DATApedia | Data science

Изучите применение ChatGPT в рабочих целях, чтобы получить от этого прибыль. Сейчас самое время начать использовать искусственный интеллект. Здесь вы узнаете, почему стоит освоить ChatGPT. Это поможет вам: - Использовать ChatGPT в вашей профессиональной сфере. - Предлагать компаниям разработку индивидуально дообученного ChatGPT по заказу. - Увеличить свой доход, освоив навык создания индивидуально дообученного ChatGPT. Зарегистрируйтесь на бесплатный вебинар, чтобы узнать больше деталей. Реклама. ООО "ТЕРРА ЭЙАЙ". ИНН 9728019395. erid: LjN8KH5xH

Изучите применение ChatGPT в рабочих целях, чтобы получить от этого прибыль. Сейчас самое время начать использовать искусственный интеллект. Здесь вы узнаете, почему стоит освоить ChatGPT. Это поможет вам: - Использовать ChatGPT в вашей профессиональной сфере. - Предлагать компаниям разработку индивидуально дообученного ChatGPT по заказу. - Увеличить свой доход, освоив навык создания индивидуально дообученного ChatGPT. Зарегистрируйтесь на бесплатный вебинар, чтобы узнать больше деталей. Реклама. ООО "ТЕРРА ЭЙАЙ". ИНН 9728019395. erid: LjN8KH5xH

​​Дата-сайентистам: рецензия на книгу “Машинное обучение с PyTorch и Scikit-Learn” Авторы позиционируют книгу, как «большое универсальное пособие», которое подойдет как начинающим дата-сайентистам, включая слушателей ИТ-курсов, так и опытным экспертам в ML и DL Читать | DATApedia | #DS_AI

​​Профессиональные игроки в покер знают оптимальную стратегию, но не всегда её используют Сегодня игроки в покер могут использовать ИИ для поиска оптимальной стратегии игры, но делают это не так часто. Читать | DATApedia | #DS_AI

​​SPARK для «малышей» Данная статья представляет собой обзор основных функций Apache Spark и рассматривает способы их применения в реальных задачах обработки данных. Читать | DATApedia

E-CUP — масштабное e-com-соревнование для ML-разработчиков! Реши реальную бизнес-задачу, поборись за призовой фонд в 1 200 000 рублей и секретный подарок для прокачки навыков и карьеры! Регистрируйся до 18 августа Приглашаем специалистов по Data Science, ML-инженеров, разработчиков. Решай задачи в стиле команды Ozon Tech — минимум ручных действий, максимум автоматизации. Everything as code! Эксперты хакатона расскажут, как эффективно применять этот подход в своей работе. На выбор — одна из задач, основанных на реальных бизнес-кейсах Ozon Tech: 1️⃣ Создать ML-модель, которая определит, одинаковые ли товары на изображении. 2️⃣ Разработать алгоритм для модерации карточек товаров с признаками нарушений правил площадки. Ключевые этапы: 🔹 1 июля — старт регистрации 🔹 19 августа — публикация задач 🔹 8 сентября — окончание приёма решений 🔹 13 сентября — оглашение победителей Решай задачи в нашем стиле! Не пропусти грандиозное ML-соревнование — присоединяйся к E-CUP

​​Как мы научили computer vision модель YOLOv8 работать с данными лидара Сегодня расскажу вам об одном из продуктов, который мы создали. Это устройство, вычисляющее человекопоток возле рекламных билбордов. Читать | DATApedia | #DS_AI

​​Как подготовить будущих аналитиков данных и ML-специалистов к реальным бизнес-задачам Будущие аналитики данных, BI-аналитики, ML-разработчики и Data Scientists используют готовые датасеты для выполнения студенческих заданий, чтобы научиться понимать принципы обработки данных, искать и валидировать гипотезы, строить предсказательные модели. Однако задачи, которые решают студенты, часто недостаточно полезны как для них самих, так и для владельцев данных. Студенты не получают опыт решения практических задач, а также понимания, что результат их работы может быть полезен для бизнеса. В статье разбираюсь, почему так происходит и как получить опыт, который пригодится в работе. Читать | DATApedia

​​Эволюция языковых моделей для генерации текста с высоты птичьего полёта В этой статье я хотел бы поделиться своими заметками о том, как языковые модели (LMs) развивались в последние десятилетия. Этот текст может послужить туториалом для новичков и помочь понять ключевые концепции языковых моделей на протяжении их истории. Читать | DATApedia

👍 Хотите выйти за рамки стандартных функций и создать нечто уникальное в Spark? Наш открытый вебинар «Spark UDAF: разрабатываем свой агрегатор» идеален для разработчиков, которые хотят овладеть навыком создания собственных агрегатных функций (UDAF). На уроке мы рассмотрим: - агрегирование данных в Spark и особенности стандартных агрегатных функций; - создание собственных агрегатных функций; - ответы на все возникающие вопросы. Занятие будет полезно начинающим и специалистам в области аналитики данных и Data Engineering, а также руководителям и менеджерам команд разработки. Развивайте свой потенциал в Spark и станьте мастером создания собственных агрегаторов! 🎙 Спикер Вадим Заигрин — опытный разработчик, Data Engineer и Data Scientist, Team Lead команд инженеров данных на разных проектах. ➡️ Пройдите короткий тест, чтобы посетить урок: https://goo.su/jDXeMC4 Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

​​Играем в GOLF. Как обучить нейросети точно предсказывать геометрию молекул, используя малое число данных Чтобы нейросеть точно предсказывала энергии молекул, ей нужно очень много данных. Однако, мы нашли способ, как сильно ослабить это ограничение, и сегодня я вам о нём расскажу. Читать | DATApedia | #DS_AI

​​Перспективы профессии Data Science: ликбез для джунов Сегодня поделюсь своим мнением о перспективах профессии. Это статья для джунов, студентов и для тех, кто только выбирает направление в IT. Рассказываю, какие возможности для развития в дата-сайенс есть сейчас и какие появятся в ближайшем будущем, а ещё подсвечиваю неочевидные для новичков особенности работы дата-сайентиста. Читать | DATApedia

​​За что аналитику данных платят зарплату Привет! Меня зовут Дарина Кухтина, я руководитель аналитики в компании, которая разрабатывает мобильные игры. В статье я расскажу, зачем бизнес нанимает аналитиков данных. Читать | DATApedia

​​Prompt engineering 101 Использование LLM все больше проникает в бизнес. И ритейл — не исключение. В X5 Tech мы решили сделать небольшую методичку по prompt engineering для обычного бизнес‑пользователя. Мы посмотрели на получившийся результат и решили поделиться этой методичкой с сообществом, чтобы как можно больше людей смогли овладеть разными техниками, позволяющими работать с LLM эффективнее. Читать | DATApedia | #DS_AI

​​Обнаружение объектов на изображении с помощью моделей YOLOv5 и YOLOv8 Мы будем рассматривать архитектуру YOLO только для задачи обнаружения объектов на изображении. В данном случае цель алгоритма - предсказать класс объекта и нарисовать ограничивающую рамку, которая определяет местоположение объекта на входном изображении. Читать | DATApedia | #DS_AI

Avito All Day Long — первая конференция от инженеров AvitoTech Пройдёт 20 июля в Центре событий РБК (Москва). У коллег есть, чему поучиться: они распилили монолит на тысячи микросервисов, масштабировались на пять вертикалей, создали три технопродукта (AvitoPlato, Trisigma, Emcee) и одно из сильнейших в стране IT-комьюнити. На конференции можно будет послушать, обсудить и затестить решения AvitoTech, окунуться в экспертный нетворкинг и обязательно остаться на афтепати — там обещают сюрприз. Чтобы зарегистрироваться и забронировать себе место, нажмите сюда.

​​Краеугольные камни ClickHouse Меня зовут Артемий Кравцов, я работаю инженером в Wildberries. Сегодня расскажу про то, что люблю — про ClickHouse. Моя цель — осветить некоторые ключевые особенности в архитектуре ClickHouse и в том, как он хранит данные. Затронем широко распространенные стереотипы про ClickHouse. Читать | DATApedia

​​Графы в рекомендательных системах [часть 1] Эта статья будет частью серии, состоящей из двух или трех частей. В первой части мы рассмотрим базовые понятия, концепции и простые модели, а также выделим их ключевые особенности. Читать | DATApedia