Machine Learning | Нейронные сети, ИИ, Big Data

Выпустили джинна из бутылки: генеративный ИИ – катализатор роста С момента появления генеративного ИИ многие компании пытаются понять, какую выгоду из него можно извлечь для развития бизнеса. Ответ может быть проще, чем кажется. Machine Learning

Архив, который не требует обслуживания ЭЛАРобот НСМ — долгосрочное хранение на оптических носителях. Решение, которое уже сегодня исключает из повестки: — замену накопителей — регулярную миграцию данных — риски утери и компрометации данных — избыточную инфраструктуру под "архив"  Факты для расчёта: Срок хранения — 50+ лет 100% защита от перезаписи • 0 затрат на апгрейды и плановую замену носителей • ИИ для “умного” копирования данных • Отечественное производство 📉 HDD и SSD — постоянные вложения. 📈 ЭЛАРобот НСМ — актив с фиксированной стоимостью и предсказуемой нагрузкой.  Решение уже доказало свою эффективность в задачах долговременного хранения в корпоративных и государственных системах. 👉  Запросить бесплатный расчет

🤟 Оценка структуры кредитного портфеля с помощью R. В ходе обсуждений возникла «маленькая» задачка — построить динамику структуры кредитного портфеля (динамика кредитной карты, например). Есть важная специфика — необходимо применять метод FIFO для погашения займов. Т.е. при погашении первыми должны гаситься самые ранние займы. Это накладывает определенные требования на расчет статуса каждого отдельного займа и определения его даты погашения. Machine Learning

Обучишься Excel — станешь аналитиком 📌 Полезные приёмы, гайды, лайфхаки эксель и аналитики данных для начинающих на канале @ba_sa_analytics. Подписывайся и становись аналитиком: @ba_sa_analytics

🐋 Как распознать образы с помощью TensorFlow? Целью работы является распознавание боковых зубов (маляров) на рентгеновских снимках с использованием нейронной сети. Для реализации цели необходимо выполнить несколько следующих этапов. Данные этапы составляют процесс настройки, обучения, тестирования нейронной сети с использованием TensorFlow. Machine Learning

Лень разбираться в PowerPoint? Для вас уже всё сделали. 📌 Канал Секреты презентаций расскажет обо всех приёмах, возможностях и лайфхаках по работе в powerpoint. Подписывайтесь и прокачивайте свои навыки: @powerpoint

🔒 ML-задача на 30 минут: гадаем по cookie Вопрос звучит так: сможем ли мы по цифровым следам пользователя (на каких сайтах с каких IP он сидел, сколько раз заходил, какое у него устройство) понять, кто этот пользователь? Machine Learning

ML-инженеры и Data Scientists + One Day Offer = попадание в команду HR-платформы Сбера! 💚 26 июля вы сможете пройти экспресс-отбор в команду банка, которая делает поиск кандидатов проще и быстрее. Вот для каких задач вы будете искать и разрабатывать AI-решения: ✔️ ранжирование резюме или вакансий ✔️ рекомендации образовательного контента ✔️ распознавание документов ✔️ автоматизация рутинных процессов ✔️ прогнозирование оттока и внутренних перемещений Регистрация на One Day Offer по ссылке!

🤷‍♂️ Проблемы качества промышленных данных (временных рядов) Большую часть работы по созданию моделей составляет работа с промышленными данными. В условиях стремительного роста объема информации важным аспектом становится качество таких данных. В то же время такие проблемы, как выбросы, пропуски, изменение частоты дискретизации, шум, искажают результаты или делают невозможным практическое использование данных для машинного обучения. В этой статье автор разберет часто встречающиеся проблемы в промышленных данных типа временных рядов. Machine Learning

Лень разбираться в Word? Для вас уже всё сделали. 📌 Канал Word Hacks рассказывает обо всех возможностях, приёмах и лайфхаках по работе в word. Подписывайтесь и прокачивайте свои навыки: @word_ms

🕶 Data-driven рост с помощью науки о данных и машинного обучения Ведущие игроки на вашем рынке уже используют науку о данных и машинное обучение в частности для принятия более эффективных решений в области маркетинга, продаж и успешного обслуживания клиентов. Еще не поздно воспользоваться этой возможностью - технологические компании могут ускорить свой рост, приняв пять ведущих практик. Machine Learning

🎉 Большой розыгрыш от крупнейшего IT-медиа 1337, легендарного паблика Рифмы и Панчи, канала Техно. Победителей будет много, а для участия нужны лишь пара кликов: 1. Подписаться на Рифмы и Панчи, 1337 и на Техно. 2. Нажать «Участвовать» под этим постом Что по призам:

1 место - Iphone 16 Pro 2 место - PS5 Slim 3 место - Nintendo Switch 2 4-10 места - 10 000 рублей на карту

Победителей определим 21 июля в 18:00 МСК. Всем удачи!

Лучшие инструменты на основе GPT, которые могут помочь в написании и оптимизации кода для Python Эти инструменты предлагают различные функции, от автоматического дополнения кода до генерации кода из инструкций на естественном языке, и могут значительно упростить и ускорить разработку на Python. Выбор определенного инструмента зависит от ваших конкретных потребностей и предпочтений в работе. Machine Learning

Две зарплаты за 4 часа работы Не руками, а головой. Есть простая и эффективная методика, как молоток. Берете телефон в руки. Находите вертикальные видео, набравшие много просмотров. Загружаете их на другие площадки или новые аккаунты. Прикрепляете ссылки на партнерские продукты. Забираете свой процент. ВСЕ! Неважно, во сколько вы просыпаетесь. Неважно, в какое время время работаете. И неважно, в каком городе. Система работает в любой точке мира. Без офисов, графиков, без поиска клиентов. Это далеко не жалкий фриланс за копейки. Подробный видео-разбор системы здесь: t.me/Artemtime_bot

🧵 3 инструмента для отслеживания и визуализации выполнения вашего кода Python Эта статья предоставит вам инструменты, чтобы сделать легко решаемыми некоторые распостраненные ошибки. Machine Learning

Ищете глубокие и понятные инсайты об аналитике, данных и мышлении? Добро пожаловать в телеграм-канал Bear’s Mind! Здесь мы разбираем сложное просто, делимся практическими советами и настоящим опытом — без воды и скучных формулировок. У нас вы найдёте: - Пошаговые гайды по аналитике и математической статистике - Лайфхаки и советы для работы с SQL, Python и BI-инструментами - Разборы ошибок и мифов, которые мешают понять данные - Интерактивные викторины на тему статистики, средних значений, гипотез и не только — тренируйте мозг и навыки в лёгкой форме! - Истории из практики и менторские советы, которые помогут прокачать карьеру - Книжную полку аналитика Подписывайтесь, чтобы не пропустить новые посты и развиваться в профессии вместе с Bear’s Mind! Запомните, даже самый спокойный медведь умеет рычать, когда надо. Берегите голову, берегите данные — и пусть в вашем дне будет немного тишины, ясности и добрых переменных.

🙂 Жизненный цикл ML-модели Будем называть ML-моделью объект, возвращающий прогноз для входящего набора признаков. Пусть для простоты это будет модель бинарной классификации. В этой статье автор расскажет вам, как разрабатываются устойчивые ML-модели в суровых условиях изменчивого мира. Machine Learning

Сбор данных из рекламных систем вручную — это анти-MLOps Представьте пайплайн, в котором вы каждый день руками: 1️⃣ заходите в Google Ads, Яндекс.Директ, Meta; 2️⃣ копируете отчёты в Excel или Sheets; 3️⃣ сливаете всё в дашборд; 4️⃣ чините формат даты, потому что где-то опять dd.mm.yyyy. 🙃 Это не ETL. Это боль. JetStat — сервис, который автоматизирует сбор и обновление маркетинговых данных из 60+ рекламных платформ, CRM и BI. - Интеграции уже готовы: подключаете аккаунты — и данные сами подтягиваются в:– Google Sheets– Power BI– Excel– BigQuery - Минус 30% времени на рутину. - Плюс больше времени на анализ, ML и продуктовые инсайты. Используют: KION, Циан, HH, e-Promo, Hybrid и другие команды, где ценят чистые данные и автоматизацию.  Попробуйте JetStat бесплатно 7 дней: jetstat.ru #реклама О рекламодателе

🧩 Budibase Low-code-платформа с открытым исходным кодом, объединяющая все необходимое для создания внутренних инструментов и пользовательских бизнес-приложений, включая дашборды, административные панели, приложения для утверждения и клиентские порталы. Low-code-платформы, такие как Budibase, позволяют разработчикам создавать и поставлять внутренние инструменты и CRUD-приложения в кратчайшие сроки. Machine Learning

Кто создает будущее: исследователи или бизнес? Дискуссия с экспертами в области искусственного интеллекта: 🔶 Иван Оселедец, генеральный директор института AIRI 🔶 Андрей Рыбинцев, старший директор по ИИ в Авито Модератор: Анастасия Мануйлова, обозреватель «Коммерсантъ» — эксперт в сфере социально-экономических трансформаций общества. 📅 17 июля, 19:00 📍 офис Авито в Москве и онлайн ➡️ заявка на участие по ссылке Авито приглашает студентов и исследователей на дискуссию о развитии карьеры и выборе пути в сфере ИИ. А после паблик-тока — на неформальный вечер с экспертами, где участники смогут задать вопросы и наладить полезные контакты. Эксперты обсудят: - Что дает наука бизнесу и может ли современный технологический сектор развиваться без фундаментальных исследований? - Как происходит трансфер технологий в области ИИ из науки в коммерческий сектор и обратно? - Как начинающему специалисту выбрать между академической карьерой и работой в бизнесе? - Какие возможности открываются для молодых специалистов от сотрудничества науки и бизнеса? Приглашаем для полезного нетворкинга, новых знакомств и возможности получить ответы на ваши вопросы напрямую от экспертов рынка! Подать заявку на участие можно по ссылке – места ограничены, участники будут подтверждены исходя из темы дискуссии. Для подтверждения придет приглашение на почту. А все желающие смогут следить за трансляцией онлайн.