DATApedia | Data science

​​Нативная генерация изображений в GPT-4o: как получить доступ, примеры генерации и редактирования изображений Когда Google представила Gemini 2.0 Flash, я думал, что она на некоторое время займет трон лучшей ИИ-модели для редактирования изображений, но я ошибся. Сегодня OpenAI выпустила GPT-4o с нативной генерацией изображений. Эта новая модель позволяет генерировать изображения, редактировать одно изображение с помощью текстовых промптов и даже объединять несколько изображений в одно. Читать | DATApedia

​​Картель влиятельных датасетов в обучении ИИ В последнее время такие компании, как OpenAI и Google, заключают эксклюзивные соглашения об обмене данными с издателями, крупными форумами вроде Reddit и социальными медиаплатформами, что становится для них ещё одним способом сконцентрировать власть. По мнению некоторых исследователей, это «новая волна асимметричного доступа», которой ещё не было в истории открытого интернета в таком масштабе. Читать | DATApedia | #DS_AI

​​Нейросети для семантической сегментации: U-Net, LinkNet, PSPNet Я расскажу кратко о подготовке входных данных перед тем, как подавать их в нейросеть, а также объясню самые важные детали каждой модели по отдельности. Использовал я библиотеку Tensorflow, а обучение проводил в среде Google Colab. Читать | DATApedia | #DS_AI

Оркестрация чатов LLM моделей через Redis При работе с языковыми моделями частым явлением являются галлюцинации - когда модель даёт неверных вывод. Это связано с издержками математической модели, которая пораждает важные нюансы, разобранные в данной статье. Статья описывает, что именно нужно сделать, чтобы эффективно бороться с галлюцинациями LLM на проде Читать | DATApedia | #DS_AI

Бьем автоматизацией по ручной работе с данными: как мы избавились от рутины с ML-моделями В этой публикации мы подробно расскажем, что именно оптимизировали с помощью автоматизации и на каких этапах рабочего процесса применяем нашу командную платформу. Используя этот опыт, вы сможете освободиться от монотонных действий при работе с данными и сосредоточиться на по-настоящему важных вещах. Читать | DATApedia

​​Пишем свой Transformer Захотелось более детально разобраться и попробовать самостоятельно написать Transformer на PyTorch, а результатом поделиться здесь. Надеюсь, так же как и мне, это поможет ответить на какие-то вопросы в данной архитектуре. Читать | DATApedia | #DS_AI

​​Исследуем эволюцию архитектур в Computer Vision: Mind Map всех ключевых моделей Компьютерное зрение (Computer Vision) пережило невероятную эволюцию за последние десятилетия. Чтобы помочь себе (и вам!) лучше понять основные направления развития, я создал Mind Map , которая объединяет ключевые архитектуры Computer Vision — от классических моделей до современных прорывов. Читать | DATApedia | #DS_AI

​​Законы масштабирования дистилляции Если вы хотите не просто использовать дистилляцию «из коробки», а понимать, как и почему она работает — этот разбор для вас. Мы заглянем «под капот» методов, чтобы вы могли осознанно применять их в своих проектах. Читать | DATApedia | #DS_AI

​​Градиентный бустинг для чайников Если вы помните Вольтрона — вы понимаете Gradient Boost. Команду странных механических львов, объединяющихся в огромного робота против зла, только вместо «зла» здесь неупорядоченные данные. Читать | DATApedia | #DS_AI

IT_ONE Cup. ML Challenge от IT_ONE и Sk FinTech Hub — создай AI-ассистента, который будет помогать в работе дизайнерам, системным и бизнес-аналитикам. Участвуй онлайн с 12 по 29 апреля и поборись за 1 500 000 рублей. Регистрация открыта до 11 апреля Твоя формула победы: ✅ Умеешь работать с готовыми моделями машинного обучения и адаптировать их под специфические задачи. ✅ Знаешь, как реализовать сложные системы на базе LLM и генеративных моделей. ✅ Готов создавать комплексные решения для автоматизации процессов.  Также приглашаем системных и бизнес-аналитиков, Backend и Frontend-разработчиков, UI/UX-дизайнеров. Участвуй онлайн соло или командой до 5 человек.  Задачи IT_ONE Cup. ML Challenge: 🔤 Динамические контекстные подсказки для системного аналитика. 🔤 AI-генератор дизайн-макетов по описанию требований. 🔤 Система визуализации BPMN-диаграмм. 4 апреля приходи на митап с экспертами соревнования — задай вопросы и узнай больше о задачах.  Организатор – IT_ONE. Компания создает проекты любой сложности: от поддержки приложения до разработки концептуальной бизнес-архитектуры. 🔤 250+ реализованных проектов для государственных и крупных коммерческих заказчиков. 🔤 2500+ сотрудников работают над цифровизацией и автоматизацией процессов. 🔤 Современный стек технологий.  🔤 Организаторы крутых соревнований и мероприятий для IT-специалистов.  Создай AI-ассистента, который облегчит выполнение рабочих задач — регистрируйся на IT_ONE Cup. ML Challenge

​​Состояние моделей рассуждения LLM В этой статье рассматриваются последние достижения в разработке LLM, оптимизированных для рассуждений, с особым вниманием к методам увеличения вычислительной мощности во время вывода, появившимся после выпуска DeepSeek R1. Читать | DATApedia | #DS_AI

​​Эконофизика и физически-обоснованные нейронные сети Эконофизика — область науки, которая объединила в себе экономическую теорию и физические методы. В данной статье рассмотрим, как современные подходы машинного обучения могут способствовать построению динамических моделей. Читать | DATApedia | #DS_AI

​​Зачем бизнесу нужно DWH и как обосновать необходимость проекта? Можно ли оценить окупаемость хранилища? Проекты внедрения DWH относятся к трудоемким и всегда требуют вложений, стоимость проектов начинается от 1,5 млн руб. К проекту необходимо привлекать системных аналитиков, архитекторов DWH, разработчиков, DevOps, дата-инженеров. Как при таких затратах аргументировать для бизнеса необходимость внедрения DWH? Какие бизнес-задачи может решить хранилище данных? Можно ли оценить окупаемость и эффективность внедрения? Читать | DATApedia

​​BotHub, GPTunnel, Chad AI — считаем где ChatGPT дешевле в России Сейчас на фоне стремительной популяризации нейросетей, в России появилось достаточно много сервисов и агрегаторов, обеспечивающих удобный доступ к популярным языковым моделям без использования VPN. Однако при выборе подходящего решения мы зачастую сталкиваемся с проблемой разношерстной тарификация: у одних внутренняя валюта, у других стоимость за слова, третьи считают символы или количество токенов в запросе. Читать | DATApedia | #DS_AI

​​Квантизация У любой нейронной сети есть веса. И нам их, очевидно, нужно хранить и применять. Так как мы это делаем? Читать | DATApedia | #DS_AI

​​Свёрточные нейронные сети: от основ до современных технологий Моя цель — объяснить, как работают CNN, начиная с базовых понятий для новичков и заканчивая практическими примерами и сравнением с современными технологиями вроде Vision Transformers. Читать | DATApedia | #DS_AI

​​Data Engineering — это не Software Engineering Хотя дата-инженерия и разработка ПО действительно имеют много общего, между ними существуют значительные различия. Игнорирование этих различий и управление командой дата-инженеров по тем же принципам, что и командой разработчиков ПО, является ошибкой. Читать | DATApedia