Machine Learning | Нейронные сети, ИИ, Big Data

🐍 Python в Excel, базы данных без SQL и трудности в аналитике В статье вы сможете ознакомиться с интересными материалами по ML, AI и дата-аналитике. Вас ждут новинки от Nvidia для LLM, три пути развития аналитического стека, инструменты для анализа данных и другое. Machine Learning

Бесплатное IT-образование в 2024 Отобрали для вас полезные телеграм-каналы, которые помогут освоить программирование и другие IT-направления Выбирайте нужное и подписывайтесь: 🖥 Data Science: @DataSciencegx 📱 GitHub: @git_developer 🤓 Книги айти: @portalToIT 🖥 Базы Данных & SQL: @SQL 👩‍💻 Frontend: @FrontendPortal ⚙️ Backend: @BackendPortal 👩‍💻 Python: @PythonPortal 👩‍💻 Java: @Java_Iibrary 👩‍💻 C#: @KodBlog 👩‍💻 С/С++: @Cpportal 👩‍💻 Golang: @juniorGolang 👩‍💻 PHP: @PHPortal 👩‍💻 Моб. разработка: @MobDev 👩‍💻 Разработка игр: @GameDevgx 👩‍💻 DevOps: @loose_code 🤔 Хакинг & ИБ: @cybersecinform 🐞 Тестирование: @QAPortal 📱 Маркетинг: @MarketingPortal 🖥 Дизайн: @PortalToDesign ➡️ Сохраняйте себе, чтобы не потерять

🎰 Почему машинному обучению с трудом дается причинно-следственная связь? Это одна из нескольких попыток, направленных на изучение и решение проблемы отсутствия внятной причинно-следственной методологии в машинном обучении, которая может стать ключом к преодолению некоторых из основных проблем, с которыми сегодня сталкивается эта область. 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

Создай своего ИИ-ассистента с помощью ChatGPT и Streamlit В последнее время эти ИИ, вроде ChatGPT, врываются прямо во все сферы. И вот благодаря увлечению Data Science можно использовать этих ботов, чтобы помогать людям, да ещё и пообщаться с ними на разные темы. ChatGPT действительно впечатляет. Некоторые из моих друзей хотят протестировать ИИ без СМС и регистрации. Я решил эту проблему с помощью официального API ChatGPT и Streamlit. Давайте посмотрим как это сделать? Machine Learning

🥇 Yandex ML Prize: премию в области машинного обучения вручили 14 лауреатам Совет ежегодной премии выбирал наиболее перспективные и значимые работы в области генеративных моделей, обработки естественного языка, компьютерного зрения, информационного поиска, распознавания и синтеза речи и когнитивной робототехники. Яндекс проводит премию уже не первый год и поддерживает молодых ученых в создании передовых и прикладных ML-технологий. Machine Learning

Реализация функции потерь Triplet Loss в Python (функция тройных потерь) Большинство из нас думают о машинном обучении как о "черном ящике", который принимает некоторые данные и выдает отличные результаты. В последние годы этот черный ящик работает как имитация человека в соответствующих областях, где он используется, и достигает выдающихся результатов. Machine Learning

Хочешь разбираться в Project Management? Для тебя уже всё сделали. 📌 Канал @product_and_project делится полезными секретами и лайфхаками управления проектами и продуктами в IT. Подписывайтесь и прокачивайте свои навыки: @product_and_project

🧠 Решение крупномасштабных задач машинного обучения на Python В настоящее время xLearn поддерживает три алгоритма машинного обучения. Рассмотрим каждый из них в отдельности. Machine Learning

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

⚡️ Что такое «Action Recognition» ? Среди всего многообразия задач Computer Vision есть одна, которая стоит особняком. К ней обычно стараются лишний раз не притрагиваться. И, если не дай бог работает, — не ворошить. У неё нет общего решения. Практически для каждого применения существующие алгоритмы надо тюнинговать, переобучать, или судорожно копаться в куче матриц и дебрях логики. В этой статье автор сделал обзор современных методов распознавания действий. От самых простых и удобных, до самых сложных. Расскажу в каких ситуациях, что использовать, и расскажу как это применяют в некоторых проектах. Machine Learning

YandexGPT 4: что умеет новая линейка нейросетей Яндекса? Более мощная YandexGPT 4 Pro и облегченная YandexGPT 4 Lite уже доступны на сайте Yandex Cloud. Модель Pro в 70% случаев лучше своей прошлой версии справляется с запросами. А благодаря увеличенной обработке до 32 тысяч токенов модели лучше работают с длинными запросами и внешними источниками в RAG-сценариях, а еще анализируют большие объемы данных. Про обучение YandexGPT 4 и ее отличия от предыдущих версий разработчики рассказали в статье на Хабре. Machine Learning

Приложения ИИ в здравоохранении В последнее время в области ИИ произошло множество изменений, и ситуация меняется каждый день. ИИ начал распространяться практически во всех отраслях, включая здравоохранение и продление жизни. Machine Learning

Яндекс продлевает Квалификацию на международный чемпионат по программированию Yandex Cup 2024 для ML-направления. Призовой фонд — 12,5 млн рублей! В этом году участники погрузятся в древние эпохи и попробуют решить задачи цивилизаций прошлого с помощью IT. На картинках — примеры таких ситуаций: настроить систему разгрузки драккаров в порту викингов, помочь композитору в создании алгоритма для написания музыки, придумать систему архивации табличек астрономов династии Хань или придумать систему регулировки в средневековой Венеции. Не упускай шанс показать свой скилл — подать заявку на направление по машинному обучению можно до 4 ноября на сайте чемпионата.

🤔 ML.NET: можно ли доверять машинному обучению Microsoft? В 2018 году Microsoft разработали ML NET – фреймворк машинного обучения для .NET разработчиков. За прошедшее время эта библиотека претерпела существенные изменения и обзавелась новыми функциями для выявления закономерностей в данных. Посмотрим, как это отразилось на качестве её исходного кода. Machine Learning

Хочешь разбираться в Linux? Для тебя уже всё сделали. 🐧 Канал Секреты Сисадмина делится полезными инструментами, приёмами и лайфхаками системного администрирования, DevOps и Linux. Подписывайтесь и прокачивайте свои навыки: @sysadmin_library

🍎 О точности вычислений: как не потерять данные в цифровом шуме По мере того, как сложность возрастает, точные утверждения теряют значимость, а значимые утверждения теряют точность. Machine Learning

🗣«Люди в RPA» — это не просто митап, а площадка для обсуждения актуальных проблем и возможностей в роботизации процессов. X5 Tech и Газпромбанк.Тех меняют парадигму конференций по роботизации — время отойти от обычного обсуждения преимуществ роботизации перед другими подходами и сосредоточить внимание на тех, кто сегодня задает вектор развития этого направления. Целевая аудитория — разработчики RPA, у которых в фокусе внимания реальные вопросы развития технологии: 🫥 Управление командами роботизации — чем отличается организация RPA-разработки от других продуктовых команд; 🫥 Citizen-разработка — разработка RPA-решений силами линейных сотрудников: коллеги поделятся опытом и успехами такого подхода, обсудят риски и перспективы развития; 🫥 Развитие отечественных платформ роботизации — представители ведущих платформ поделятся своим видением текущей ситуации и расскажут, как они адаптируют свои решения под требования разработчиков; 🫥 Квалификационный стандарт RPA — тимлиды RPA вместе обсудят, какими навыками должен обладать сотрудник в начале пути и к каким вершинам должен стремиться в профессиональном росте. 28 октября проведем дискуссию, которая станет началом детального обсуждения поднятых вопросов с пользой для сообщества разработчиков RPA. ⚡️ Увидимся в офисе Газпромбанк.Тех по адресу: Москва, ул. Коровий Вал, 5, БЦ «Оазис» 28 октября Сбор участников офлайн с 13:00 Начало трансляции онлайн в 14:00 ✅ Зарегистрироваться на митап «Люди в RPA» Реклама, Банк ГПБ (АО), ИНН: 7744001497, erid: 2Vtzqwov61Z

Деревья решений в pySpark: от семечка до параметрической оптимизации случайного леса В этом материале расскажем о простом для понимания, но в то же время достаточно эффективном алгоритме — дереве решений, а также его расширенной модификацией — случайных лесах решений, и их реализации с помощью PySpark MLib. Machine Learning

Java + QA + ML = IT Talk by Sber в Рязани!⚡️ 24 октября поговорим об особенностях работы с Apache Kafka, генерации Unit тестов с помощью AI ассистента и поделимся опытом использования LLM GigaChat при написании SQL-запросов. Спикеры и темы: ✅ Артем Симешин – «Проверяем генерацию Unit тестов с AI ассистентом через мутационное тестирование» ✅ Вадим Сурпин и Семён Горохов (RnD) – «Наш опыт использования LLM GigaChat для написания SQL-запросов к базам данных, которые отвечают на вопрос пользователя. Рассмотрим, как вопросы дообучения модели, так и prompt tuning» ✅ Виталий Куценко – «Рассмотрим неочевидные особенности применения Apache Kafka, погрузимся в архитектурную идеологию Kafka и поймем, почему не все привычные шаблоны работают как ожидается». А еще вас ждет много нетворкинга и «умные» призы, обязательно регистрируйтесь!💚