ch
Feedback

不要被骗子欺骗!Telemetrio 会找到并标记这些频道 👉 如果想查看标记,请订阅

Блог о Data Science 💻

Блог о Data Science 💻

前往频道在 Telegram

Работаю аналитиком в Яндексе, учусь NLP в Вышке и веду этот канал про применение Data Science в компаниях, новости индустрии, рынок труда, мероприятия и другие активности вокруг науки о данных Чат канала: t.me/notedatasciencechat Автор: @travelwithtagir

显示更多
4 170
订阅者
无数据24 小时
-47 天
+6130 天

正在加载数据

标签云
无数据
有任何问题?请刷新页面或联系我们的客服。
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
10月 '26
十月 '260
在0个频道中
九月 '260
在0个频道中
Get PRO
八月 '260
在0个频道中
Get PRO
七月 '260
在0个频道中
Get PRO
六月 '260
在0个频道中
Get PRO
五月 '260
在0个频道中
Get PRO
四月 '260
在0个频道中
Get PRO
三月 '260
在0个频道中
Get PRO
二月 '260
在0个频道中
Get PRO
一月 '260
在0个频道中
Get PRO
十二月 '250
在0个频道中
Get PRO
十一月 '250
在1个频道中
Get PRO
十月 '250
在0个频道中
Get PRO
九月 '250
在0个频道中
Get PRO
八月 '25
+34
在1个频道中
Get PRO
七月 '25
+107
在2个频道中
Get PRO
六月 '25
+46
在0个频道中
Get PRO
五月 '25
+29
在0个频道中
Get PRO
四月 '25
+64
在1个频道中
Get PRO
三月 '25
+25
在0个频道中
Get PRO
二月 '25
+36
在0个频道中
Get PRO
一月 '25
+38
在1个频道中
Get PRO
十二月 '24
+27
在1个频道中
Get PRO
十一月 '24
+51
在1个频道中
Get PRO
十月 '24
+76
在1个频道中
Get PRO
九月 '24
+192
在3个频道中
Get PRO
八月 '24
+85
在1个频道中
Get PRO
七月 '24
+108
在2个频道中
Get PRO
六月 '24
+42
在0个频道中
Get PRO
五月 '24
+45
在0个频道中
Get PRO
四月 '24
+39
在0个频道中
Get PRO
三月 '24
+66
在0个频道中
Get PRO
二月 '24
+36
在1个频道中
Get PRO
一月 '24
+143
在0个频道中
Get PRO
十二月 '23
+4 331
在0个频道中
Get PRO
十一月 '23
+58
在0个频道中
Get PRO
十月 '23
+72
在0个频道中
Get PRO
九月 '23
+100
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+137
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+477
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+203
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+1 603
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+87
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+215
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+323
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+470
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+179
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+133
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+110
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+211
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+394
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+143
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+223
在0个频道中
日期
订阅者增长
提及
频道
26 十月0
25 十月0
24 十月0
23 十月0
22 十月0
21 十月0
20 十月0
19 十月0
18 十月0
17 十月0
16 十月0
15 十月0
14 十月0
13 十月0
频道帖子
💬 Yet another dataset? Сегодня — честный обзор на уже захайпленный датасет. Если вы когда-либо занимались ресерчем в рексисе, то точно сталкивались с проблемами датасетов. (Можно вспомнить классическую статью Are We Really Making Much Progress?) Сначала — немного боли из прошлого: — гигантский гэп между train и test — однотипный фидбек — отсутствие разнообразия пользовательских паттернов И это всё — на фоне постоянных споров в академии про то, что вообще считается хорошим датасетом. Даже если вы соберёте SOTA-модель — она может просто не «прокраситься» на кривом сете. Ну серьёзно, в том же MovieLens test отстоит от train на несколько лет. И вот — датасет от Яндекс Музыки. Огромный: ⭐ 4.78 млрд взаимодействий ⭐ 9.39 млн треков ⭐ 1 млн пользователей ⭐ и впервые — флаг is_organic, который показывает: пришёл ли пользователь к треку сам или его привёл алгоритм С одной стороны — это прям must-have для исследовательского пула. Многоуровневый фидбек: ⭐ implicit (прослушивания) ⭐ explicit (лайки, дизлайки, отмены) Даже эмбеддинги спектрограмм есть. А ещё — продуманный split: ⭐ leave-one-last ⭐ temporal global (приложу картинку в комментах — очень в тему для продовой оценки) По сравнению с Netflix, Steam и прочими — это реально большой и комплексный датасет. Я бы еще упомянул о бенчмарках и красивом коде куда на мой взгляд легко интегрировать свои решения. Один момент, о котором почти никто не говорит — это домен. Яндекс Музыка — это, как и TikTok, продукт с ярко выраженными короткими и длинными предпочтениями. Здесь трансформеры можно не просто тестировать — здесь они раскрываются. Но. Доверяй, но проверяй. 👀 Насколько честно размечена органика? 👀 Подходит ли датасет для cold-start задач? 👀 Для многих экспериментов вокруг LLM, мне бы хотелось увидеть больше фичей о пользователях, да и в целом фичей. (btw я понимаю, из-за чего их не включают) Спасибо ребятам из Яндекса за такой летний подгон. Реально мощный вклад в сообщество, действительно мало компаний могут себе это позволить. ➡️ Hugging Face и arxiv

2
NVIDIA научила гуманоидных роботов двигаться, как люди - но при нулевом дообучении после переключения из симуляции на реальны
NVIDIA научила гуманоидных роботов двигаться, как люди - но при нулевом дообучении после переключения из симуляции на реальный мир Если коротко, десять лет обучения сжали в две часа симуляции-тренировки А еще, оказалось, что маленькая модель прекрасно справляется с движениями кожаных: «В модели полтора миллиона параметров, а не миллиард, чтобы повторить подсознительные процессы человеческого тела»
1 073
3
🤖 TidyBot++: применение, статья, код Ребята написали довольно хороший абстракт с документацией для своего проекта, можно хор
🤖 TidyBot++: применение, статья, код Ребята написали довольно хороший абстракт с документацией для своего проекта, можно хорошенько залипнуть на целый вечер (и собрать своего робота) Вот они, слева направо: сайт, статья, GitHub @notedatascience
1 417
4
Тик-так! Конференция уже совсем скоро ⏰ Начинаем рассказывать о самых интересных событиях на Data Fusion 2025. Время планиров
Тик-так! Конференция уже совсем скоро ⏰ Начинаем рассказывать о самых интересных событиях на Data Fusion 2025. Время планировать программу: сделать это можно, например, в нашем чат-боте @Data_Fusion_bot. 16 апреля рекомендуем посетить сессию «О науке и жизни: неформальный разговор с известными учеными». Трое хорошо вам знакомых ученых — Константин Вячеславович Воронцов, Андрей Михайлович Райгородский и Иван Валерьевич Оселедец — соберутся на одной площадке, чтобы ответить на все, даже самые каверзные, вопросы. ‼️Вопросы собираем прямо здесь — в комментариях. Задавайте вопрос и указывайте, кому он адресован. 🕑 16 апреля, 14:10 📍Зал «Атом» или онлайн-трансляция на платформе VK Видео За актуальной программой и временем начала сессии следите на сайте 💙
1 542
5
👀 ML подходы, которые используют в Купере Нашел для вас способ провести вечер 22 апреля. Ребята из Купера проводят у себя в
👀 ML подходы, которые используют в Купере Нашел для вас способ провести вечер 22 апреля. Ребята из Купера проводят у себя в офисе Data Science митап. Можно пообщаться с интересными людьми из индустрии или просто послушать хорошие доклады 🏃 Команда ML-инженеров поделится опытом решения своих нетривиальных задач: 🔥 Как мы делали матчинг в Купере: как автоматизировать процесс добавления новых товаров и ускорить расширение ассортимента. 🔥 Uplift Space Oddity, или как запустить ML-космолёт и не упасть: как создавать и внедрять Uplift-модели, оптимизируя маркетинговые затраты и сокращая TTM. 🔥 Как делать рекомендации не с нуля: что делать после запуска базовых моделей, чтобы система росла вместе с продуктом. Митап пройдет 22 апреля в 19:00 в офисе Купера в Москве. Если не сможете посетить очно, после регистрации вам направят ссылку на трансляцию. Количество мест ограничено – подавай заявку по этой ссылке 😁 @notedatascience
784
6
🧝‍♂️ Апрель: разборы, соревнования, Data Fusion Каждый год примерно в это время в каналах выходят разборы решений победителе
🧝‍♂️ Апрель: разборы, соревнования, Data Fusion Каждый год примерно в это время в каналах выходят разборы решений победителей Data Fusion. Здесь этого точно не будет 🧙‍♂️ Желающие послушать разбор решений и узнать имена победителей могут на самой конференции, посетив ее ногами или подключившись онлайн 🐲 Помимо этого можно собраться (как человечек с картинки) послушать доклады про тренды в NLP, system design, ML в физике и многое другое 🍎 🐟 Save the date: 16-17 апреля, Москва, кластер Ломоносов
3 634
7
⌨️ Change of plans: OpenAI edition Альтман написал, что o3 и o4-mini выйдут через пару недель, а GPT-5 – через несколько меся
⌨️ Change of plans: OpenAI edition Альтман написал, что o3 и o4-mini выйдут через пару недель, а GPT-5 – через несколько месяцев И это после объявлении об их промо-кампании по раздаче подписок Plus американским и канадским студентам. Выпросили! Стоит ли ждать релиза за день до LlamaCon, то есть 28 апреля? 😭 @notedatascience
2 582
8
🚀Avito ML Cup 2025: соревнование на 1.200.000 рублей Нашел для вас активность на ближайший месяц. Авито запускает ML соревно
🚀Avito ML Cup 2025: соревнование на 1.200.000 рублей Нашел для вас активность на ближайший месяц. Авито запускает ML соревнование с двумя интересными задачами и хорошим призовым фондом 😀 Предусмотрено 2 трека: 1️⃣Персональные рекомендации — предскажи, какие товары вызовут интерес у миллионов пользователей → ссылка на регистрацию 2️⃣Поиск дублей — как с помощью CV находить похожие объявления даже при разных текстах и ракурсах фото → ссылка на регистрацию. Участвовать можно как индивидуально, так и в команде до 4 человек. Подобные активности – это огромная прокачка навыков, общение с единомышленниками и хороший кейс для резюме, а если повезет – призовые деньги и ачивка победителя 🔥 🕚Регистрация уже открыта! Подробности по ссылкам выше
602
9
🧿 Live: Introduction to Operator & Agents Только что началась трансляция на YouTube канале OpenAI про фичу оператора. Трансляция: https://www.youtube.com/watch?v=CSE77wAdDLg Статья: https://openai.com/index/computer-using-agent/ Reddit: https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1i88v45/introduction_to_operator_agents/ @notedatascience
2 221
10
📸 Paragraphica: context-to-image camera Недавно наткнулся на один интересный арт-проект. Paragraphica — это камера, которая
📸 Paragraphica: context-to-image camera Недавно наткнулся на один интересный арт-проект. Paragraphica — это камера, которая использует данные о местоположении и другие показатели для генерации "фото" места и момента. Вот ключевые моменты: 🖍️Принцип работы: камера анализирует данные о местоположении — адрес, погоду, время суток и близлежащие объекты. На основе этих данных она генерирует текстовое описание текущего места. 🖍️Технология: с помощью AI image synthesis, текстовое описание преобразуется в визуальное изображение. Это не обычное фото, а визуализация данных, отражающая сущность момента и место, в котором вы находитесь. 🖍️ Оборудование: Raspberry Pi 4, 15-дюймовый сенсорный экран, 3D-печатный корпус, индивидуальная электроника. 🖍️Программное обеспечение: Noodl, Python, API Stable Diffusion. Получился супер любопытный проект. По ссылке можно ознакомиться с подробной статьей в картинках с производства, схемах и других деталях @notedatascience
2 464
11
🫦 Видео: 7 вещей, которые я понял, работая в ML Ребята из ML-команды Купера рассказали о главных инсайтах, которые они извле
🫦 Видео: 7 вещей, которые я понял, работая в ML Ребята из ML-команды Купера рассказали о главных инсайтах, которые они извлекли за время работы, дали советы начинающим специалистам, разобрали, как справляться с вызовами этой профессии. 🔘 Какими компетенциями обладает ML-специалист?  🔘 Как помнить про цель и искать свой путь?  🔘 Какие вызовы могут возникнуть при смене карьерного трека? 🔘 Почему важно думать про бизнес и решать правильные задачи?  Ответы на эти и другие вопросы вы найдете в ролике на YouTube и в VK Видео! Возможно, вы узнаете себя в этих историях и получите вдохновение для новых карьерных свершений в новом году 🤝 Реклама. ООО «ИНСТАМАРТ СЕРВИС», ИНН: 9705118142. Ерид: 2W5zFJiu8SC
752
12
😃 Kaggle x Child Mind Institute: произошел шейкап Пару дней назад подвели результаты Kaggle соревнования Child Mind Institut+1
😃 Kaggle x Child Mind Institute: произошел шейкап Пару дней назад подвели результаты Kaggle соревнования Child Mind Institute – Problematic Internet Use. Задача – предсказать уровень проблемного использования интернета детьми и подростками, основываясь на их физической активности 😡 Здесь мог бы быть пост о том, как я заслал паблик решение и (чудом) получил серебряную медальку, но получилось еще интереснее: произошел жесткий шейкап. Никогда ведь такого не было – вот тут дискуссия с подобными случаями за 2024 год 🤡 Средний шейкап у людей с призовых мест получился +1750 позиций, а на 2 месте так вовсе есть зеленый гусь из Индии с 2 саббмитами, который по приколу залетел в сореву, отправил пару решений и забил за пару месяцев до конца соревнования 🔘 Решение зеленого гуся из Индии можно посмотреть здесь. Получились довольно легкие $10.000, да? 😇 @notedatascience
2 644
13
Разбираем тестовое задание на позицию Junior Аналитика в Яндекс Чтобы найти работу, мало пройти курс и сделать классное резюм
Разбираем тестовое задание на позицию Junior Аналитика в Яндекс Чтобы найти работу, мало пройти курс и сделать классное резюме. На практике, чтобы выделиться на собеседовании, нужно понимать, что лежит под капотом каждого инструмента, а не следовать конкретному заученному алгоритму. Чтобы попрактиковаться в этом, приходите на бесплатный вебинар, где будем разбирать реальное тестовое задание, которое дают аналитикам в подразделении Яндекс Картинки. Что будет на вебинаре: 🟠С помощью Pandas проанализируем Яндекс-запросы за несколько недель, загрузив их из json-файла 🟠Найдём закономерности и отличия использования сервиса на мобильных устройствах и компьютерах 🟠Разберём фишки Pandas: сложную агрегацию, маппинг, конкатенацию, чейнинг и др. Вебинар проведет Андрон Алексанян, CEO Simulative 🕗Встречаемся 24 декабря в 19:00 🎁Обязательно приходите смотреть вебинар в прямом эфире - в лайве будут дарить подарки, которые сильно бустанут старт карьеры в аналитике! Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
891
14
🤝 Результаты эксперимента «AI Art Turing Test» В блоге Astral Codex Ten недавно опубликовали результаты эксперимента «AI Art
🤝 Результаты эксперимента «AI Art Turing Test» В блоге Astral Codex Ten недавно опубликовали результаты эксперимента «AI Art Turing Test». Участникам предлагалось отличить произведения искусства, созданные человеком, от изображений, сгенерированных искусственным интеллектом Вот некоторые цифры из результатов: 🤝 Средняя точность ответов участников составила примерно 60% 🤝 Только около 5% участников смогли правильно идентифицировать более 75% изображений. 🤝 Примерно 25% участников показали точность ниже 50% 🤝 Некоторые изображения вводили в заблуждение особенно часто: одно из AI generated изображений было идентифицировано как человеческое более чем в 70% случаев. Подробнее об эксперименте и его выводах можно узнать в оригинальной статье: How Did You Do On The AI Art Turing Test? @notedatascience
1 786
15
💵 Хакатон: 21 трек и призовой фонд в 6.000.000₽ В октябре я участвовал в одном ML соревновании. Участники решали интересную
💵 Хакатон: 21 трек и призовой фонд в 6.000.000₽ В октябре я участвовал в одном ML соревновании. Участники решали интересную задачу, общались друг с другом и боролись за большой призовой фонд. Мне было интересно и полезно порешать задачи, отличные от рабочей деятельности До 26 ноября вы можете зарегистрироваться на Всероссийский Хакатон ФИЦ 2024. Там представлен 21 различный трек, а призовой фонд – 6.000.000 рублей 💸 Направлений много, но вот мои любимые: 📌 Учет личных финансов 📌 Оценка уровня экспертности по резюме 📌 Контекстный перевод названий научных работ 📌 Разработка сервиса печати этикеток для производителей одежды 📌 Формирование фото и видео контента с использованием нейросетей на основе биографии и фото персоны Хакатон проходит в 2 этапа – онлайн отборочный этап пройдет с 29 ноября по 2 декабря, а оффлайн финальный этап пройдет с 3 по 4 декабря 📝 Успей зарегистрироваться по этой ссылке до 26 ноября 23:59, а в комментариях можно найти себе команду
730
16
🎵 Как Spotify ускорил разметку данных для ML в 10 раз Spotify недавно рассказал, как они ускорили разметку данных для ML-мод
🎵 Как Spotify ускорил разметку данных для ML в 10 раз Spotify недавно рассказал, как они ускорили разметку данных для ML-моделей в 10 раз. Главный секрет — использование LLM в сочетании с работой аннотаторов. Модели берут на себя первичную разметку, а люди дорабатывают и проверяют сложные случаи, что дает трехкратный прирост производительности В стриминговом сервисе, который очень быстро растет, важно уметь создавать масштабируемые решения для снижения костов. Например, этот способ используется для выявления нарушений политики платформы Их стратегия разметки строится на трех столпах: ⚡️ Масштабирование человеческой экспертизы: аннотаторы проверяют и уточняют результаты, чтобы повысить точность данных. ⚡️ Инструменты для аннотации: создание эффективных инструментов, которые упрощают работу аннотаторов и позволяют быстрее интегрировать модели в процесс. ⚡️ Фундаментальная инфраструктура и интеграция: платформа разработана так, чтобы обрабатывать большие объемы данных параллельно и запускать десятки проектов одновременно. Этот подход позволил Spotify запускать десятки проектов одновременно, снизить затраты и сохранить высокую точность. Подробнее узнать об их решении можно в статье на их сайте 🎵 @notedatascience
2 403
17
🌟 Нейросеть для генерации вокала по тексту Я активно слежу за тем, что происходит в технологиях вокруг музыкальной индустрии
🌟 Нейросеть для генерации вокала по тексту Я активно слежу за тем, что происходит в технологиях вокруг музыкальной индустрии. А еще я очень люблю соревнования, связанные с этой сферой 📎 С 2 по 17 ноября пройдет хакатон XLabs AI, участникам которого предстоит разработать нейросеть для генерации вокала по текстовому запросу 🎵 Тебя ждут: 👉 Уникальная задача и 2 недели на разработку решения совместно с экспертами AI индустрии 👉 Призовой фонд 2 миллиона рублей 👉 Возможность стать сотрудником в передовой AI-лаборатории и выступить на международной конференции в Минске Скорее собирай команду до 5 человек и регистрируйся. Если у тебя нет команды, то тебе помогут ее найти ✌️ Успей зарегистрироваться до 1 ноября по этой ссылке 🔥
876
18
📱 Illuminate by Google: paper to podcast service Google запустил в экспериментальном формате проект Illuminate – text-to-spe
📱 Illuminate by Google: paper to podcast service Google запустил в экспериментальном формате проект Illuminate – text-to-speech сервис, который превращает научные статьи по computer science в подкаст 🎧 Сначала создаются краткие резюме статей и вопросы-ответы, а потом два сгенерированных AI-голоса — интервьюер и эксперт — разворачивают вокруг статьи короткое интервью (3-7 минут), объясняющее суть работы 🤫 На сайте Google Illuminate уже можно послушать несколько примеров. Можно записаться в waitlist, чтобы получить доступ к самостоятельным генерациям. Я уже там как несколько недель, но доступа еще нет 🤗 Вот несколько примеров генераций: ⚡️Attention Is All You Need: audio, paper ⚡️Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models: audio, paper ⚡️Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space: audio, paper Если сервис будет развиваться, мы, вероятно, получим возможность генерировать свой контент без привязки к источникам – сейчас можно загружать статьи только с arXiv. Но и сейчас это отличная возможность получать в понятном формате статьи для прослушивания – например, во время тренировок 🤔 @notedatascience
2 798
19
🔄 Зачем тестировать ML-системы? Помните, как ребята из Microsoft в 2016 году запустили чат-бота по имени Тау, который обучал
🔄 Зачем тестировать ML-системы? Помните, как ребята из Microsoft в 2016 году запустили чат-бота по имени Тау, который обучался в реальном времени, анализируя ответы пользователей и генерируя собственные ответы? 🪟 Вы наверняка помните, что в течение 16 часов после запуска Tay начал генерировать оскорбительные и неприемлемые сообщения, что привело к значительным репутационным потерям для Microsoft. Наверное, на графиках можно отследить снижение капитализации 🔥 Если не хотите быть как Microsoft, рекомендую прочитать Хабр статью о тестировании ML систем — с подводкой, примерами кейсов, мемами, кодом и объяснением различных видов тестов 😵 @notedatascience
2 734
20
🔄Практикуем математику в формате LeetCode На некоторых проектах или позициях часто происходит так, что после собеседования н
🔄Практикуем математику в формате LeetCode На некоторых проектах или позициях часто происходит так, что после собеседования необходимость в постоянной тренировке математического аппарата отпадает. Одно дело — заботать задачи к собесу, другое — добровольно решать это, когда нет дедлайна и требований🖍️ Но практиковаться надо. Я нашел парочку сайтов, где в формате LeetCode дают задачи на линейную алгебру, DL и ML, а также теорию вероятности и математическую статистику. Первые 3 блока можно решать здесь, последние два — здесь 📥 На сайтах очень приятный интерфейс с оглядкой на LeetCode — есть деление по категориям сложности [Easy, Medium, Hard]. А еще можно самому коммитить свои задачи 📁 Не уверен, что такие сайты будут пользоваться популярностью, пока математика не станет повсеместным однотипным этапом отбора, как это произошло с алгоритмами и систем дизайном. А что считаете вы? 🖼️
2 074