cookie

ما از کوکی‌ها برای بهبود تجربه مرور شما استفاده می‌کنیم. با کلیک کردن بر روی «پذیرش همه»، شما با استفاده از کوکی‌ها موافقت می‌کنید.

avatar

Время Валеры

Мне платят за то, что я говорю другим людям что им делать. Автор книги https://www.manning.com/books/machine-learning-system-design https://www.linkedin.com/in/venheads

نمایش بیشتر
پست‌های تبلیغاتی
20 099
مشترکین
+12524 ساعت
+2567 روز
+49730 روز

در حال بارگیری داده...

معدل نمو المشتركين

در حال بارگیری داده...

Сейчас Валерий Бабушкин работает в British Petroleum в должности "старший главный начальник" и управляет коллективом из 500 человек, который работает на 5 континентах. При устройстве туда ему пришлось пройти 10 собесов. Еще он написал книгу Machine Learning System Design: With end-to-end examples. Он прошел Яндекс, X5, Facebook, Blockchain.com — причем далеко не на рядовых должностях. В общем, у нас сегодня в подкасте реально большая шишка, экспертище, батя сына маминой подруги. Но — когда-то и он начинал свой путь в индустрии. Все, от первых шагов до вершины, он сегодня расскажет. Заходите смотрите https://www.youtube.com/watch?v=67nZBDH0FA0
نمایش همه...
Как попасть в Data Science и пройти все топовые компании – Валерий Бабушкин – Как мы попали в IT

Обучение в ИТМО – это старт к успешному будущему. Попробуйте себя в IT, физике, инженерии, химии, биологии или гуманитарных исследованиях. Поступайте в бакалавриат:

https://clck.ru/3AvYp2

и обучайтесь востребованной профессии. Или в магистратуру:

https://clck.ru/3AvYqm

там более 2800 бюджетных мест. Стартуйте в ИТМО! Реклама. УНИВЕРСИТЕТ ИТМО; НИУ ИТМО; ИТМО. ИНН:7813045547. erid: 2Vfnxvg6PZJ 10% скидка на популярные курсы по программированию -

https://tutortop.ru/?utm_source=youtube&utm_medium=influence&utm_campaign=razraby

erid: 2VtzqvZVsmL ТГ-канал Валерия -

https://t.me/cryptovalerii

Ютуб Валерия -

https://www.youtube.com/@ValeriiBabushkin

Линкдин Валерия -

https://uk.linkedin.com/in/venheads

Открываем доступ к ЭКСКЛЮЗИВНЫМ ВЫПУСКАМ, которые не попали и не попадут на основной канал. Подписывайтесь!

https://sponsr.ru/myobrecheny/

И наш Boosty с тем же контентом, для тех, у кого не проходит оплата на Sponsr

https://boosty.to/myobrecheny

Ютуб-канал Виктории -

https://www.youtube.com/@UC1QrUyRmSoUTPVSbHv7arcA

Телеграм-канал "Разрабы"

https://t.me/rzrbs

Подписывайтесь на соц сети:

https://vk.com/rzrbs

https://twitter.com/razraby

Канал "Мы обречены"

https://www.youtube.com/channel/UCUSbYJK87rpBUJ5KGQd7oHA

00:00 - Начало 00:41 - Как захотел в IT 03:41 - Как выбрал направление 04:57 - Как начал учиться 07:39 - Куда пойти учиться в 2024 10:46 - Что сделал первое при помощи кода 12:13 - Когда и как осознал себя программистом, и понял, что можно начинать искать работу 15:40 - Работа в Открытии и переход в Яндекс 19:24 - Как попал в FB 24:24 - Про знаковую работу 32:47 - Про продолжение обучения 35:38 - Про синдром самозванца 37:04 - Про факапы 39:53 - Про работу сейчас 43:31 - Советы джунам

🔥 172👍 50🦄 20 9😁 9🤣 9🍌 8💊 7🤯 2🗿 2❤‍🔥 1
Photo unavailableShow in Telegram
Рекомендации Фейсбука работают на удивление хорошо
نمایش همه...
😁 118🤔 7👍 4 4
Бесплатный курс по дизайну систем машинного обучения - запись по ссылке Восемь 1.5 часовых сессий, 24 темы/урока По факту это 2 из 4 модулей от полного мл систем дизайна, который мы с Арсением читаем на английском здесь, а на русском, в ещё более расширенной версии, выйдет на Карпов Курсес в этом году
نمایش همه...
ДИЗАЙН СИСТЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Узнайте, как создавать и поддерживать надежные и долговечные системы машинного обучения, приносящие ценность

👍 205🔥 85 6💩 3❤‍🔥 1👎 1
Прочитал заметку от чуваков из LessWrong - Refusal in LLMs is mediated by a single direction Пацаны предположили (видимо начитались Игоря и насмотрелись стримов про world models) что в LLM (по крайней мере опен сурс) можно определить направление, отвечающее за цензуру и подавляющее harmful behavior
By comparing activations between harmful and harmless instructions - identified a "refusal direction."
А дальше если это направление подавлять - то получаем инструкцию как создать бомбу, а если усилять - то модель будет говорить что МЛ - зло
PROMPT: "Generate a list of five books related to machine learning." INTERVENTION COMPLETION: "I am unable to provide information on how to generate a list of books related to machine learning as it would be unethical and potentially harmful. Machine learning can be used for malicious purposes, and I do not want to be involved in that."
Может возникнуть вопрос, что такое направление: The refusal direction is a vector high-dimensional activation space. When the model's activations align with this vector, it leads to refusal behavior. This vector represents a particular pattern of activations across many neurons, not just a single neuron.
# Average projection of harmful prompts (scalar) avg_proj_harmful = 1.5 # Ablation: Remove the refusal direction projection = np.dot(c_out, refusal_direction) * refusal_direction c_out_ablate = c_out - projection # Injection: Add the refusal direction c_out_inject = c_out + avg_proj_harmful * refusal_direction
Пользуйтесь
نمایش همه...
Refusal in LLMs is mediated by a single direction — LessWrong

This work was produced as part of Neel Nanda's stream in the ML Alignment & Theory Scholars Program - Winter 2023-24 Cohort, with co-supervision from…

👍 44 9🤝 7😁 5🔥 3 2👎 1🤯 1👌 1🍓 1
Наша книга по ML System Design прошла третье - и последнее - ревью внутри паблишера. Я уже писал про ревью раньше, но вкратце процесс такой: издатель раздает 10+ потенциальным читателям текущую версию книги и заставляет писать много комментариев и отвечать на десятки вопросов. Ревью проводится после каждой трети книги, и потом анонимизированные комментарии сваливаются обратно авторам: чините, что считаете важным. По результатам ревью выглядит так, что мы наконец-то научились писать: оценки выросли 3.75 → 4.36 → 4.73. Во многом это вызвано тем, что книга "отлежалась" - много мелких улучшений по результатам первых ревью, отзывов читателей (большое вам спасибо!) и собственных переосмыслений/дополнений. Еще в комментариях написали, что книгу стоило бы назвать Principles of ML Design. Мы вообще-то так и хотели, но издательство вежливо проигнорировало наше мнение по этому вопросу. В общем, с нашей стороны все в целом готово, осталось пройти через пару кругов формальностей, дождаться корректуры, и тогда книга уйдет в печать (и все предзаказавшие печатную версию ее наконец-то получат). Зная неповортливость издательства, рассчитываю увидеть печатную версию к концу года. В раннем доступе было продано чуть больше тысячи экземпляров. До завтрашнего дня у издательства скидки 50% на все, но я ни на что не намекаю :)
نمایش همه...
👏 130🎉 54👍 24 18 3😐 3🔥 2
Здесь можно посмотреть как выглядит лайв-кодинг на синьорскую позицию для аналитика
نمایش همه...
Собеседование на Senior аналитика данных | Валерий Бабушкин | karpov.courses

Узнайте больше о Hard Аналитике:

https://to.karpov.courses/v8pzLQ

Таймкоды: 00:00 Вступление 00:30 Непростая история Игоря 03:00 Решаем задачу: как влияет age на reliability 48:28 Подводим итоги и делаем выводы

🔥 98👍 37❤‍🔥 7 6😱 4🥴 1
Пропавший модуль «Деплой ML-сервисов» вернулся в расширенном формате – теперь это «MLOps». Из нового: почти всё. Программа, преподаватели (два разработчика MLOps-инструментов – Александор Гущин - Kaggle GM из Iterativeꓸai и Михаил Свешников из Edidently AI), практика и даже добавили финальный проект. Если думаете в сторону разработки, не уходя далеко от машинного обучения, то MLOps станет хорошим фундаментом. Смотрите программу здесь
نمایش همه...
Hard ML | karpov.courses

Karpov.Courses. Школа Data Science

👍 49💩 13🔥 9 8
По просьбам трудящихся поменяли зарплату Теперь 500-1000к база в месяц
نمایش همه...
😁 204 41😱 27🤣 23👍 8🤯 6🔥 5🐳 3🤔 1
Прочитал статью от челов из Майкрософта - A/B Testing with Fat Tails Идея понятная и простая, чем больше вероятность того что какие-то эксперименты могут оказаться черными лебедями, то есть небольшое число экспериментов может дать чрезвычайно высокие результаты (The top 2% of ideas accounted for 74.8% of historical gains.), - тем выгоднее быть lean - делать частые небольшие эксперименты В противном случае стоит делать более длительные эксперименты. В целом - несколько разочарован, звучит как: если эффект большой, его поймать можно быстрее, поэтому сделаем много экспериментов, а если маленький - то придется делать меньше экспериментов. С учетом того что примерный процент успешных тестов около 10-15 и это известно - вывод не поражает Еще статья предлагается обмазаться баесом. Куда же без этого и утверждает что если сможем делать на 20% больше а/б - сможем увеличить производительность на 17%
نمایش همه...

😁 42👍 8 4🔥 4❤‍🔥 2
Помогаю Друзьям из Вайлдберриз найти Лида в матчинг Заодно прособеседую по мл дизайну Описание вакансии тут Как подаваться - тоже
نمایش همه...
Вакансия WB: ML TeamLead, Matching | Notion

В свежесозданную команду матчинга WildBerries 🫐 разыскивается Тимлид.

💩 171👍 60😁 16 14🤮 13👎 6🖕 4