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 работают языковые модели
Существует множество отличных руководств о внутренних механизмах языковых моделей, но все они довольно техничны. Это обидно, потому что есть всего несколько простых идей, которые нужно понять, чтобы получить базовое представление о том, что происходит под капотом. Я решил изложить эти идеи для вас — и для себя — в максимально свободной от жаргона форме. Приведённое ниже объяснение намеренно упрощено, но оно должно датьz вам хорошее представление о том, как всё работает.
Читать | DATApedia | #DS_AI
Противостояние или союз: перспективы открытых и проприетарных ML-моделей
Последний год в ИТ-сообществе идет обсуждение перспектив ML-решений. Кто возьмет пальму первенства — открытые или закрытые модели? В материале рассмотрим ситуацию, прогнозы и состояние законодательства.
Читать | DATApedia | #DS_AI
🔄Представьте, что вы работаете с большими объемами данных, но каждая попытка обработки информации занимает часы, если не дни. Вы сталкиваетесь с проблемами масштабирования и сложности потоков данных, что тормозит ваш проект и мешает достигать поставленных целей.
А теперь представьте, что время обработки данных сокращается в разы благодаря использованию продвинутых технологий стриминга. Вы спокойно справляетесь с любыми объемами информации, легко направляя потоки данных так, как вам нужно. Вы больше не испытываете трудностей с масштабированием и сложностью проектов.
🟡 Приходите на наш практический открытый урок «Spark, знакомство с структурным стримингом» 27 июня в 20:00 мск.
Занятие будет полезно:
- специалистам аналитики данных и Data Engineering;
- руководителям и менеджерам команд разработки.
Спикер Валентин Шилин — старший программист/аналитик данных в зарубежной компании.
➡️ Пройдите короткий тест, чтобы посетить урок: https://goo.su/kf51zhp
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru
Повышаем Data Quality: щепотка Soda для ваших данных
Привет! Меня зовут Александр Кудрявцев, я аналитик данных в команде Data Platform Банки.ру. Недавно мы озадачились вопросом контроля качества данных (Data Quality) и стали искать комплексное решение. Один из инструментов, который попал в поле зрения, — Soda Core. О нем и пойдет речь в материале.
Читать | DATApedia
Стоит ли накручивать опыт в резюме с точки зрения теории игр?
В IT среде периодически мелькает этический вопрос «Накручивать ли опыт в резюме?».
Возможно кто-то из читателей и сам сталкивался когда-нибудь с таким вопросом.
Мне стало интересно посмотреть на этот вопрос через призму дилеммы заключенного.
Читать | DATApedia
Стоит ли накручивать опыт в резюме с точки зрения теории игр?
В IT среде периодически мелькает этический вопрос «Накручивать ли опыт в резюме?».
Возможно кто-то из читателей и сам сталкивался когда-нибудь с таким вопросом.
Мне стало интересно посмотреть на этот вопрос через призму дилеммы заключенного.
Читать | DATApedia
Как воссоздают человека при помощи ИИ?
Помимо нейросетей и моделей машинного обучения, основанных на перцептронах, существуют и так называемые когнитивные архитектуры – они нацелены на имитацию человеческого интеллекта, как его себе представляют когнитивные науки через призмы разнородных теорий познания и гипотез.
Для психологии именно здесь скрывается человечность и тот сильный искусственный интеллект, AGI, симулирующий все способности человека. Но как работают архитектуры наподобии ACT-R или SOAR, и подойдут ли они для продвижения общего интеллекта? – в нашей статье.
Читать | DATApedia | #DS_AI
Автопереобучение моделей в Production
В этой статье мы рассмотрим процесс автоматического переобучения моделей ML в продакшене, используя инструменты MLOps. Обсудим интеграцию таких инструментов, как AirFlow и Spark, с CI/CD пайплайнами, а также создание конфигурационного модуля, позволяющего разработчикам сосредоточиться на моделях, не углубляясь в инфраструктурные детали.
Читать | DATApedia
Как анализировать тысячи отзывов с ChatGPT? Частые ошибки и пример на реальных данных
В этой статье я расскажу про свой опыт решения рабочей задачи — анализ отзывов пользователей о компании. Мы разберем возможные ошибки и посмотрим на пример кода и реальных данных. Гайд будет полезен всем, у кого нет большого опыта в анализе данных или работе с LLM через API.
Читать | DATApedia | #DS_AI
Революционный подход к нейросетям: рассказываем про KAN (Kolmogorov-Arnold Networks)
В основе этой новаторской концепции лежит теорема представления Колмогорова-Арнольда, математическая теория, разработанная Владимиром Арнольдом и Андреем Колмогоровым. Причем достаточно давно, вот только исследователи разработали архитектуру и небольшую библиотеку под работу недавно.
Читать | DATApedia
Книга: «Антипаттерны SQL. Как избежать ловушек при работе с базами данных»
Язык SQL необходим для работы со структурированными данными. Программисты, прекрасно знающие свой любимый язык (Java, Python или Go), не могут разбираться во всем, и часто не являются экспертами в SQL. Это приводит к появлению антипаттернов — решений, которые на первый взгляд кажутся правильными, но со временем создают все больше проблем.
Читать | DATApedia
