DATApedia | Data science
Open in Telegram
Тут вы найдете всё, что связано с Data Science, AI и Machine Learning, как для начинающих, так и для бывалых специалистов. Также, для вас, мы переводим зарубежные статьи. Сотрудничество: @Seyfme
Show more3 309
Subscribers
No data24 hours
-57 days
-3230 days
Posts Archive
❓Как обеспечить наблюдаемость системы и освоить передовые инструменты мониторинга и логирования?
👉🏻Ждём вас на открытом вебинаре 26 августа в 20:00 мск, где мы разберем:
- что такое Observability и почему это важно для системы;
- основные принципы мониторинга и логирования;
- как построить pipeline для мониторинга и логирования в системах;
- зоны ответственности и как эффективно настроить алертинг.
Урок идеально подходит для лидеров технических команд, недавно вступивших в роль или планирующих вырасти, а также для системных аналитиков разного уровня, участвующих в построении архитектуры сервисов.
Спикер Виктор Семак — опытный системный и бизнес-аналитик, Lead группы IT-аналитиков в одной из крупнейших российских компаний.
🗓Встречаемся в преддверии старта курса «Системный аналитик. Team Lead». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение! Регистрируйтесь прямо сейчас, чтобы не пропустить мероприятие: https://otus.pw/MElK/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
Иерархия ИИ-потребностей
Команда VK Cloud перевела статью о том, как использовать ИИ и машинное обучение, чтобы лучше справляться с тем, что мы делаем.
Перейти к статье | DATApedia | #DS_AI
Азы больших языковых моделей и трансформеров: декодер
В этом материале мы поговорим об устройстве компонента‑декодера в системах машинного обучения, построенных по архитектуре «трансформер», уделив особое внимание отличию декодера от энкодера.
Перейти к статье | DATApedia
Когда тимлид говорит о задачах на новый спринт, а ты с завтрашнего дня в отпуске
Выборочное удаление столбцов для повышения эффективности хранения в озерах данных
Данная статья рассматривает проблему оптимизации и ускорения работы нейросетей с помощью архитектуры под названием “MobileNetV3”, разработанной компанией Google. MobileNetV3 позволяет создавать более эффективные модели, которые могут работать на мобильных устройствах и при этом обеспечивать высокую точность. В статье детально описывается архитектура MobileNetV3, а также приводятся результаты экспериментов и сравнения с другими архитектурами.
Перейти к статье | DATApedia
Побеждаем рутину в Data Science: как перестать быть недопрограммистами и недоисследователями
Статья рассказывает о том, как автоматизация процессов в Data Science может помочь избавиться от рутины и повысить эффективность бизнеса.
Перейти к статье | DATApedia
Облегчают анализ данных: 7 бесплатных сервисов на базе ИИ
В этой статье представлены инструменты на основе искусственного интеллекта, которые облегчают анализ данных. По мнению разработчиков данных сервисов, они подходят не только для новичков в анализе данных, но и для профессионалов. А также в качестве так называемой “аналитики самообслуживания”.
Перейти к статье | DATApedia | #DS_AI
Аналитики-разработчики, станьте частью команды GigaChat 10 августа! 💻
Всего за один день вы пройдёте все этапы интервью, познакомитесь с командой и даже получите заветный оффер.
Gigachat — мультимодальная языковая модель, способная генерировать тексты любой сложности и стиля, а также создавать изображения.
Какие задачи решает команда GigaChat 👇
✔️ Research: исследование и реализация перспективных подходов обучения, синтеза и фильтрации данных, конструирование метрик и бенчмарков LLM, разработка пайплайнов для решения продуктовых кейсов с помощью больших языковых моделей.
✔️ Code: реализация prod-ready кода по работе с LLM, БД, API.
✔️ Markup: формирование и контроль пайплайнов разметки данных.
✔️ Pretrain: повышение качества pretrain набора данных.
✔️ RL: эксперименты с RL, Reward и DPO подходами.
Оставляйте отклик здесь, и до встречи на One Day Offer 10 августа! 😉
RecTools – OpenSource библиотека для рекомендательных систем
Статья рассказывает о библиотеке RecTools, которая содержит самые часто используемые модели для рекомендательных систем. С помощью этой библиотеки можно максимально просто и быстро оценивать необходимые метрики. Также описываются различные модели, которые можно использовать в RecTools, такие как "популярное", матричные разложения, LightFM, DSSM и другие.
Перейти к статье | DATApedia
«Квантовые облака»: как VK Cloud и разработчики делают квантовые вычисления ближе к бизнесу
Автор расскажет, что такое квантовые компьютеры, как Российский квантовый центр и сотрудники из организации S-Quantum придумали эмуляторы квантового процессора, почему решили разворачивать их в облаке и что в итоге получили.
Перейти к статье | DATApedia
Целостность, точность, согласованность: три фактора, обеспечивающие качество машинного обучения
Эффективность моделей машинного обучения напрямую зависит от обучающих данных. Если данные неполны или размечены неверно, то эти пробелы отразятся на прогнозах модели.
Но как выявлять высококачественные данные и обеспечивать их уровень уже в процессе работы над проектом? И что означает «качество данных» в контексте машинного обучения?
Перейти к статье | DATApedia | #DS_AI
Как расширить компетенции аналитиков при работе с Big Data
Данная статья рассказывает о том, какие навыки нужны у специалистов, работающих с продуктовым анализом, и как эти навыки могут быть применены в других профессиях. Также обсуждаются проблемы, с которыми сталкиваются большие компании при работе с большими объемами данных, и предлагаются решения для оптимизации процессов работы с данными.
Перейти к статье | DATApedia
Как мы учили ChatGPT писать приветствия для бизнес-знакомств
Мы решили помочь предпринимателям начать деловое общение, которое было бы построено на анализе их бизнес-профилей, обозначенных интересах и перечисленных компетенциях. Разумеется, с помощью ИИ. За небольшой промежуток времени перешли от объёмных линейных запросов к запросам с многоэтапной структурой, а потом от дорогой Chat GPT-4 к новой и интересной по цене GPT-4o, где проявились свои тонкости.
Читать | DATApedia | #DS_AI
