Machine Learning | Нейронные сети, ИИ, Big Data

Мечтают ли электроовцы об андроидах? В научном журнале Society вышло исследование, подтверждающее гипотезу о снижении навыков критического мышления в связи с использованием искусственного интеллекта (ИИ). Machine Learning

Лень разбираться в Word? Для вас уже всё сделали. 📌 Канал Word Hacks рассказывает обо всех возможностях, приёмах и лайфхаках по работе в word. Подписывайтесь и прокачивайте свои навыки: @word_ms

Чат-боты: инновационный инструмент для вашего бизнеса Окунитесь в мир чат-ботов! Узнайте, как эти программируемые помощники могут революционизировать ваш бизнес, сокращая затраты и увеличивая эффективность. Machine Learning

💸 📊 💸 Открытый урок «Yahoo finance и не только - работа с российскими торговыми площадками». 🗓 9 декабря в 20:00 МСК 🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «ML для финансового анализа». 📍 Программа вебинара: - Работа с Yahoo Finance API через yfinance: получаем данные по акциям, индексам и ETF - Особенности работы с российскими площадками: где брать данные, какие форматы доступны, как обрабатывать - Практическая часть: загрузим исторические котировки и построим график движения цены 👥 Кому будет полезен вебинар: - Студентам и начинающим аналитикам, делающим первые шаги в финансовом анализе и трейдинге - Data Scientists, работающим с временными рядами и моделированием финансовых показателей - Разработчикам, создающим инструменты для инвестиционного анализа или трейдинга ✅ Что вы узнаете по итогам урока: - Как с помощью Python загружать данные с Yahoo Finance (акции, индексы, валюты, ETF) - Какие существуют API и источники данных для российского рынка (MOEX, Тинькофф и др.) - Как обрабатывать, визуализировать и использовать рыночные данные в ML 🔗 Ссылка на регистрацию: https://clck.ru/3QetNr Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Бизнес-проект: как я написал больше 500 рефератов с ClaudAI и ChatGPT, заработал 600.000 рублей На Ютубе уже миллионы видео по ИИ-организации магазинов на Shopify, нейросетевому прогреву аккаунтов под перегон трафика на ютубе, дизайну карточек на махровые носки с Озона… Автор этой статьи придумал идею получше – писать дипломы. Machine Learning

10 декабря — код, архитектура, AI в деле Сбер открывает двери в мир AI: 10 декабря — в Москве и онлайн. Что вас ждет? ⬩На сцене — доклады о развитии нейросетевых моделей GigaChat и Kandinsky, о ключевых этапах их разработки, практических достижениях и дальнейших перспективах развития; ⬩Гига Город — демо-стенды, постеры, инженерные споры, вопросы и тестирование архитектур; ⬩Воркшопы — повторяем решения инженеров, разбираем пайплайны и инструменты; ⬩Карьерный блок — разговоры с командами и открытые роли в AI-направлениях Сбера. Зачем идти? Чтобы увидеть, как строят AI-системы, задать вопросы инженерам и понять, куда движется AI в Сбере — и найти свое место в этом движении. Регистрируйтесь и проверьте AI-технологии в деле. Реклама. ПАО Сбербанк. ИНН 7707083893

👨‍💻 Будущее программирования с помощью ИИ — первые примеры Научно-техническая революция стимулирует спрос на вычисления. Последние полвека прогресс шёл в основном за счёт совершенствования железа. Но чипы приближаются к физическому пределу. Machine Learning

❓ Как устроена инфраструктура AI-сервисов и почему от неё зависит успех продукта AI-решение — это не только модель. Без правильной архитектуры оно превращается в черный ящик, который ломается при первой нагрузке. Если вы проектируете или сопровождаете AI-системы и хотите понять, как устроены архитектуры, обеспечивающие высокую доступность, отказоустойчивость и безопасность — присоединяйтесь к открытому вебинару 2 декабря в 20:00 (МСК). ❗️ Разберём ключевые подходы High Availability , Fault Tolerance и Disaster Recovery и создадим RAG-сервис на реальном примере. Вы поймёте, как строить архитектуру, которая не падает, не теряет данные и выдерживает рост нагрузки. ▶️ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «AI-архитектор». Зарегистрируйтесь и выведите свои AI-проекты на инженерный уровень: https://clck.ru/3QbrHw Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

🏐 Распознавание подачи в волейболе с помощью машинного обучения Развитие искусственного интеллекта ведет к экспансии в различные области, включая спорт. Sport tech - новое направление, в том числе в волейболе, где видео-аналитика помогает выделить наиболее интересные моменты игры. Machine Learning

❗️Обмен криптовалют без предоплат и с доставкой Сервис обмена "Наличный" работает для Вас Подпишись, чтобы не потерять 📌 🛍 Доставка курьером всего за 2 часа! • Перевод при встрече с курьером или в нашем офисе. Быстро, удобно и безопасно, обмен без предоплат • Скупаем USDT: комиссия 0% 💼 Наши офисы: Россия 🇷🇺 | Казахстан 🇰🇿 | Узбекистан 🇺🇿 ОАЭ 🇦🇪 | Турция 🇹🇷 | Армения 🇦🇲 | Грузия 🇬🇪 Ссылка на канал: https://t.me/+w2a_3DEDwg4yNWI6 ✅ Удобный и Надежный Обмен: 17 офисов в 8 странах 🌐

🦚 Неудачный опыт: выявление аномалий в данных методами кластеризации Проект заключался в предсказании влияния новостей на финансовый рынок. В ходе проекта были выполнены следующие шаги: предобработка данных, построение матрицы эмбеддингов и кластеризация. Machine Learning

💵💸💸 Открытый урок «Введение в библиотеки обработки данных финансовых моделей». 🗓 04 декабря в 20:00 МСК 🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «ML для финансового анализа». Программа вебинара: ✔️ Минимально необходимые основы языка python. ✔️ Примеры финансовых данных, способов их загрузки, обработки и визуализации. ✔️ Использование библиотек pandas и numpy для анализа финансовых данных. 👥 Для кого будет актуален: - Для тех, кто хочет познакомиться с основными инструментами и библиотеками для анализа финансовых данных. Узнать, как использовать эти инструменты для обработки, анализа и визуализации финансовых данных; ✅ Что вы узнаете по итогам урока: - Проведут обзор популярных инструментов и библиотек обработки финансовых данных. - Познакомятся с основами python, pandas и numpy. - Узнают основные приемы языка программирования и библиотек для анализа и визуализации данных. 🔗 Ссылка на регистрацию: https://clck.ru/3QWNCc Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

🧐 Топ 6 библиотек Python для визуализации Не знаете, какой инструмент визуализации использовать? В этой статье автор подробно расскажет о плюсах и минусах каждой библиотеки. Machine Learning

Excel Hacks теперь в MAX! Информация по решению типовых проблем в Excel еще никогда не была такой доступной, как сейчас. Внутри канала все возможности, приёмы и лайфхаки по работе с таблицами. Подписывайтесь и прокачивайте свои навыки: @hacks_excel

8 внешних факторов, влияющих на эффективность распознавания лиц с видеокамер В этом материале автор расскажет о внутренних и внешних факторах, которые существенно влияют на эффективность распознавания лиц, а также поделится практическими рекомендациями, как уменьшить их негативное влияние с помощью правильной архитектуры информационных систем, подбора подходящего оборудования и мест его монтажа. Machine Learning

В машинном обучении важно фокусироваться не только на своих задачах. По-настоящему вырасти могут помочь другие разработчики — их опыт и подходы. Иногда простое наблюдение за тем, как кто-то решает сложную задачу, дает больше, чем любая теория. Делился с коллегами папкой каналов — возможно, будет полезно и вам. Там можно узнать про опыт разработчиков разного уровня: от управления R&D и вывода моделей в продакшен до создания систем рекомендаций и A/B-платформ с нуля. Есть те, кто превращает ML-модели в бизнес-ценность, и те, кто объясняет сложные концепции простыми словами. Если вы в ML или аналитике, стоит заглянуть. Чужой опыт может натолкнуть на нужную мысль, когда сидишь в тупике, или подсказать, в какую сторону дальше двигаться.

Эффективный деплой многозадачного сервера с LLM В этой статье автор представляет результаты исследования многозадачных больших языковых моделей и показывает, как с их помощью можно не потерять в эффективности и сэкономить вычислительные мощности. Machine Learning

ГигаЧат представил обновлённое семейство GigaAM-v3 Giga Acoustic Model — это класс open-source моделей для обработки речи и эмоций. В третьей версии опубликовали базовый аудиоэнкодер GigaAM-v3, улучшенные CTC и RNNT-модели, а также E2E-распознавание с поддержкой пунктуации и нормализации. Масштаб предобучения значительно вырос: с 50 до 700 тысяч часов аудио на русском языке. Появились новые домены в обучении ASR — от колл-центров до разговорной речи. Для всего корпуса обучающих данных восстановили пунктуацию и нормализацию через GigaChat Max Audio. Линейка CTC/RNNT и E2E позволяет выбирать между скоростью или максимальным качеством под любые сценарии. Что по метрикам: — Открытые датасеты (Golos, OpenSTT, Common Voice, LibriSpeech): паритет с GigaAM-v2. — Новые домены (WER, v2-RNNT → v3-RNNT): • речь с особенностями 27% → 19% • колл-центр 13% → 10% • спонтанная речь 10.3% → 7% — Пунктуация: v3-e2e-RNNT vs reference + Whisper Forced Decoding — F1-score по запятой 84% vs 62%, остальные знаки ~паритет — Side-by-Side (Gemini 2.5 Pro as a judge): v3-e2e-RNNT vs Whisper-large-v3 — 70:30 (колл-центр), 64:36 (Common Voice) Больше про язык, речь и искусственный интеллект в @gigadev_channel. Подписывайтесь на канал, чтобы не пропустить всё самое интересное!

ГигаЧат представил обновлённое семейство GigaAM-v3 Giga Acoustic Model — это класс open-source моделей для обработки речи и эмоций. В третьей версии опубликовали базовый аудиоэнкодер GigaAM-v3, улучшенные CTC и RNNT-модели, а также E2E-распознавание с поддержкой пунктуации и нормализации. Масштаб предобучения значительно вырос: с 50 до 700 тысяч часов аудио на русском языке. Появились новые домены в обучении ASR — от колл-центров до разговорной речи. Для всего корпуса обучающих данных восстановили пунктуацию и нормализацию через GigaChat Max Audio. Линейка CTC/RNNT и E2E позволяет выбирать между скоростью или максимальным качеством под любые сценарии. Что по метрикам: — Открытые датасеты (Golos, OpenSTT, Common Voice, LibriSpeech): паритет с GigaAM-v2. — Новые домены (WER, v2-RNNT → v3-RNNT): • речь с особенностями 27% → 19% • колл-центр 13% → 10% • спонтанная речь 10.3% → 7% — Пунктуация: v3-e2e-RNNT vs reference + Whisper Forced Decoding — F1-score по запятой 84% vs 62%, остальные знаки ~паритет — Side-by-Side (Gemini 2.5 Pro as a judge): v3-e2e-RNNT vs Whisper-large-v3 — 70:30 (колл-центр), 64:36 (Common Voice) Больше про язык, речь и искусственный интеллект в @gigadev_channel. Подписывайтесь на канал, чтобы не пропустить всё самое интересное!

😝 Технологии помогают бизнесу: как предсказать «побег» арендаторов из торговых центров при помощи ML-модели Обсуждаем, как технологии могут помочь владельцам торговых центров решить проблему неожиданного прекращения деятельности арендаторов. Использование OCR-карты и моделей данных может помочь быстро определить, что происходит в помещении арендатора, и своевременно принять меры для минимизации убытков. Machine Learning