Всё про Алгоритмы и Структуры данных

Интерпретация моделей и диагностика сдвига данных: LIME, SHAP и Shapley Flow В этом обзоре мы рассмотрим, как методы LIME и SHAP позволяют объяснять предсказания моделей машинного обучения, выявлять проблемы сдвига и утечки данных, осуществлять мониторинг работы модели в production и искать группы примеров, предсказания на которых объясняются схожим образом. Также поговорим о проблемах метода SHAP и его дальнейшем развитии в виде метода Shapley Flow, объединяющего интерпретацию модели и многообразия данных. https://habr.com/ru/companies/ods/articles/599573/ Алгоритмы и Структуры данных

Разберитесь в ИИ за 5 дней Хайп вокруг нейросетей — это круто, но как они работают на деле? За 5 дней вы напишете код, построите ИИ-модель и соберёте первые проекты в портфолио. Мини-курс подойдёт и новичкам, и тем, кто просто хочет пощупать Data Science. Эти специалисты умеют «разговаривать» с данными и находить решения с помощью нейросетей. И вы попробуете себя в этой роли — без лишней теории и сложностей. Комьюнити, подарки, доступ навсегда. Учитесь когда удобно, главное успейте зарегистрироваться пока видео-курс бесплатный. [Забрать мини-курс]

15 игр, которые прокачивают логику, алгоритмы, ассемблер и силу земли Есть «Super Mario», признанная классика видео игр. Есть «Doom», который запускают на чайниках и тестах на беременность. Есть супер-популярные по статистике twitch.tv игры («League of Legends», «GTA V», «Fortnite», «Apex Legends») которые стримят пятая часть всех стриммеров. А есть игры, на которые очень мало обзоров, но они супер крутые — игры про алгоритмы. Игры, в которых можно кодить на ретро-компьютере; игры, которые надо взламывать; игры, где можно программировать контроллеры или поведение персонажей; игры, где можно создавать свою игру внутри игры. Под катом подборка классных игр про алгоритмы за последние 10 лет. Если что-то упустила — буду рада дополнениям. https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/599835/ Алгоритмы и Структуры данных

Как измерить количество информации? Мы ежедневно работаем с информацией из разных источников. При этом каждый из нас имеет некоторые интуитивные представления о том, что означает, что один источник является для нас более информативным, чем другой. Однако далеко не всегда понятно, как это правильно определить формально. Не всегда большое количество текста означает большое количество информации. Например, среди СМИ распространена практика, когда короткое сообщение из ленты информационного агентства переписывают в большую новость, но при этом не добавляют никакой «новой информации». Или другой пример: рассмотрим текстовый файл с романом Л.Н. Толстого «Война и мир» в кодировке UTF-8. Его размер — 3.2 Мб. Сколько информации содержится в этом файле? Изменится ли это количество, если файл перекодировать в другую кодировку? А если заархивировать? Сколько информации вы получите, если прочитаете этот файл? А если прочитаете его второй раз? https://habr.com/ru/companies/JetBrains-education/articles/599637/ Алгоритмы и Структуры данных

Краткая история комплексных чисел Вам это может показаться странным, но были времена, когда отрицательные числа казались людям чем-то неестественным, причём даже тем людям, которые зарабатывали себе на жизнь числами — математикам. Как можно считать числом то, что не имеет физического воплощения? С отрицательными числами в итоге смирились, но уж что точно невозможно было терпеть, так это совсем непонятную величинуi, квадрат которой-1, это уже противоречит всякому здравому смыслу. Тем не менее время показало, что законы физики и математики, сформулированные с использованиемi имеют больший смысл, чем законы, сформулированные без неё. Еще в 19 веке Карл Фридрих Гаусс отметил, что "Если бы вместо того, чтобы называть +1, −1,\sqrt{−1}​ положительной, отрицательной или мнимой (или даже невозможной) единицей, их назвали бы, скажем, прямой, обратной или боковой единицей, то едва ли можно было бы говорить о какой-либо темноте". В статье хочу рассказать о том, как небольшой математический трюк, придуманный для решения кубических уравнений 500 лет назад, вошёл в фундамент современной науки и инженерии. https://habr.com/ru/articles/950774/ Алгоритмы и Структуры данных

Как работать с нейросетями эффективно: теория и практика Языковые нейросети являются мощнейшим инструментом, который может существенно ускорить и упростить работу во многих профессиях: разработчиков, SMM- и SEO-специалистов, маркетологов, копирайтеров и журналистов, HR, аналитиков, проджект- и продукт-менеджеров и многих других, кто ежедневно работает с информацией. Они могут помочь в разработке ПО, написании контента, поиске и обобщении информации, обработке и структурировании данных, могут давать советы, подсказывать пути и инструменты для принятия решений. Однако фундамент языковых ИИ хоть и был формально изобретен еще в середине прошлого века, в практический обиход нейросети вошли совсем недавно, и не все умеют эффективно ими пользоваться. В данной статье я опишу наиболее эффективные практики работы с языковыми нейросетями, которые известны на сегодняшний день. Примечание: статья описывает работу только с нейросетями, которые генерируют текст. Для генерации изображений, звука, видео, синтеза речи существуют свои методы, которые выходят за рамки данного текста. https://habr.com/ru/articles/950730/ Алгоритмы и Структуры данных

Как работать с нейросетями эффективно: теория и практика Языковые нейросети являются мощнейшим инструментом, который может существенно ускорить и упростить работу во многих профессиях: разработчиков, SMM- и SEO-специалистов, маркетологов, копирайтеров и журналистов, HR, аналитиков, проджект- и продукт-менеджеров и многих других, кто ежедневно работает с информацией. Они могут помочь в разработке ПО, написании контента, поиске и обобщении информации, обработке и структурировании данных, могут давать советы, подсказывать пути и инструменты для принятия решений. Однако фундамент языковых ИИ хоть и был формально изобретен еще в середине прошлого века, в практический обиход нейросети вошли совсем недавно, и не все умеют эффективно ими пользоваться. В данной статье я опишу наиболее эффективные практики работы с языковыми нейросетями, которые известны на сегодняшний день. https://habr.com/ru/articles/950730/ Алгоритмы и Структуры данных

Планы CS Space на осенний семестр Как обещали в первом посте, возвращаемся с подробным анонсом осенних курсов. В этом семестре мы организуем большие и малые курсы, охватывающие несколько тем в компьютерных науках, искусственном интеллекте и математике. https://habr.com/ru/articles/950722/ Алгоритмы и Структуры данных

Анализ гипотез и очень, ооооооочень странные дела Лет 5 назад я усиленно пытался вникнуть в тервер и статы: книги, статьи, вебсёрфинг. Даже написал несколько статей: раз, два, три. Вообще, в планах было написать довольно большой цикл статей, что бы подсветить какие-то самые сложные вещи, да и самому в них разобраться - совместить полезное с полезным, так сказать. Однако, в какой-то момент я решил, что полученных знаний достаточно для новых проектов и ушел в работу. Работал. Работал. Работал. https://habr.com/ru/articles/950618/ Алгоритмы и Структуры данных

Алгоритм поиска аномалий Isolation Fores Меня зовут Михаил Васильев, я старший специалист по машинному обучению в компании Makves (входит в группу компаний «Гарда»). Эта статья — вторая в цикле, посвященном поиску аномалий. В первой статье мы поговорили о том, что такое аномалии и почему их сложно искать, а также по шагам разобрали алгоритмы HBOS и ECOD. Сегодня предлагаю разобрать еще один интересный алгоритм: Isolation Forest, а также немного углубиться в проблематику задачи. https://habr.com/ru/companies/garda/articles/938366/ Алгоритмы и Структуры данных

Почему Игнорирование Божественного в Коде Приводит к Пространственному Коллапсу Этот отчет представляет Hive Chat как «Живое Приложение» и раскрывает его уникальную философскую основу. Мы утверждаем, что пренебрежение «священными» принципами — онтологической чистотой, биоинспирированной архитектурой и целостными метриками здоровья — приводит к хрупкому, неустойчивому программному обеспечению. Принимая эти принципы, Улей способствует созданию надежных, эволюционирующих и по-настоящему совместных систем человек-ИИ, предлагая жизненно важную альтернативу традиционным, часто хаотичным, парадигмам разработки. https://habr.com/ru/articles/950498/ Алгоритмы и Структуры данных

Тренировки Яндекса по алгоритмам: от решения задач к карьере в IT Вас ждет 4 недели практики, чтобы систематизировать знания и научиться решать задачи, которые встречаются на собеседованиях и в реальной работе. Программа включает восемь ключевых тем: множества, словари, динамическое программирование и не только. Лекции и разборы будет вести Михаил Густокашин — директор Центра студенческих олимпиад ВШЭ и тренер чемпионов мира по программированию. Топ-300 участников смогут пропустить контест при отборе на стажировку в Яндекс по направлениям бэкенд, фронтенд, мобилка и пройти пробное техническое собеседование. А еще лидеры рейтинга смогут получить персональные карьерные консультации. Подать заявку можно до 29 сентября.

Ещё 20+ игр, которые прокачивают логику, алгоритмы и радуют умный мозг [по следам комментариев на Habr] Я выложила вчера подборку «15 игр, которые прокачивают логику, алгоритмы, ассемблер и силу земли». И столько классных ссылок в комментарии накидали, что я чуток опухла, но сделала отдельную подборку, по горячим следам. Спасибо большое всем, кто внес свой вклад. https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/645593/ Алгоритмы и Структуры данных

Квантование в картинках: раскрываем тайны сжатия LLM Большие языковые модели (LLM, Large Language Model), как подсказывает их название, часто отличаются значительными размерами и слишком велики для того, чтобы нормально работать на обычных компьютерах. Масштабы этих моделей могут измеряться миллиардами параметров. Обычно для обеспечений достойной скорости их работы необходимы GPU с серьёзными объёмами видеопамяти (VRAM). Из-за этого проводится всё больше и больше исследований, посвящённых уменьшению размеров подобных моделей. Исследователи совершенствуют обучение моделей, используют адаптеры, прибегают к другим способам их оптимизации. Один из главных приёмов уменьшения размеров моделей называется квантованием (quantization). https://habr.com/ru/companies/wunderfund/articles/950118/ Алгоритмы и Структуры данных

Станьте дизайнером, чтобы получить дополнительный доход Освойте основы дизайна и начните зарабатывать на фрилансе — от 2000 ₽ за час, совмещая с работой, учёбой или другими делами. Skillbox предлагает бесплатный мини-курс, где вы выполните реальные задачи в веб-дизайне, графике и иллюстрации. Так вы поймёте, подходит ли вам дизайн как способ подработки в свободное время. 👉 Забирайте курс по ссылке — доступ открыт до 27 сентября: https://go.avred.online/d1d8072f035031a0?erid=2VfnxxcSezk&m=1

Обрабатываем строки в 109 раз быстрее, чем Nvidia на H100 Недавно я выпустил StringZilla v4 — первый релиз с поддержкой CUDA моей библиотеки для обработки строк, нацеленной в первую очередь на SIMD. Это означает, что теперь она стала быстрой не только на CPU, но и на GPU! https://habr.com/ru/articles/949522/ Алгоритмы и Структуры данных

Big O нотация в Swift Обозначение Big O нотация (или просто Big O) — это способ оценки относительной производительности структуры данных или алгоритма, обычно по двум осям: времени и пространству. https://habr.com/ru/articles/645723/ Алгоритмы и Структуры данных

Жизнь как граф Предлагаю обсудить философскую тему. Что если представить нашу жизнь как взвешенный ориентированный ациклический граф? Визуализация графа приведена на рисунке: https://habr.com/ru/articles/645795/ Алгоритмы и Структуры данных

Перцептрон SAAR (Само-рекурсивный ассоциативно адаптивный резервуар) Аннотация. В работе предлагается новая архитектура искусственного перцептрона — SAAR-Perceptron (Self-Recursive Associative Adaptive Reservoir Perceptron), развивающая классическую модель Розенблатта (S–A–R). Ключевая особенность архитектуры заключается во введении ассоциативного слоя с саморекурсивным отображением (A→A), формирующего динамический граф признаков. В отличие от традиционных рекуррентных моделей, эти связи не обучаются, что обеспечивает устойчивую динамику и выполняет роль адаптивного резервуара, расширяющего пространство признаков. Ассоциативный слой использует пороговую активацию, эквивалентную ReLU, что позволяет выделять только положительные реакции. Однако обучение осуществляется не на «сырые» выходы, а на их нормализованные значения, что адаптирует величину корректировки весов к относительной значимости каждого признака. Такой механизм предотвращает доминирование отдельных элементов и обеспечивает сбалансированное обучение. https://habr.com/ru/articles/949502/ Алгоритмы и Структуры данных

Лучшие курсы SEO: обучение по продвижению сайтов В подборке представлены лучшие курсы SEO от начального до продвинутого уровня. Они помогут освоить навыки анализа ключевых слов, создания качественного контента, оптимизации сайтов и работы с инструментами веб-аналитики. С этими знаниями вы сможете улучшить позиции сайта в поисковой выдаче, а также добиться видимых результатов в цифровом маркетинге. https://proglib.io/p/luchshie-kursy-seo-obuchenie-po-prodvizheniyu-saytov-2025-01-27 Алгоритмы и Структуры данных