Data Science | Machinelearning [ru]

VIP доступ к будущему, которое уже наступило: новая папка «IT & Технологии»! 💻 Мы собрали лучшие IT-каналы – это прямой доступ к актуальным новостям, трендам и экспертизе в мире технологий. Только самое ценное, без воды! 🌟 🔹 Техно-тренды: AI, Cybersecurity, Cloud и др. 🔹 Карьера: Найди работу мечты в IT. 🔹 Практика: Советы от профи. 🔹 Инструменты: Для эффективной работы. Один клик – и ты в IT-будущем! 🔥 👉 ЗАБРАТЬ ПАПКУ СЕБЕ

👩‍💻 Поиск числа с максимальной суммой цифр Напишите функцию, которая принимает список положительных чисел и возвращает число с наибольшей суммой цифр. Если таких чисел несколько, вернуть первое из них. Пример:

numbers = [123, 456, 789, 234]
result = max_digit_sum(numbers)
print(result)
# Ожидаемый результат: 789 (7+8+9=24, это максимальная сумма)

Решение задачи🔽

def max_digit_sum(numbers): def digit_sum(n): return sum(int(digit) for digit in str(n)) return max(numbers, key=digit_sum) # Пример использования: numbers = [123, 456, 789, 234] result = max_digit_sum(numbers) print(result) # Ожидаемый результат: 789

⚙️ Physics-based и data-driven моделирование Статья объясняет различия между физически обоснованными моделями и моделями, основанными на данных, с примерами задач машинного обучения. Рассматривается подход к обработке данных, выбору моделей и их обучению. Читать...

➡️ Машинное обучение: общие принципы и концепции В этой статье я рассказываю про основные концепции, типы обучения, типы задач в машинном обучении и также делаю постановку задачи машинного обучения (МО). Все это я рассказываю в своем стиле и понимании. Читать...

📋 Документация — это не про "всё", а про "важное" Ты не обязан описывать каждую кнопку, каждый метод. Но ты обязан объяснить, как с этим жить. 👉 Совет: документируй не детали, а маршруты: как запустить, как добавить фичу, как починить баг. Хорошая документация — это не энциклопедия, а инструкция к выживанию.

🤖 Псст, ИИ нужен? 5 полезных инструментов для разработчика Статья предлагает подборку инструментов, платформ и шаблонов для работы с языковыми моделями и создания ИИ-ассистентов. Рассматриваются протестированные в МТС решения, упрощающие разработку и интеграцию. Читать...

📖 «Охота на электроовец: большая книга искусственного интеллекта» или как написать книгу про ИИ без регистрации и SMS История о том, как за 6 лет я написал двухтомник, посвящённый искусственному интеллекту и машинному обучению. Читать...

Qwen3‑235B — новая языковая модель от Яндекса, доступная в облаке. Подходит для создания ассистентов, автоматизации клиентской поддержки, генерации текстов и внедрения ИИ в e‑commerce. Работает через Yandex Cloud AI Studio, без сложной настройки. Возможна интеграция по API. Технология уже доступна для тестирования и подключения. Реклама. ООО Яндекс.Облако. ИНН 7704458262

⚙️ Что такое генераторы в Python и зачем они нужны? Генераторы — это функции в Python, которые возвращают значения по одному с помощью ключевого слова yield, вместо полного возврата всех значений сразу. Они полезны для работы с большими объемами данных, так как сохраняют память, генерируя значения на лету. ➡️ Пример:

# Генератор для получения первых N чисел Фибоначчи
def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

# Используем генератор
for num in fibonacci(5):
    print(num)

# Вывод: 0, 1, 1, 2, 3

🗣️ В этом примере генератор fibonacci вычисляет числа по запросу, вместо сохранения всех значений в памяти. Это делает генераторы особенно удобными для работы с потоками данных или бесконечными последовательностями.

🖥 Подробнее тут

💳 Как мы провели ИИ-трансформацию стратегических процессов Сбера Статья рассказывает об ИИ-трансформации Сбера, включая ключевые задачи, такие как стресс-тестирование, анализ рынков и прогнозирование эффективности сотрудников. Рассматривается использование ИИ до и после трансформации. Читать...

🤖 Как удалить Excel навсегда: делегируем юнит-экономику на Wildberries нейронке Статья объясняет, как нейросети помогают оптимизировать юнит-экономику продавцов на WB, особенно при работе с большим ассортиментом. Рассматриваются подходы к автоматизации анализа и принятию решений. Читать...

Крупнейший форум беспилотных технологий ⚡С 7 по 17 августа в Сколково пройдёт Международный форум «Беспилотные системы: технологии будущего» — крупнейшая российская площадка для разработчиков, производителей и компаний, которые интегрируют роботизированные и беспилотные системы.🚗 • Масштабная экспозиция инновационных беспилотников и роботизированных комплексов для ключевых отраслей. • Вся экосистема: от разработчиков и интеграторов до инвесторов и госструктур. • Кубок Мэра Москвы по гонкам дронов – международный чемпионат лучших пилотов. Форум включает выставку, деловую программу, тестовые зоны и международные соревнования дронов. Это прямой канал к клиентам, партнёрам и заказчикам. Вход на мероприятие свободный. Регистрируйтесь на сайте!🏃‍♂️ Зарегистрироваться #реклама мфбс.рф О рекламодателе

⚡Эксклюзивный временный доступ к папке «AI & TECH & IT» — это уникальная коллекция каналов по интересным статьям и способам заработка в сфере искусственного интеллекта и технологий. В папке можно найти: 🟠 Как продавать и записывать на услуги 24/7 с помощью ИИ? 🟠 Создание вирусных, захватывающих ИИ-видео. 🟠 Актуальные новости в сфере информационных технологий. 📎 Подписывайтесь на папку «AI & TECH & IT» прямо сейчас — изучайте каналы и прокачивайте свои скиллы в сфере ИИ и технологий! ПОДПИСАТЬСЯ

📈 Подборка статей для вашей карьеры • «Снова упала?» Как поднять самооценку и зачем мы сравниваем себя с другими, даже если от этого больно • Из учителя в QA: мой путь в IT • Рынок дата-инженеров и прогноз на 2025 • Как сделать резюме, которое дойдёт до работодателя. Фильтры ATS в 2025 году • Ошибайся смело: жизненные уроки из мира machine learning

⚙️ KAN 2.0: Kolmogorov-Arnold Networks Meet Science Статья представляет перевод работы о нейронных сетях на основе алгоритма Колмогорова-Арнольда (KAN). Рассматриваются новые исследования, связь с наукой и использование библиотеки pykan на Python для практических задач. Читать...

🔥 Самые интересные статьи за последние дни: • о3 теснит программистов? Как OpenAI снова всех удивила • AI, который всё за нас решит • Второе пришествие мейнфреймов. Всё больше компаний хотят запускать ИИ у себя в офисе • Обзор на разнообразные интерфейсы Stable Diffusion. Automatic1111 — не одинок

👩‍💻 Проверка, являются ли две строки анаграммами Напишите функцию, которая принимает две строки и проверяет, являются ли они анаграммами. Анаграммы — это слова, которые содержат одинаковые буквы в одинаковом количестве, но в разном порядке. Игнорируйте регистр и пробелы. Пример:

result1 = are_anagrams("listen", "silent")
print(result1)  # Ожидаемый результат: True

result2 = are_anagrams("hello", "world")
print(result2)  # Ожидаемый результат: False

Решение задачи🔽

def are_anagrams(str1, str2): # Удаляем пробелы и приводим к одному регистру str1 = ''.join(str1.lower().split()) str2 = ''.join(str2.lower().split()) # Проверяем, равны ли отсортированные символы return sorted(str1) == sorted(str2) # Пример использования: result1 = are_anagrams("listen", "silent") print(result1) # Ожидаемый результат: True result2 = are_anagrams("hello", "world") print(result2) # Ожидаемый результат: False

⚙️ Альфа-Банк оплатит студентам магистратуру по HR-Tech Он запустил программу совместно с ВШЭ. Эксперты научат разрабатывать HR-технологии и управлять цифровыми продуктами. Расскажут, как формировать, развивать и мотивировать команды. Студенты пройдут оплачиваемую стажировку в Альфе, лучших позовут в команду. Подать заявку можно до 8 августа.

⚙️ Нейросетевой апскейлинг дома: вторая молодость для классических мультфильмов Статья рассказывает, как с помощью нейросетей улучшить качество старых видеозаписей, включая VHS и DVD. Описываются инструменты, процесс и результаты с примерами, доступные каждому без глубоких технических знаний. Читать...

⁉️ Хотите узнать, как устроен рабочий процесс в ML и получить базовые навыки работы с данными? 23 июля в 20:00 МСК OTUS проводит открытый урок «ML для начинающих – первые шаги с Jupyter Notebook». Вас ждёт: – Обзор этапов машинного обучения: от подготовки данных до первой модели. – Настройка виртуального окружения для изоляции экспериментов. – Знакомство с Jupyter Notebook: анализ, визуализация, код и Markdown вместе. Этот урок — идеальная отправная точка перед стартом курса «Специализация Machine Learning». Все участники получат скидку на обучение. ➡️ Регистрация открыта: https://vk.cc/cNV4T2 Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, erid: 2Vtzqv57FM2