Большое обновление для таблицы лидеров Massive Text Embedding Benchmark (MTEB), которое упрощает поиск нужной модели !
Добавлены фильтры для поиска моделей, по памяти, размеру и параметрам.
https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard
@data_analysis_ml
🖥 Обнаружение аномалий с помощью PyOD
— pip install pyod
PyOD — это универсальная масштабируемая библиотека Python для поиска аномалий в многомерных данных.
Содержит ряд очень полезных алгоритмов:
🟡TODS — для обнаружения выбросов временных рядов
🟡PyGOD — для обнаружения выбросов на графиках
Кстати, к PyOD прилагается 45-страничный подробный документ по эталонному обнаружению аномалий (если не открывается, вы знаете)
И да, PyOD отлично скейлится — здесь инструкция по запуску PyOD на распределенных системах и на центрах обработки данных
🖥 GitHub
@data_analysis_ml
📚 Anthropic-cookbook
Коллекция ноутбуков/ советов, гайдов, демонстрирующих интересные и эффективные способы использования Claude.
▪ Github
@data_analysis_ml
💨 Scaling hierarchical agglomerative clustering to trillion-edge graphs
Кластеризация графов объединяет похожие элементы в группы, что помогает лучшему понять взаимосвязи в данных.
В этой статье инженеры Google рассказывают о ключевых методах, которые позволили им построить мощнейший алгоритм, позволяющий группировать графы с триллионами ребер.
https://research.google/blog/scaling-hierarchical-agglomerative-clustering-to-trillion-edge-graphs/
@data_analysis_ml
📌PyTorch Sentiment Analysis — анализ эмоциональной составляющей текста
В этом репозитории содержатся разные реализации анализа текста в PyTorch:
— с использованием "мешка слов" (bag of words)
— с помощью рекурретной нейросети (RNN)
— посредством свёртной нейросети (CNN)
— с помощью модных трансформеров
🖥 GitHub
@data_analysis_ml
🔥Common Voice 17 теперь на hf.
Common Voice 17 - датасет С 31 175 часами аудиозаписей (и транскрипций) на 124 языках 🎶
Большинство аудио в датасете содержат демографические метаданные, такие как возраст, пол и акцент, которые могут помочь повысить точность систем распознавания речи.
Хотите попробовать?
from datasets import load_dataset
cv17 = load_dataset("mozilla-foundation/common_voice_17_0",
"hi",
split="test",
streaming=True)
🧠 Open AI только что добавили новую функцию памяти в Chatgpt.
Память теперь доступна всем пользователям ChatGPT Plus.
Пользоваться памятью очень просто: просто запустите новый чат и напишите ChatGPT все, что вы хотели бы, чтобы он запомнил.
Функция памяти ChatGPT позволяет запоминать нужные вам детали, чтобы в будущем сделать общение актуальным и персонализированны.
ChatGPT автоматически сохраняет такие детали, как ваши личные предпочтения, но вы также можете попросить ChatGPT запомнить конкретную информацию, сказав:
"Запомнить это" или "Сохрани это в своей памяти".
Примечание:
1. Эта функция доступна только в GPT-4, но не в версии 3.5.
2. Если вы хотите удалить что-либо из памяти, вы можете сделать это через настройки управления памятью
3.Похоже, что это замедляет работу GPT-4, потому что он пытается получить доступ к памяти, а затем отвечает.
Память можно включить или отключить в настройках.
@data_analysis_ml
⭐️ Data Science разбор реальной задачи с собеседования. Прогнозирование оттока клиентов.
▪Смотреть
▪Данные
▪Ноутбук
@machinelearning_interview
🖥 Giskard — библиотека Python для оценки и тестирования LLM-, ML-моделей
Помогает обнаруживать проблемы в моделях.
Сканирует LLM, позволяет определить производительность, фиксирует проблемы безопасности.
Установка: pip install "giskard[llm]" -U
▶️ Попробовать в Google Colab
🖥 GitHub 3.1k ⭐️
@data_analysis_ml
🌟 Mage-ai — отличная замена Airflow
Позволяет:
• интегрировать и синхронизировать данные из сторонних источников
• создавать конвейеры обработки данных в реальном времени и в пакетном режиме, используя Python, SQL и R
• производить запуск, мониторинг и оркестровку тысяч конвейеров
🖥 GitHub 7k ⭐️
@data_analysis_ml
📌Классификация и ординация с помощью R
В этой статье мы поговорим о том, как делать кластерный анализ и строить тепловые карты экспрессии в R.
Рассмотрим такие понятия как:
• Многомерные данные
• Облако точек в многомерном пространстве
• Коэффициенты сходства-различия
• Евклидово расстояние
• Коэффициент Жаккара
• Иерархическая кластеризация
• Алгоритмы иерархической кластеризации на основании расстояний
• Метод ближайшего соседа
• Метод отдаленного соседа
• Метод невзвешенного попарного среднего
📎 Статья
@data_analysis_ml
Когда опять ничего не получается
Помните, как котёнок в мультике складывает кубики и приговаривает: «Опять ничего не получается. Ну, и пожалуйста, ну и не нужно»? Так многие бросают английский, думая, что научиться звучать уверенно невозможно.
На самом деле всё реально. Есть три слагаемых в изучении английского, которые помогают прийти к результату и повысить уровень. Первое: чёткая цель, которая будет мотивировать двигаться дальше. Второе: продуманный план обучения, а не отдельные занятия время от времени, чтобы видеть постоянный прогресс. И третье: большое количество разговорной практики, чтобы наконец избавиться от языкового барьера.
На курсах английского от Яндекс Практикума всё именно так:
✺ Преподаватели-профессионалы, прошедшие отбор: они сфокусированы на вашем результате и помогают достигать целей в комфортной обстановке.
✺ План обучения, который адаптируется под текущий уровень языка — так вы не будете снова учить то, что хорошо знаете, а сможете сосредоточиться на темах, которые пока вызывают сложности.
✺ Много разговорной практики, в том числе с иностранцами, чтобы раскрепоститься в общении и почувствовать себя увереннее, например в поездках.
✺ Программа, разработанная методистами с кембриджским дипломом DELTA: чтобы развивать навыки по международным стандартам обучения.
Начните путь к новому уровню английского с малого: запишитесь на бесплатную консультацию. Куратор определит языковой уровень и подберёт курс под ваши цели и амбиции. Всего 30 минут, которые ни к чему вас не обязывают, но помогут поверить в свои силы.
Эффективный способ быстрого освоения ChatGPT.
Создание правильных промптов и обучение нейронной сети - это долгий процесс, требующий значительных временных затрат.
Здесь разработан краткий курс из 5 уроков по ChatGPT. После его прохождения вы сможете создать 9 нейронных сетей, которые помогут вам:
▪️ найти ошибки и оптимизировать код
▪️ генерировать посты в Телеграме
▪️ создавать заголовки для рекламы
* отдать всю рутину на выполнение нейронке
Вы также сможете разработать своих нейро-помощников для продаж, маркетинга и других целей.
Бесплатный доступ доступен сразу после регистрации.
Реклама. ООО "ТЕРРА ЭЙАЙ". ИНН 9728019395. erid: LjN8KYXR3
⚡️ Quix Streams - это облачная нативная библиотека для обработки данных в Kafka с использованием Python.
Инструмент разработан, чтобы предоставить возможности распределенной системы в виде легкой библиотеки, сочетая низкоуровневую масштабируемость и отказоустойчивость функций Kafka с простым в использовании интерфейсом Python.
Отлично подходит для новичков, которые хотят познакомиться с потоковой обработкой.python -m pip install quixstreams
• Github
• Docs
@data_analysis_ml
🖥 Обнаружение статистических выбросов в Python
Выбросы — значения или наблюдения, отклоняющиеся от других данных. Всегда нужно сравнивать наблюдение с другими значениями, полученными тем же способом, прежде чем называть их выбросами.
Имеет смысл формально выделять два класса выбросов: экстремальные значения и ошибки. Экстремальные значения интереснее, потому что они возможны, но маловероятны.
В этой статье — несколько подходов к обнаружению выбросов в Python; от простых методов, таких как описательная статистика (включая минимальные, максимальные значения, гистограмму, прямоугольную диаграмму и процентили), до более формальных методов, таких как фильтр Хэмпеля, тесты Граббса, Диксона и Рознера.
📎 Поехали
📎 Кстати, по анализу выбросов в R
#junior
@data_analysis_ml
🌟 Большой список ресурсов для практики Data Science
Это подборка библиотек Python, ссылок на туториалы, ссылок на примеры кода для решения DS-задач.
🖥 GitHub
@data_analysis_ml
Регистрация на «Я Железо 2024» открыта✨
Яндекс — это не только софт. Мы расскажем вам о создании умных устройств, автономного транспорта и роботов.
В этом году будет два трека:
🦾 HardWare — презентуем доклады об устройстве шасси робота, голосовом управлении в ТВ, изменениях в тестировании умных устройств, системе питания в роботе и требованиях к автомобильной электронике и её испытанию.
🌍 SoftWare — расскажем, как софт Яндекса управляет автомобилем, о локализации в беспилотных технологиях и использовании DSP и NPU-чипов, тестировании Алисы и о том, как устроен Test-driven Development в Embedded.
А еще вы сможете поболтать с Алисой, познакомиться со складскими роботами, разобраться в типах лидаров и узнать, как вас видит робот-доставщик.
В конце программы всех участников ждёт афтерпати!
Когда: 18 мая в Москве офлайн + онлайн
Зарегистрироваться и посмотреть программу мероприятия можно тут.
Реклама. ООО "Яндекс", ИНН 7736207543.
🖥 Whisper.cpp для перевода аудио в текст
🟡Высокопроизводительный интерфейс на C++ для модели Whisper от OpenAI, которая отлично распознаёт текст.
Простая реализация на C/C++ без зависимостей.
Особенности самой модели Whisper:
— Хорошо распознает русский текст (даже с вкраплениями английского)
— Хорошо распознает цифры
🖥 GitHub
🟡 Использование
Кстати, интересный факт: Whisper.cpp был написан Георгием Гергановым всего за 5 дней
@data_analysis_ml
🔥 Animation with text that highlights important events
Анимация является выразительным средством, оживляющим ваши данные, и Matplotlib предлагает специализированные инструменты для этой цели.
Это руководство представляет собой подробное пошаговое руководство с кодом, который вы можете воспроизвести для создания эффектных анимаций.
• Читать
@data_analysis_ml
🌟 О работе трансформеров с контекстом
Отличная статья для глубокого понимания, как трансформеры работают с контекстом.
Детально описаны механизмы, благодаря которым это вообще возможно, в том числе и механизм внимания.
Выдвигается гипотеза, что обучение трансформеров в контексте возникает благодаря неявной реализации градиентного спуска по функции потерь, построенной на основе данных, взятых из контекста.
📎 Arxiv
🟡 Кстати, полезная статья об архитектуре трансформеров на Хабре
🟡 Визуализация механизма внимания от 3b1b
@data_analysis_ml
🌟 Cognita — опенсорсный RAG-фреймворк для построения сложных приложений с LLM
🟡Langchain/LlamaIndex предоставляют простые в использовании абстракции, которые можно использовать для быстрых экспериментов и создания прототипов в Jupyter Notebook. Но когда нужно сделать что-то крупнее пет-проекта, возникают ограничения — например, компоненты должны быть модульными и легко масштабируемыми.
И вот здесь отлично пригодится Cognita.
🟡Cognita использует Langchain/Llamaindex под капотом и обеспечивает организацию вашей кодовой базы, где каждый из компонентов RAG является модульным, управляемым API и легко расширяемым. Cognita может быть легко использована локально, при этом инструмент предоставляет вам готовую к производству среду вместе с поддержкой пользовательского интерфейса без кода.
🖥 GitHub
▶️ Затестить Cognita можно тут
@data_analysis_ml
🌟 Perplexica — открытый поисковой движок с AI
Созданный на основе Perplexity AI, этот движок с открытым исходным кодом не просто ищет в интернете, но и понимает ваши вопросы.
Perplexica использует передовые ML-алгоритмы для уточнения результатов и предоставляет четкие ответы со ссылками на источники.
🖥 GitHub
@data_analysis_ml
👨🎓 100 лекций по математике от Оксфорда
Оксфорд публикует лекции по математике, чтобы дать представление об опыте студентов и о том, как они преподают математику в Оксфорде.
В этом плейлисте собраны лекции из различных курсов за все студенческие годы (включая целые курсы).
За всеми лекциями следуют учебные занятия, на которых студенты встречаются со своим преподавателем и решают задачи.
Примерно 80 часов отборной математики.
• Плейлист
@data_analysis_ml
📌ИИ может определить политические взгляды по лицу
🟡Исследователи из Высшей школы бизнеса Стэнфордского университета подтвердили, что распознавание лиц можно использовать, чтобы определять политические убеждения человека. Это создаёт новые угрозы приватности со стороны систем распознавания лиц.
🟡591 человека спросили об их политических предпочтениях, а потом «скормили» их фотографии обученной на распознавание лиц модели. Та смогла по чертам лица определить политические предпочтения участников исследования.
🟡Точность определения сравнивали с точностью предсказаний того, как хорошо собеседования определяют успех на работе или алкоголь повышает агрессивность. Достоверность увеличивалась, если показывать ИИ не только фото, но и добавлять контекст: возраст, пол, этническую принадлежность. Модель определяет не принадлежность к конкретной партии, а скорее спектр взглядов человека — консервативные они или либеральные. Судя по представлению модели и небольшой выборке, у либералов лица меньше, а у консерваторов — больше. Вот и пришли мы к ИИ, который мерит черепа и даёт людям оценку, ориентируясь на «большие данные».
📎 Подробнее
@data_analysis_ml
▶️Microsoft представила Infra Copilot, который использует GitHub Copilot для генерации инфраструктурного кода
⏩Microsoft представила новый инструмент Infra Copilot, предназначенный для помощи в написании кода для инфраструктурных систем (подход Infrastructure as Code). В качестве основы инструмент использует GitHub Copilot.
⏩«Infra Copilot использует возможности машинного обучения для интерпретации намерений, стоящих за промптами, и быстрого создания инфраструктурного когда. Он понимает контекст инфраструктурных задач и позволяет профессионалам задавать вопросы на естественном языке и получать соответствующие предложения по коду», — указывает Microsoft.
⏩Infra Copilot доступен пользователям, у которых установлена последняя версия Visual Studio Code и есть лицензия GitHub Copilot.
@data_analysis_ml
⚡️ Искусственный интеллект Adobe превращает размытое видео в HD
🟡Исследователи из Adobe разработали модель генеративного искусственного интеллекта (ИИ) VideoGigaGAN, которая может до восьми раз увеличить разрешение видео, снятого в низком качестве. В описании технологии разработчики утверждают, что новый ИИ превосходит другие методы повышения разрешения видео (VSR), поскольку он обеспечивает высокую детализацию, не добавляя заметных артефактов редактирования.
🟡Как правило, при масштабировании видео с помощью генеративно-состязательных нейросетей в кадрах появляются эффекты мерцания и другие нежелательные артефакты. Другие методы позволяют избежать этого, но картинка теряет четкость и детализацию. VideoGigaGAN обеспечивает высокое качество видео с меньшим количеством проблем, заявляют разработчики.
🟡Компания предоставила несколько примеров, демонстрирующих работу ИИ. В демонстрационных клипах действительно видно высокое качество обработки и незаметны эффекты редактирования. Например, текстура кожи или детали внешности выглядят естественно.
Пока неизвестно, будет ли VideoGigaGAN доступен простым пользователям в Creative Cloud или Adobe планирует иначе использовать новую модель.
▶️ Вживую посмотреть на работу VideoGigaGAN можно тут
@data_analysis_ml
📌Вопросы и ответы к собеседованию по Data Science
Держите, полезная подборка ответов на распространенные вопросы из собеседований по Data Science и немного по ML
🔗 Вопросы/ответы
🔗 14 типичных вопросов с собеседования по ML
🔗 Большая подборка вопросов для собеседования по DS
🔗 Подготовка к собеседованию по ML: ответы на основные вопросы
🔗 Вопросы для собеседования на позицию ML-инженера
🔗 Вопросы с собеседований статистика
🔗 Вопросы по теории вероятности
🔗Материалы для подготовки к интервью по направлению
🔗Задачи с собеседований SQL
@data_analysis_ml
⚡️ Snowflake только что запустила самую крупную модель с открытым исходным кодом на сегодняшний день.
482 млрд параметр MoE.
17 млрд. активных параметров и 128 экспертов, обученных на 3,5 Т токенов.
Даже описание данных с открытым исходным кодом!
pip install git+https://github.com/Snowflake-Labs/transformers.git@arctic
https://huggingface.co/Snowflake/snowflake-arctic-instruct
@data_analysis_ml
Пробный ЕГЭ по информатике: бесплатно!
Центральный университет приглашает 11-классиков, которые хотят:
– потренироваться в написании ЕГЭ и проверить свой уровень знаний в баллах ЕГЭ
– повысить свои шансы на успех
– разобрать ошибки и понять, как не потерять баллы на экзамене
– подготовиться морально к экзамену, снизив стресс
📅 Когда: 28 апреля, 10:00 МСК
📍 Где: Центральный университет, Москва, ул. Гашека, 7 или онлайн на платформе edu.tinkoff.ru
📚 Что: ты получишь: диагностику знаний, опыт сдачи ЕГЭ, экспертные комментарии, разбор ошибок
Регистрируйся до 25 апреля 23:59
erid:2VtzqwXpLcQ
Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023
Tarantool Column Store — это новая российская in-memory колоночная СУБД для гибридной транзакционно-аналитической обработки данных (HTAP) в реальном времени.
Позволяет анализировать данные в real-time, ускорять аналитические расчеты. Обладает высокой производительностью благодаря многопоточности.
Где можно применять новую СУБД:
• Формирование финансовой отчетности в real-time;
• Ускорение и повышение точности антифрод-систем — обнаружение подозрительных транзакций практически с нулевой задержкой;
• Повышение производительности системы выдачи кредитов. Tarantool Columnstore в реальном времени анализирует матрицы, в которых содержится более 100 000 вариантов кредитных предложений и дополнительных услуг.
Попробуйте высокую производительность и скорость — 1,6 млн. сканирований и 200 тыс. агрегаций в секунду на ядро, <200 микросекунд на запрос.
➡️ Оставить заявку