🏆 Data Feeling | AIeron

🟠 Сегодня 3 июля - пройдёт Бесплатная онлайн-конференция DataStart по Data Science, машинному обучению и нейросетям. Вас ждут увлекательные доклады, море дискуссий и нетворкинга. 📍Скорей регистрируйтесь - https://datastart.ru/ Более 1000 участников, крутой состав спикеров, возможность задавать вопросы, найти ментора и многое другое. Что будет: - 2 трека, 16 часов докладов; - годнота от талантливых практиков; - нетворкинг; - бесплатная онлайн-трансляция; - видеозаписи и презентации; - высокий уровень программы. Для кого: - Data Scientist, Data Analyst и Data Engineer. - Computer Vision Engineer и NLP Engineer. - Machine Learning Engineer. - Руководителям бизнеса. Кейсы, практика и четкие схемы, которые вы можете применить уже сегодня. То, что актуально прямо сейчас. Знания, которые можно внедрить в любой бизнес, и при возможности масштабировать. 📍Встречаемся 3 июля - https://datastart.ru/

Круто, многие реально хорошо шарят за Pandas) Вот вам решение от PandasAI

df = (df
            .sort_values(by='prediction', ascending=False)
            .groupby('book')
            .head(3)
            .groupby('book')['page']
            .apply(list)
            .reset_index()
            )

Статью про PandasAI можно глянуть на хабре или в гугл колабе .

🐍 А вы знали, что в python аж 50 строковых метода?! Оказывается, я знал не все! Видимо упустил, потому вот вам видео для повторения на 20 минут. Ссылка

Увидел еще одну магистерскую программу по Data Science и машинному обучению от Центрального университета! 🥋 Центральный университет — современный вуз, созданный при поддержке: Т-Банка, Авито и других. 💼 Получаете диплом магистра в области математики и компьютерных наук. Обучение на основе реальных кейсов ведущих ИТ-компаний у профессоров из МГУ, МФТИ, РЭШ и практиков из индустрии. 🤩 Фишка в том, что если ты уже имеешь опыт в Data Science и машинном обучении — можешь пропустить базовое обучение и закончить магистратуру за 3 семестра. У каждого студента будет: - личный ментор по траектории обучения; - доступ к карьерному центру с коучами и консультантами; - опыт работы в проектах партнеров уже во время обучения. 🏓 Онлайн-отбор на грант на обучение до 1,2 млн рублей. Больше подробностей про университет и конкурс грантов по ссылке!

Ловите задачку на подумать на pandas) Предлагаю решить ее двумя способами: - Самим, написав код по старинке. - С помощью любой LLM-ки Бонусом можно еще через PandasAI решить - это такой LLM агент с Pandas знаниями под капотом. Вот хороший гугл колаб с примерами кода.

Найм и менторство часть // Прошло 3 месяц с момента, как я впервые посадил своего двоюродного брата за ноутбук. Спустя первую неделю совместной практики я вернулся в город. Однако, я хотел чтоб кто-то продолжал заниматься с Димой. Так я оформил его на онлайн курсы для школьников. С его слов ему понравилось то как молодой преподаватель со старта начал энергично вести урок. Курсы стоят в месяц примерно 9к (4 занятия). Для моей родни это были большие деньги за какие-то там курсы в интернете - поэтому первое время я скрывал их стоимость и платил сам. Позже это вскрылось и платить продолжил уже не я. В третьем абзаце расскажу про результат. Ближе к лету я столкнулся с новой сложностью. Мой план был подать Дмитрия на летнюю олимпиадную школу МФТИ. Однако, что вы думаете?! Дима напрочь отказался. Я не смог пока что замотивировать его. Для меня оказалось сверх сложным заинтересовать восьмиклассника. Зачем ему покидать деревню и ехать в Москву в лагерь на две недели ведь он планировал ходить с кентами на рыбалку. Это мы с вами знаем, насколько классное и полезно получить такой опыт, а школьник из глубинки не видит в этом ценности. Про то что это платно и стоит 80к+ я вообще промолчал, чтоб это не мешало и родители были на моей стороне. В общем, пока не хочется прибегать к силовым методам, попробую заинтересовать как-то иначе. Возможно через метод «социального одобрения». И собственно, какие результаты в Дмитрия в програмировании на python после 3-х месяцев в школе. Если бы это был кто-то из моих ровесников - я бы посоветовал ему бросить это дело, но тут другой случай. Тут школьник 13-ти лет. И недавно мы с ним снова встретились. Я попросил его расспечать нечетный числа до N. И он с помощью мелких подсказок справился! На скрине его решение. Это прям зажгло во мне новый раунд мотивации. Юхуууу! Да, задача простая, да он решал её уже однажды на pythontutor.com, да за 3 месяца я ожидал большего от обучения в онлайн школе, но всего равно черт возьми приятно! В общем, пока как-то так. Буду держать вас в курсе.

Ловите подгон Есть такой феномен «информационный пузырь» - когда вокруг происходит крупный классный движ, а вы этого не знаете, т.к алгоритмы соцсетей и поисковиков сами подбирают, что вам показывать. 🫧 Из-за «пузыря» вы не видите, как прямо сейчас рядом с вами кто-то: - «седлает» взлетающий стартап - поднимает очередные $100к инвестиций - попадает в топ IT компанию с ростом в х10 от стандарта в РФ - посетил 60+ стран, ведет крупный бизнес с капитализацией выше $100🍋 - попал в Forbes - руководит командой в 600+ человек - просто криптоманит в Лондоне. Удивительно, но все выше перечисленные таланты когда-то закончили Физтех (МФТИ). Как пробить «пузырь»? Вдохновляться другими! Удалось собрать подборку тг каналов таких выпускников в одной папке. Собрать было непросто, поэтому возьмите от нее для себя лучшее!

⚡️ Нашел ИИ-тулзу, использующую мощь 3-х лучших нейронок для выполнения вашей задачи — Maestro. Это Python-скрипт, который использует до трёх LLM в качестве агентов. GPT-4o, Claude-3.5 и LlaMa 3 вместе объединятся, чтобы решать ваши задачи. Роли следующие: • ORCHESTRATOR_MODEL — заправляет всем. Превращает ваш коротенький промт в комплексную задачу, разбивает ее на подзадачи и отдает следующей модели; • SUB_AGENT_MODEL — в этом проекте является важным игроком, который пишет код, генерит текст и прочее; • REFINER_MODEL — оптимизирует и улучшает результат, то есть фиксирует баги, делает текст более человечным и так далее. При этом вы сами выбираете, какая модель что делает — имба же! 🎚️ Попробую!

Оплачиваемая стажировка и трудоустройство без опыта — ну ничего себе 😳 Все возможно с Добровольным квалификационным экзаменом! Это бесплатный проект Правительства Москвы, где ты можешь показать свои знания по специальности, запомниться потенциальным работодателям и получить оффер в престижные компании Москвы. Тебя ждет всего три шага: 1️⃣ Пройди тест После регистрации на сайте ДКЭ тебе будет доступно 70 профессий по 7 направлениям. Выбирай тест по своей специальности и проверь уровень своих знаний! 2️⃣ Реши кейс Если ты успешно сдал тест, тебя пригласят на следующий этап, где ты с другими участниками в команде будешь решать реальный кейс одного из работодателей. 3️⃣ Стань победителем Окажись в числе лучших по общему количеству баллов за оба этапа и получи шанс попасть на оплачиваемую стажировку с дальнейшим трудоустройством. Готов проявить себя? Регистрируйся и начинай проходить тест — https://dke.moscow Реклама. АНО "РАЗВИТИЕ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА", АНО "РЧК". ИНН 7710364647. erid: LjN8KJDhc

Задание на аудирование. Что говорит Дженнифер Лопес? 🔹Подсказка: 🤖⛔️ 🔹Ответ: You can't trust any AI. #listening

Если вы не верите в нейросети, просто посмотрите это 🔻 Чел подключил ChatGpt к камерам в умном доме. Теперь он просто спрашивает «Где мои ботинки/ключи/носки/пульт?» и нейронка их находит. Вот к какому прогрессу лень приводит.

⭐️ Мультиплеер Stable Audio, который можно запустить на Hugging Face Генерируйте аудио из текстового описания, делитесь и учитесь у других, как наилучшим образом использовать эту новую модель. 🤗 Попробовать на Hugging Face Стоит ли поднять бота на основе этой модельки? Вроде может быть полезно для определенных ниш

Когда попросил нейронку развернуться и уйти. В принципе не обманула, но есть нюанс. А вообще, я все больше и больше кайфую от качества text2video моделей 😱

Висит лидар, но не беспилотник Помните про кейс, где через сеть делали оценку проходящего мимо трафика айфонов? Так вот, история пошла дальше. Я тут пересматривал выступления с Датафеста, а тут бах и снова Саша. Рассказывает уже про оценку проходящего мимо трафика людей лидаром. Все рекомендую глянуть. Интересный кейс, как можно ML использовать в экзотических местах. Мне такое нравится. Это вам не кредитный скоринг мутить. Тут прям инженерный подход.

👨‍💻 Это Kaggle Camp, чемпионы! В прошлом году 5 участников месячного кэмпа получили медали 🏅: 🥉х3 и 🥈х2 🏕 Что это? Встречи по выходным в креативном коворкинге с целью пофармить чемпионаты на Kaggle в течение всего Июля. 👨‍💻 Как проходит? Команды собираются по выходным в офигенном офисе Додо и решают текущие чемпионаты. Творческая, неформальная атмосфера обеспечена! Вечером пицца и фильмец, пока модельки учатся. И так все выходные в течение месяца. Фармим, едим, смотрим, повторяем цикл. Роскошно! 🦤🍕 Где? Пока только в Москве, метро Автозаводская. (Возможно еще параллельно Питере) 👉 Если есть желание самоорганизоваться в ваших городах по нашему примеру, пишите в нашем чате, создадим тему для вашего города и поможем вам найти друг друга. 👨‍💻 Кто может попасть? Вход свободный, но есть лимит. Мы решили допустить к кэмпу до 15 человек. (Возможно больше, но пока тестим на небольшой команде людей). Формально этот кэмп открыт для всех, но приоритет будет отдан участникам курса "Введение в соревновательный Data Science" 🤖 Особенно тем, кто придёт в нашем мерче! 👨‍💻 Как попасть на кемп? Заполняй форму и мы с тобой свяжемся. Там 12 вопросов, которые вы заполните за пару минут. Это будет твой первый шаг к Июльским победам на kaggle! 🚀 С каждым бустом, число мест увеличивается) https://t.me/data_science_winners?boost

Залетайте к нам на Kaggle буткемп. С кайфом пофармим медальки 🥇🤗

👨‍💻 Это Kaggle Camp, чемпионы! В прошлом году 5 участников месячного кэмпа получили медали 🏅: 🥉х3 и 🥈х2 🏕 Что это? Встречи по выходным в креативном коворкинге с целью пофармить чемпионаты на Kaggle в течение всего Июля. 👨‍💻 Как проходит? Команды собираются по выходным в офигенном офисе Додо и решают текущие чемпионаты. Творческая, неформальная атмосфера обеспечена! Вечером пицца и фильмец, пока модельки учатся. И так все выходные в течение месяца. Фармим, едим, смотрим, повторяем цикл. Роскошно! 🦤🍕 Где? Пока только в Москве, метро Автозаводская. 👉 Если есть желание самоорганизоваться в ваших городах по нашему примеру, пишите в нашем чате, создадим тему для вашего города и поможем вам найти друг друга. 👨‍💻 Кто может попасть? Вход свободный, но есть лимит. Мы решили допустить к кэмпу до 15 человек. (Возможно больше, но пока тестим на небольшой команде людей). Формально этот кэмп открыт для всех, но приоритет будет отдан участникам курса "Введение в соревновательный Data Science" 🤖 Особенно тем, кто придёт в нашем мерче! 👨‍💻 Как попасть на кемп? Заполняй форму и мы с тобой свяжемся. Там 12 вопросов, которые вы заполните за пару минут. Это будет твой первый шаг к Июльским победам на kaggle! 🚀 С каждым бустом, число мест увеличивается) https://t.me/data_science_winners?boost