fa
Feedback
Data Portal | DS & ML

Data Portal | DS & ML

رفتن به کانال در Telegram

Всё самое интересное из мира Data Science и машинного обучения Связь: @devmangx

نمایش بیشتر
8 404
مشترکین
-624 ساعت
-107 روز
-930 روز
آرشیو پست ها
Вам нравится читать контент на этом канале? Возможно, вы задумывались о том, чтобы купить на нем интеграцию? Следуйте 3 простым шагам, чтобы сделать это: 1) Нажмите на ссылку: Вход 2) Пополняйтесь удобным способом 3) Размещайте публикацию Если тематика вашего поста подойдет нашему каналу, мы с удовольствием опубликуем его.

Ускорьте Python в 50 раз за 4 простых шага По умолчанию интерпретатор Python, CPython, работает медленно, в основном из-за св
Ускорьте Python в 50 раз за 4 простых шага По умолчанию интерпретатор Python, CPython, работает медленно, в основном из-за своей динамичности. После определения переменной с определённым типом её можно изменить на другой. Эти динамические манипуляции приводят к дополнительным затратам на выполнение и память. Чтобы ускорить работу, используйте модуль Cython. Он превращает код Python в C, делая его быстрым и эффективным. Вот как использовать модуль Cython: 1) Загрузите модуль Cython: %load_ext Cython 2) Добавьте магическую команду Cython 3) Указывайте типы данных параметров при использовании функций 4) Определяйте каждую переменную с помощью ключевого слова cdef и указывайте её тип данных Вот и всё! Теперь ваш код будет работать с ускорением до скорости нативного машинного кода, как показано на картинке. 👉 @DataSciencegx

Почему DeepSeek Janus-7B — это нечто действительно невероятное В статье рассматриваются ключевые особенности новой мультимода
Почему DeepSeek Janus-7B — это нечто действительно невероятное В статье рассматриваются ключевые особенности новой мультимодальной модели DeepSeek Janus-7B, которая, по заявлениям, превосходит популярные AI-инструменты, такие как DALL-E 3 и Stable Diffusion. Подробно анализируются её уникальные технические решения и возможности. 🔜 Читать статью 👉 @DataSciencegx | #cтатья

Совет IT-спецам на 2025 год - чаще посещайте тематические мероприятия Зачем тратить время на Ютубчик, когда можно интересно п
Совет IT-спецам на 2025 год - чаще посещайте тематические мероприятия Зачем тратить время на Ютубчик, когда можно интересно проводить время, при этом развивая свои навыки! А чтобы не гуглить афиши и не подписываться на сотню разных каналов, IT-мероприятия России уже собрали все самые топовые события в одном месте. Оффлайн и онлайн, для разных специальностей и уровней знаний. 👨🏻‍💻 В этом канале ты найдешь самые актуальные и интересные события: анонсы форумов, конференций, митапов, вебинаров, хакатонов, олимпиад и многое другое. Присоединяйся к комьюнити лучших спецов и заново влюбись в свою работу: IT мероприятия России / ITMeeting / IT events

bRAG: Серия уроков по RAG Открытое руководство, которое проведет вас от основ RAG до продвинутых реализаций. Уроки насыщены п
bRAG: Серия уроков по RAG Открытое руководство, которое проведет вас от основ RAG до продвинутых реализаций. Уроки насыщены практическими примерами, которые помогут вам создавать готовые к продакшену системы RAG с применением новейших технологий, таких как CRAG и многовекторный поиск. 👉 https://github.com/bRAGAI/bRAG-langchain 👉 @DataSciencegx | #ресурсы

«Комбинаторика для начинающих» — бесплатный курс на «Степике» Курс предназначен для начинающих, которые хотят освоить основы
«Комбинаторика для начинающих» — бесплатный курс на «Степике» Курс предназначен для начинающих, которые хотят освоить основы комбинаторики с нуля, а также для тех, кто когда-то изучал этот раздел математики, но нуждается в обновлении и систематизации знаний. Включает разделы: 🔸Правило сложения и умножения. Принцип Дирихле 🔸Основные комбинаторные величины и их свойства 🔸Сочетания с повторениями и без 🔸Комбинаторные тождества 🔸Полиномиальные коэффициенты 🔸Формула включений и исключений 🔸Выравнивания 👉 Ссылка на курс 👉 @DataSciencegx | #ресурсы

⚡ Kali LInux — канал-гайд, который научит тебя хакингу и защите информации с нуля. Это кладезь полезной информации, первоисто
Kali LInux — канал-гайд, который научит тебя хакингу и защите информации с нуля. Это кладезь полезной информации, первоисточник того, что появляется в платных гайдах и курсах. •Лучшие бесплатные курсы и книги по Этичному Хакингу и Информационной Безопасности. Полезный репозиторий с подборкой ресурсов по хакингуГде изучать Linux и хакинг. Бесплатные курсы •Виртуальная машина Linux для #OSINT на базе Ubuntu. •Целая папка полезных ресурсов для Хакеров и многое другое 🔈 Подписывайся, это самый простой способ научиться хакингу: @linuxkalii

Отличный ресурс для изучения SQL — SQL Squid Game Вы — новоиспечённый дата-сайентист в загадочной организации. Ваш босс, Фрон
Отличный ресурс для изучения SQL — SQL Squid Game
Вы — новоиспечённый дата-сайентист в загадочной организации. Ваш босс, Фронтмен, требует от вас решения бизнес-задач с помощью SQL. Не справитесь — ☠️
9 уровней, растущая сложность, а заодно — отличная прокачка навыков. Не уверены в силах? На сайте есть 33 урока, чтобы подтянуть SQL перед стартом Держите ссылку: https://datalemur.com/sql-game 👉 @DataSciencegx | #ресурсы

Gaze-LLE Это модель позволяющая предсказывать куда направлен взгляд человека на видео. Метод поддерживает многопользовательскую инференцию, обрабатывая пакеты изображений с указанием ограничивающих рамок на головы людей. Включены функции визуализации тепловых карт и скрипты для оценки на наборах данных GazeFollow и VideoAttentionTarget, а модели можно легко интегрировать с PyTorch Hub. 👉 https://github.com/fkryan/gazelle 👉 @DataSciencegx | #ресурсы

Гайд по техникам RAG В репозитории собраны материалы по различным способам реализации Retrieval Augmented Generation (RAG). В
Гайд по техникам RAG В репозитории собраны материалы по различным способам реализации Retrieval Augmented Generation (RAG). Вот некоторые методы: 🔸Простой RAG с LangChain; 🔸RAG с валидацией данных; 🔸RAG с трансформацией запроса; 🔸Relevant Segment Extraction (RSE); 🔸Сжатие контекста из документов. 👉 Ссылка на репозиторий 👉 @DataSciencegx | #ресурсы

Совет на 2025 год - учите Data Science и Machine learning Все нейросети, базы данных компаний, выявление болезней и многое др
Совет на 2025 год - учите Data Science и Machine learning Все нейросети, базы данных компаний, выявление болезней и многое другое - не обходятся без DS и ML. А чтобы освоиться за несколько месяцев, а не лет, читайте канал Data Science. В нём на пальцах рассказывается, что и как учить, чтобы стать специалистом. Начните 2025 год с освоения новой профессии - devsp

Scientific Computing with Python — бесплатный интерактивный курс Это своего рода учебник от Freecodecamp. Его цель — дать обучающимся навыки анализа и обработки данных с помощью Python. Учебник содержит следующие темы: ⏩работа со строками; ⏩List Comprehension; ⏩основы дизайна алгоритмов; ⏩структуры данных; ⏩классы и объекты. ⛓ Ссылка: тык 👉 @DataSciencegx | #курсы

Советы от эксперта для тех, кто хочет развиваться в области DS и ML На канале школы MLinside вышел подкаст с Алексеем Толстиковым, руководителем ШАД Яндекса. Что внутри: ⏩ Какие навыки важны для работы в Data Science и Machine Learning ⏩ Почему одних технических знаний может не хватить для того, чтобы быть востребованным специалистом ⏩ Роль соревнований и междисциплинарности в развитии карьеры ⏩ Как поступить в ШАД и совмещать учёбу с работой 🔜 Ссылка: тык 👉 @DataSciencegx | #ресурсы

Проектирование систем машинного обучения Автор: Чип Хьюен Год: 2023 ⬇️ Скачать книгу 👉 @DataSciencegx | #книги
Проектирование систем машинного обучения Автор: Чип Хьюен Год: 2023 ⬇️ Скачать книгу 👉 @DataSciencegx | #книги

🧠 Machine Learning — авторский канал, где собрана вся база по ИИ и машинному обучению. Senior разработчик AI-алгоритмов и автономных агентов, разбирает гайды, редкую литературу и код топовых моделей машинного обучения и искусственного интеллекта. В 2025 году ИИ выйдет на совершенно новый уровень тот, кто не успеет за прогрессом - отстанет, а кто разберется - сорвет куш. Стоит подписаться: t.me/ai_machinelearning_big_data

SQL за 6 недель для дата-сайентистов Опытный дата-сайентист с семилетним стажем создал подробный план изучения SQL, представленный в формате репозитория на GitHub. Каждый этап обучения включает полезные ссылки на обучающие материалы. Вот как выглядит 6-недельная программа: 🔸 Неделя 1: Основы SQL. Научимся извлекать данные из баз данных. 🔸 Неделя 2: Группировка данных с помощью GROUP BY. 🔸 Неделя 3: Разбираем типы JOIN и их применение. 🔸 Неделя 4: Погружаемся в оконные функции. 🔸 Неделя 5: Изучаем CTE и подзапросы. 🔸 Неделя 6: Создаём собственный проект, чтобы закрепить знания. 👉 Дорожная карта на GitHub 👉 @DataSciencegx | #ресурсы

Гайд по тензорам Эта компактная книга на 50 страниц подробно освещает все аспекты, связанные с тензорами
Тензор — это универсальное понятие, обозначающее матрицы с любым числом измерений. К тензорам относятся как скаляры (тензоры нулевого ранга), так и векторы (тензоры первого ранга) и матрицы (тензоры второго ранга).
🔜 Ссылка на сайт The Tensor Cookbook 👉 @DataSciencegx | #ресурсы

Шпаргалка по методам кодирования категориальных признаков 👉 @DataSciencegx

Автоматизация контакт-центров — тренд или способ увеличить прибыль? Несвоевременное обслуживание клиентов, трудности в коммун
Автоматизация контакт-центров — тренд или способ увеличить прибыль? Несвоевременное обслуживание клиентов, трудности в коммуникации с клиентами из-за неавтоматизированных систем, ручной ввод данных CRM… И это еще не все проблемы, с которыми сталкиваются менеджеры по обслуживанию клиентов. На бесплатном вебинаре вы познакомитесь с омниканальной платформой контакт-центра и ее ключевыми возможностями. Наш Контакт-центр — это: 🖥 Удобный конструктор для всех задач бизнеса ⏱️ Внедрение за 1-2 месяца 📞 Автообзвон на 140 000 звонков в день при 20 операторах С автоматизацией вы получите: • снижение нагрузки на операторов • работу через все каналы без сложных интеграций • конструктор для решения ваших задач 📅 Присоединяйтесь к вебинару 12 декабря в 13:00 по МСК «Контакт-центр с максимальной выгодой для вашего бизнеса» Мы выгодный контакт для контакт-центра! 👉 Ссылка для регистрации

Как загружать веса моделей при ограниченных ресурсах? Если объём памяти на вашем GPU ограничен, но нужно сохранить модель с помощью команды torch.save(model.state_dict(), 'model.pth') и продолжить её обучение в будущем, это вполне решаемая задача. 👉 В этом ноутбуке вы найдёте полезные советы и рекомендации, которые помогут справиться с этой проблемой. 👉 @DataSciencegx | #ресурсы