Neural Networks | Нейронные сети

Вакансия Middle/Senior Data Scientist в команде Lamoda Tech Создаем продукты, которые делают шопинг удобным и вдохновляющим. Результат — 17 млн. довольных пользователей ежемесячно и звание крупнейшей fashion & lifestyle платформы в России по версии Data Insight. Ищем специалистов с опытом промышленной разработки моделей. Стек технологий: Big data (Hadoop, PySpark, Hive), Python, Catboost, Airflow, Docker, SQL, PyTorch. Как работаем: квартальное планирование по OKR, двухнедельные спринты, регулярные проектные встречи; развитое DS-сообщество; полный жизненный цикл разработки data-driven продуктов с применением ML. В части разработки онлайн-сервисов и деплоя моделей помогает команда инженеров. Что еще интересного: гибрид; офис в Москве и коворкинг в СПб; организуем внутренние и внешние митапы; помогаем развивать личный бренд шопинг на Lamoda со скидками до 40% Подробнее о вакансии Реклама. ООО «Ламода Тех». ИНН 7734461512. erid:LjN8KJsXL

Прими участие в блокчейн-хакатоне Сбера DeFi Hack 2024. 💰 Призовой фонд – 1 000 000 рублей Мы ждем как соло-разработчиков, так и команды до 5 человек, строго совершеннолетних (от 18 лет), из России и других стран. 📌 Зарегистрироваться можно здесь, принимаем заявки и решения до 16 июня! Финалисты конкурса смогут лицом к лицу презентовать свои проекты опытному жюри и топ-менеджменту Сбера на международной блокчейн-конференции, которая состоится в Москве. 📌 Если вам потребуется прояснить какой-либо технический или организационный вопрос вы можете задать его нам по адресу [email protected] или в чате участников и организаторов ComUnity.

https://productradar.ru/product/fractalgpt-docs-qa/ Сервис Product Radar - это площадка, где пользователи выбирают лучшие стартапы РФ. FractalGPT Docs QA - это сервис, который позволяет вам загружать документы и получать по ним очень точные, генеративные ответы на базе современных LLM, по сути это RAG-как-сервис. Преимущества: собственная технология уменьшения % галлюцинаций в ответах, и главное - Ai агенты внутри. Один агент, позволяющий автоматически подбирать нужное число документов для полного ответа уже встроен, на подходе и другие: для ответов по табличным данным, картинкам, графикам и пр типам данных, которые могут быть в документации вашей компании + дешевле, чем если бы вы взяли просто GPT-4.

​​Реши одну из предложенных задач и выиграй до 1 млн рублей! 💥Заманчиво, правда? Тогда подавай заявку на международный хакатон Мэра Москвы «Лидеры цифровой трансформации»! Участвовать можно онлайн. Например, ты можешь разработать сервис генерации маркетинговых изображений для Газпромбанк.Тех (задача №13) и внедрить свое решение в работу крупной коммерческой компании! Что еще интересного будет в этом году? 🔴25 задач от города и бизнеса 🔴рекордный призовой фонд в 50 млн рублей 🔴возможность пилотирования своего решения, в том числе у международных партнеров 🟩А заключительный этап конкурса пройдет 28-29 июня в формате масштабного IT-фестиваля в кластере Ломоносов, где будет много полезного нетворкинга, IT-активностей и продуктивной атмосферы! Тебя ждут реальные задачи от столичных департаментов, регионов России и крупных компаний: Сбербанк, Банк России, Росатом, Роспатент, «Северсталь», Газпромбанк.Тех, RUTUBE, Yappy, «Самолет», «Рексофт», Холдинг Т1, Sitronics Group, DDX TECH, «Автономные технологии». Подавай заявку сейчас на сайте и вступай в чат лидеров, чтобы не пропустить важную информацию!

Линейный дискриминантный анализ (LDA). Принцип работы и реализация с нуля на Python. LDA — алгоритм классификации и понижения размерности, позволяющий производить разделение классов наилучшим образом. 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. https://habr.com/ru/articles/802511/

Линейная регрессия. Основная идея, модификации и реализация с нуля на Python. https://habr.com/ru/articles/804135/ 🤖Определение линейной регрессии 🤖Полиномиальная регрессия 🤖Регуляризация линейной регрессии (Ridge, Lasso, ElasticNet) 🤖Преимущества и недостатки линейной регрессии

Рекуррентные сети против трансформеров. RNN + механизма внимания + самовнимание + трансформеры https://habr.com/ru/articles/803997/

OpenAI Sora: Beauty And Horror! https://youtu.be/1YEX4t79e0Q?si=WQskeHF7XchXyqJv

Jasper AI: честный обзор и руководство для начинающих. https://vc.ru/u/2754881-ainews/1098734-jasper-ai-chestnyy-obzor-i-rukovodstvo-dlya-nachinayushchih-2024-g

ChatGPT теперь доступен без регистрации. https://openai.com/blog/start-using-chatgpt-instantly OpenAI сообщила, что чат-бот ChatGPT теперь доступен без регистрации. Вопросы могут задавать любые пользователи, а зарегистрированные видят историю чатов. Компания считает, что так к экспериментам с нейросетями сможет присоединиться больше людей.