Data Scientist | IT

Анализ музыкальных предпочтений с использованием аудиоаналитики на Python #почитать #junior #middle Библиотека Librosa, например, предоставляет возможности для извлечения аудиофункций из звуковых файлов. Она позволяет анализировать спектрограммы, извлекать характеристики звуков, определять темп и тональность композиций. Такие данные могут служить основой для детального исследования музыкальных паттернов и разнообразия. Читать статью

Зачем инженерам и аналитикам Apache Airflow? Apache AirFlow – open-source-инструмент, который позволяет разрабатывать, планировать и осуществлять мониторинг сложных рабочих процессов, например ETL/ELT. Изучите эту технологию на бесплатном открытом уроке «Apache Airflow и его конкуренты» от OTUS. На эфире мы: - разберем работу с Apache Airflow; - посмотрим, какие еще инструменты могут пригодиться инженерам/аналитикам данных как для повседневных выгрузок, так и для переливок громадных данных; - затронем основные требования к такому классу инструментов; - изучим их работу на практике. Занятие пройдёт 3 октября в 20:00 мск в рамках курса «Data Warehouse Analyst». После бесплатного вебинара вы сможете продолжить обучение на специальных условиях. Это отличная возможность совершенно бесплатно протестировать формат курса и задать преподавателю любые вопросы в режиме реального времени! Пройдите бесплатное вступительное тестирование прямо сейчас и зарегистрируйтесь на событие https://vk.cc/crgHUa Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru, erid: LjN8K967B

Урок по Python Tensorflow & PyTorch YOLO #посмотреть Хауди Хо обещает дать "почти всю" базу по Tensorflow и PyTorch Yolo "всего за 1 час". Можно послушать, своеобразное изложение. Смотреть видео (50 минут)

Как самостоятельно изучить анализ данных? Советы от Lead Data Scientist #почитать #junior Я лично никогда не проходил никаких курсов. В магистратуре изучал R и статистику. Остальному учился уже на работе. Если вам не хочется проходить курс по SQL и Python, а хочется читать документацию и решать задачки на Leetcode — превосходно. Если наоборот — тоже превосходно, курсы на Datacamp, Coursera, Kaggle и т. д. к вашим услугам. Я не считаю, что последовательность важна. Следует объединить изучение статистики, визуализации данных и языков программирования. Симуляции данных — это лучший способ развить статистическую интуицию. А для неё нужны все три навыка, которые я перечислил выше. Читать статью

Машинное обучение в аналитике: как работают деревья решений #посмотреть ● познакомились с decision tree и random forest ● подробно разобрались, как работают эти методы ● узнали, какие задачи аналитики можно решать Смотреть видео

Машинное обучение в аналитике: как работают деревья решений #посмотреть ● познакомились с decision tree и random forest ● подробно разобрались, как работают эти методы ● узнали, какие задачи аналитики можно решать Смотреть видео

YandexGPT тоже провалил тест на ручник #почитать Автор провел ручное тестирование YandexGPT и считает его несовершенным во всех отношениях. Читать статью

🔥 Хардкордный тест для DS/ML-специалистов! 💻 Ответьте на 15 вопросов за 20 минут и узнайте, достаточно ли у вас знаний, чтобы пройти онлайн-курс «Natural Language Processing (NLP)» в OTUS по спец.цене. ➡ Пройти тестирование ‼ Успешное прохождение теста откроет доступ к 2 урокам курса: — Языковые модели: от статистических до ChatGPT — Прикладные методы автоматической обработки естественного языка 💪 На этом курсе вы не только получите глубокие знаний из области NLP, не уступающие вузовским, но и приобретете практические навыки для решения реальных бизнес-задач. Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Лучшие инструменты аннотирования изображений #почитать Разметка или категоризация изображения описательными данными, помогающими в идентификации и классификации объектов, людей или сцен на картинке, называется аннотированием изображений. Аннотирование изображений критически важно в таких сферах, как компьютерное зрение, роботостроение и беспилотное вождение. Инструменты: 🟢Keylabs 🟢V7 Labs 🟢Labelbox 🟢Scale 🟢SuperAnnotate 🟢Supervisely 🟢Scalabel 🟢RectLabel Читать статью

Junior ML-инженер | Собеседование #посмотреть Блок Python: 🟢Типы данных 🟢Словари 🟢Задачи Блок ML: 🟢Линейные модели 🟢Самый популярный loss в линейной регрессии 🟢kNN 🟢Сравнение линейной модели и kNN 🟢Деревья 🟢Градиентный бустинг Смотреть видео (1 час)

​В Data Science одни из самых высоких зарплат в IT. Войти в эту сферу можно с нуля — курс Data Scientist с нуля до Junior с трудоустройством как раз подходит для новичков. →Вы с нуля освоите Python, SQL, научитесь собирать и анализировать данные, получите необходимый теоретический минимум по математике, теории вероятности и статистике. →С вами будет работать личный наставник. Он не только укажет на ошибки, но и поможет разобраться в сложных темах и ответит на вопросы. → Выберете направление для продвинутого изучения. Решите задачи на реальных данных, обучите нейросеть, углубите знания Python, библиотек для анализа данных и машинного обучения, освоите BI-инструменты, Git и выполните командные проекты в области big data. → По окончании курса платформа гарантирует вам помощь в трудоустройстве. →Подробнее по ссылке https://epic.st/XXsQKE Оставьте заявку на курс сейчас и получите 3 месяца бесплатного обучения и год английского в подарок! Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880

Использование заключённых для обучения ИИ создаёт «непростые параллели» #почитать Сейчас в Финляндии три тюрьмы предоставляют заключённым возможность работать с данными. В каждой установлено по три ноутбука HP. Рабочая смена не превышает трёх часов в день, оплата почасовая — €1,54 евро (на других тюремных работах заключённым платят €6 за шестичасовую смену). Люди получают деньги именно за время; скорость и качество их работы не учитываются. На экране ноутбука появляются короткие фрагменты текстов, а человек должен давать короткие ответы «да» или «нет» на вопросы, связанные с этими текстами. Читать статью

Простая нейронная сеть без библиотек и матриц. Обучение с учителем #почитать "Некоторое время назад у меня впервые зародилось желание написать свою нейросеть и поэкспериментировать с ней, с тех пор я собирал попадающуюся мне информацию, но до дела у меня дошли руки только сейчас. Я твердо решил написать свою нейросеть с блекджеком, с разными методами обучения и без сторонних библиотек. Собственно это я и сделал, а так как у меня самого опыта в этом еще не было, я подумал, что это может быть полезно и для других людей, которые хотят в этом разобраться. Хочу сказать, что смысл этой статьи не в самом оптимизированном способе создания нейросетей, а в способе понять, что такое нейросети и наконец перейти к практике." Читать статью

Интересно разобраться в трендовой сфере анализа данных? Открывайте бесплатный курс Практикума! Простыми словами расскажем, чем занимаются аналитики данных и специалисты по Data Science. Интерактивный сюжет не даст заскучать, а в тренажёре можно научиться писать первые команды на Python. На курсе будут реальные задачи аналитиков. Вам предстоит: — выяснить причину массовой поломки гаджетов, — проверить окупаемость рекламы мобильного приложения, — выбрать стратегию развития ИИ-стартапа, — оценить эффективность роботов в службе поддержки. Узнайте, понравится ли вам эта профессия. → Приходите учиться бесплатно

“Сгенерированный контент бессмысленный или не соответствует предоставленному исходному контенту” #почитать #junior #middle "Галлюцинации ИИ" можно разделить на несколько видов: ▫️Логические ошибки: модель допускает ошибки в своих рассуждениях, предоставляя неправильные ответы. ▫️Фальсификация фактов: вместо ответа “я не знаю” модель уверенно утверждает несуществующие факты. Пример: Чат-бот Bard от Google с искусственным интеллектом допускает ошибку в первой демонстрации. ▫️Отклонения моделей: отсутствие беспристрастного отношения к чувствительным топикам может привести к неожиданным результатам Пример: Политические предубеждения, обнаруженные в моделях NLP. Читать статью

Обращение с неструктурированными данными #почитать В отличие от структурированных данных, упорядоченных в удобные строки и столбцы базы данных, неструктурированные данные могут быть неотсортированной и обширной коллекцией информации. Она может поступать в различных видах: текстовые документы, электронные письма, изображения, видео, посты в соцсетях, показания датчиков и так далее. Представьте стол, заваленный рукописными заметками, печатными статьями, рисунками и фотографиями. Этот информационный бардак и есть аналог неструктурированных данных. Читать статью

Практический открытый урок для инженеров данных от OTUS Встречаемся 19 сентября в 20:00 мск на вебинаре «Тревожный чемоданчик инженера данных на все случаи жизни» в рамках курса «Data Warehouse Analyst» от OTUS. Кому подходит этот урок: — Начинающим и продолжающим специалистам в области аналитики данных, Data Engineering — Тем, кого пугают планы запросов или радуют циклические вставки пары строк в БД — Желающим узнать best practices и как же на самом деле расшифровывается «KISS» Также это отличная возможность совершенно бесплатно протестировать формат обучения и задать преподавателю любые вопросы в режиме реального времени! Регистрируйтесь и ставьте событие в календарь, чтобы ничего не пропустить. Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru, erid: LjN8KB2oy

Overdetection или SFTE. Другие возможности применения YOLO #почитать Идея, лежащая в основе: давайте решать не задачу детекции объекта, а задачу детекции ситуации. Причем, вместо того, чтобы конструировать новую нейросетевую архитектуру, мы будем конструировать входящий кадр. А решать саму задачу будем при помощи стандартных предобученных сетей. Читать статью

Языковые модели mGPT для языков народов России и соседних стран #почитать "Сегодня мы представляем вам семейство моделей-экспертов на основе оригинальной mGPT для языков СНГ и малых народов России. Оригинальная модель уже владела этими языками, но нам хотелось сделать максимально качественные отдельные моноязычные модельки, использовав доступные открытые сеты. Из общего набора в 61 язык мы дообучили 23 модели на дополнительных данных под каждый язык стран СНГ и малых народов России. И в этой статье мы расскажем про то, как мы это сделали и насколько лучше каждый конкретный файнтьюн знает свой язык." Читать статью