Machine Learning | Нейронные сети, ИИ, Big Data

Прогнозируем результаты российского кинопроката с помощью ML Кинематограф предсказуем. С учетом исторических данных прошлых периодов прокатную судьбу каждого национального фильма на локальном рынке можно определить еще до начала съемок. И можно заранее подобрать характеристики проекта так, чтобы он был успешен у зрителя: неважно, это будет легкая коммерческая романтическая комедия или патриотический фильм-драма, или добротная научная фантастика. Machine Learning

Лень разбираться в Word? Для вас уже всё сделали. 📌 Канал Word Hacks рассказывает обо всех возможностях, приёмах и лайфхаках по работе в word. Подписывайтесь и прокачивайте свои навыки: @word_ms

Разметка данных в Label Studio при помощи GPT-4: интеграция ML Backend Получение качественных данных — краеугольный камень любого проекта машинного обучения. Этот процесс, в котором традиционно доминирует трудозатратная разметка данных, часто может превращаться в длительную и дорогостоящую задачу. Но что, если мы сможем воспользоваться прогрессом в развитии больших языковых моделей (LLM) для перехода от разметки данных к проверке разметки? Machine Learning

Недавно в британском Reddit взорвалась история: пользователь выпросил у AI-чатбота магазина скидку... 80%. Бот должен был просто оформлять заказы, но явно встретил того, кто знает, как работать с ИИ. Парень на радостях добил корзину до £8,000 и оформил заказ. Владелец магазина попытался отменить доставку, но получил только угрозу судиться. ​ Результат? Магазин потерял сотни тысяч рублей из-за одного неправильно настроенного промпта. Хотя от такого промта защититься довольно просто. Такую базу мы рассказываем на нашем курсе Промпт-инжиниринг. Это не просто "умение общаться с ChatGPT", это понимание: — Как AI принимает решения и где ломается логика — Как настроить системные инструкции, чтобы бот не выходил за рамки — Как создать защищенные AI-агенты для реальных бизнес-процессов Курс "Промпт-инжиниринг: внедрение ИИ в бизнес-процессы" от OTUS За 3 месяца вы научитесь: ✅ Создавать воспроизводимые промпты, которые не "ломаются" ✅ Внедрять AI-агентов через no-code инструменты (n8n, Make) ✅ Понимать ограничения и риски LLM (включая галлюцинации и джейлбрейки) ✅ Разрабатывать roadmap внедрения AI в вашу компанию 👉 Оставьте заявку сейчас и успейте на курс по спец. цене: https://otus.pw/oo4m/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Ortools — библиотека для решения задачи VRP Расскажем о библиотеке ortools для решения проблемы маршрутизации транспортных средств с учетом ограничений. И самое важно поделимся парой важных фичей, которых вы не найдете в документации. Machine Learning

Обучишься Excel — станешь аналитиком 📌 Полезные приёмы, гайды, лайфхаки эксель и аналитики данных для начинающих на канале @analytics_secrets. Подписывайся и становись аналитиком: @analytics_secrets

🖐 Как не попасть в яму с помощью нейронных сетей: технологии приходят на помощь коммунальщикам Многие из нас не раз сталкивались с проблемами на дорогах, будь то плохое покрытие или отсутствие удобных тротуаров для пешеходов. Такие проблемы являются актуальными не только для нашей страны, но и для многих других. В данной статье мы рассмотрим, какие технологии могут помочь в решении этой проблемы. Machine Learning

Лень разбираться в Python? Для вас уже всё сделали. 📌 Канал Python Hacks рассказывает обо всех возможностях, приёмах и лайфхаках по обучению python. Подписывайтесь и прокачивайте свои навыки: @python_secrets

Лень разбираться в Python? Для вас уже всё сделали. 📌 Канал Python Hacks рассказывает обо всех возможностях, приёмах и лайфхаках по обучению python. Подписывайтесь и прокачивайте свои навыки: @python_secrets

✌️ Задачи и инструменты ML и их практическое применение Машинное обучение – распространившийся термин, но не все понимают его верно. В этом материале вы узнаете, что же на самом деле такое machine learning (ML), в каких случаях эту технологию стоит использовать в проектах, а также, где машинное обучение активно применяется на практике. Machine Learning

Как успешно сменить работу? Узнаешь в этом канале. 📌 Канал @secrets_hr делится полезными секретами и лайфхаками в составлении резюме, трудоустройстве и управлении персоналом для HR. Подписывайтесь и прокачивайте свои навыки: @secrets_hr

💊 Медицинские датасеты для машинного обучения: цели, типы и способы применения Медицинские данные — ценный ресурс для машинного обучения. В посте рассмотрим сложности и обзор публичных датасетов, используемых для практических задач в здравоохранении. Machine Learning

🔥 БЕСПЛАТНЫЙ ИНТЕНСИВ по написанию 9 НЕЙРОСЕТЕЙ на Python за 1 вечер🔥 Узнайте всё о профессии AI-разработчика всего за 1 день! Простое понимание основ, без сложного кода! Создавайте нейросети, автоматизируйте бизнес-задачи и зарабатывайте на AI-решениях. 📌 Темы решаемых задач: 1. Классификация людей входящих/выходящих из автобуса 2. Классификация отзывы на Tesla 3. Оценка выброса СО2 по параметрам машины 4. Прогнозирование тренда цены золота 5. Сегментация изображения для робота доставщика 6. Обнаружение людей без касок на стройке/производстве 7. Трекинг людей на видео 8. Распознавание речи 9. Генерация изображений с помощью Stable diffusion Интенсив - максимально простой и доступный, без какого-либо сложного программирования. 📚Регистрируйтесь прямо сейчас и получите подарок — бесплатный доступ к 21 AI-вебинару! 🤖 Присоединяйтесь к нашему бесплатному интенсиву и разберитесь в этой увлекательной теме с нами!

Кто воткнет свой флаг на Марсе? Лучшие модели от Anthropic, OpenAI и DeepSeek демонстрируют впечатляющие способности к рассуждениям и в определенной степени к саморефлексии. Достижение этого уровня еще на шаг приближает ИИ к человеческому интеллекту. Далее последуют другие шаги и новые уровни совершенства. Для этого есть все условия: высококонкурентная среда, прорывные технологии и новые сверхмощные дата-центры, госпрограммы с поддержкой и финансированием, понимание перспективности и амбициозные политические цели. Machine Learning

Почему Data Catalog есть, а пользы нет? Типовые ошибки внедрения и как их избежать Data Catalog задумывался как сердце управления данными — точка, где сходятся все источники, метаданные и отчеты. Но на практике он часто превращается в «витрину», куда никто не заходит: описания быстро устаревают, данные дублируются, а доверие к системе исчезает. 📆 10 февраля в 11:00 (МСК) компания Lasmart проведет онлайн-вебинар, посвященным типовым ошибкам внедрения Data Catalog в компаниях. 🗣 Спикер: Павел Хамрин, руководитель направления AI в Lasmart. Более 10 лет опыта во внедрении аналитических решений: DWH, OLAP и BI-систем. ❔ Что будет на вебинаре: — почему внедрение часто заканчивается пустым интерфейсом, — как выстроить каталог вокруг бизнес-контекста, а не вокруг таблиц, — как автоматизация и AI решают проблему «ручного описания», — как измерить успех внедрения и добиться реального adoption, — кейсы использования DataDesc при создании и поддержке Data Catalog. 💡 Кому будет полезно: CDO, Head of BI, Head of DWH, архитекторам данных, data-инженерам и всем, кто отвечает за управление и качество данных. 📎 Регистрация

Добавляем зрение, слух и голос в свой ChatGPT бот в Telegram Поддержка преобразования речи в текст была в OpenAI уже давно, а вот из текста в речь, а также распознавание изображений было добавлено совсем недавно. Этой статьей автор продолжает свою серию туториалов по разработке собственного ChatGPT бота в Telegram. Machine Learning

Хочешь разбираться в 1С? Для тебя уже всё сделали. ⚙️ Канал 1С Hacks рассказывает обо всех возможностях, приёмах и лайфхаках по работе в 1С. Подписывайтесь и прокачивайте свои навыки: @secrets_1C

📅 Работа с научными данными в рамках data-driven подхода В современном мире данные необходимы для различных целей, но их обработка - ключ к успеху. В статье рассматривается работа с данными в рамках научного проекта с использованием data-driven подхода. Machine Learning

🔥 Бесплатный интенсив по ChatGPT и созданию НЕЙРОСТРУДНИКОВ без опыта программирования🔥 Вы узнаете, как использовать ChatGPT в профессиональных целях, создавать нейросотрудников на заказ и зарабатывать на ИИ от 150.000р в месяц. Простое понимание основ, без сложного кода! Что будет на интенсиве? 🧬 Теория: как создаются нейро-сотрудники с GPT на Python 🧬 Практика: мы создадим нейро-консультанта, нейро-HR, нейро-маркетолога и др. Интенсив - максимально простой и доступный, без какого-либо сложного программирования. Ведущий интенсива - Senior AI-разработчик нейросетей с 2003 года и основатель Университета искусственного интеллекта - Дмитрий Романов. 🤖Присоединяйтесь к нашему бесплатному интенсиву и разберитесь в этой увлекательной теме с нами!

Даём нейро-сотруднику на ChatGPT управлять календарем Google через Telegram бот • Создадим нейро-сотрудника на платформе. • Зарегистрируем Телеграм-бот и подключим его к нашему сотруднику. • Напишем API для интеграции с Google календарем. • Дадим функцию нашему сотруднику для работы с API. Machine Learning