwdsHt8

Чем займётесь на мини-курсе? Узнаете, где востребована наука о данных, и разберётесь в различиях её основных направлений. Освоите азы главного языка Data Science — Python, а также визуализируете с помощью него данные. Изучите базовые конструкции языка SQL и наконец поймёте, как же работают нейросети.

В знакомстве с профессиями вас будет сопровождать Анастасия Борнева — руководитель направления по исследованию данных в «Сбере». В финале мини-курса в прямом эфире она разберёт практические задания и ответит на все вопросы.

🎉 Все участники получат крутые бонусы и подарки!

Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880

Анализ данных (Data analysis)

17 Mar 2024 11:20

🔥 Дайджест полезных материалов из мира Машинного обучения за неделю

Почитать:
— Где изучать DevOps. Бесплатные курсы, книги и полезные материалы
— Ускорение вычислений Machine Learning
— Основы Actor-Critic алгоритма
— Алгоритмы AdaBoost (SAMME & R2). Принцип работы и реализация с нуля на Python
— Разработка SQL Expert Bot: подробный гайд по использованию Vercel AI SDK и API OpenAI
— Выжимаем из Random Forest максимум: увеличиваем полноту при 100% точности
— Как машинлернеры мерили экспрессию генов от воздействия лекарств
— Cognition представила нейросеть Devin, которая умеет осуществлять полный цикл разработки ПО
— Как выбрать и внедрить  OCR-систему для распознавания и сверки документов
— Градиентный бустинг. Реализация с нуля на Python и разбор особенностей его модификаций (XGBoost, CatBoost, LightGBM)
— Генерация коротких текстов в жанре фэнтези, по заданным параметрам
— Дилемма ИИ: когда обучение больших языковых моделей заходит в тупик
— 11 лучших программ для нейросетей
— DevLog D-09toD-11. I can't Imagine the backprop.
— pip Trends newsletter - 16-Mar-2024
— Using Ollama: Getting hands-on with local LLMs and building a chatbot
— FiftyOne Computer Vision Tips and Tricks - March 15, 2024
— Understanding Machine Learning
— Unleashing the Power of Transfer Learning in Deep Learning
— The Ultimate Guide to Generating Images for Dating Profiles with Stable Diffusion on Astria.ai
— A PROJECT ON TRAFFIC SIGN CLASSIFICATION USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK.
— Fine tune your pre-trained model using this notebook
— How to change Jupyter notebook color/themes?

Посмотреть:
🌐 Midjourney невероятное обновление! Используй образец персонажа.
🌐 Где изучать Linux в 2024. Бесплатные курсы, книги и ресурсы
🌐 Adopting Language Models Requires Risk Management — This is How with Patrick Hall (⏱ 47:07)
🌐 Evaluating Synthetic Data with Post-Processing Techniques with Samruddhi (Sam) Kulkarni (⏱ 24:17)
🌐 Interview "Open Table Formats Reshaping the Data Industry: A Deep Dive" (⏱ 01:07:06)

Хорошего дня!

@data_analysis_ml