ИИ и мощность: этические проблемы автоматизации, централизации и масштабирования
За последнее десятилетие такие темы, как объяснимость (компьютеры генерируют объяснение того, почему они вычисляют результаты, которые они делают) и справедливость/предвзятость (решение проблемы, когда алгоритмы имеют худшую точность для одних групп людей, чем для других) привлекли больше внимания в этой области.
Читать статью
❗«Библиотека программиста» в поиске контент-менеджера для ведения телеграм-каналов
Ищем человека, который грамотно пишет, разбирается в контенте и в одной из этих трех тем:
👉Data Science
👉Frontend
👉мобильная разработка
Мы предлагаем частичную занятость и полностью удаленный формат работы — можно совмещать с основной и находиться в любом месте🌴
Подробнее о вакансии и форма для отклика — по ссылке.
Ждем вас в команде!
OnnxStream: минимизация потребления памяти при генерации изображений
Задача — запустить Stable Diffusion, включающую большую трансформирующую модель c почти 1 миллиардом параметров, на Raspberry Pi Zero 2 с 512 МБ RAM, не добавляя дополнительного пространства подкачки и не выгружая промежуточные результаты на диск. Рекомендуемый минимальный объём RAM/VRAM для Stable Diffusion составляет 8 ГБ.
Читать статью
💬🦙 LlamaIndex: создаем чат-бота без боли и страданий
В этой статье рассмотрим мощный фреймворк для работы с большими языковыми моделями LlamaIndex: узнаем, как настроить и использовать LlamaIndex, и увидим его в действии на примере поиска ответа в заданном тексте
🔗 Читать статью
🔗 Зеркало
⚡️OTUS приглашает посетить открытый урок по Machine Learning для начинающих.
Тема: Разведочный анализ данных на Python для Machine Learning.
Вебинар приурочен к старту онлайн-курса "Специализация Machine Learning".
Дата: 9 августа, 18:00
На занятии мы поговорим о том как проводить первичный анализ данных с использованием фреймворка Pandas. Расскажем об основных аспектах анализа данных. Научимся обрабатывать признаки и заполнять пропущенные значения.
🙎🙎♀️Кому подходит урок:
- IT-специалисту, который хочет перейти в Data Science;
- Начинающему Data Scientist, желающему углубиться в профессию;
- Тому, кто самостоятельно изучает Data Science;
- Для того, кто хочет войти в IT, но не знает что выбрать.
После урока будет открыт доступ ко второму занятию "Введение в Machine Learning", а курс можно будет приобрести в рассрочку по спец.цене.
👉Регистрация: https://otus.pw/9kSA/
Откажитесь от хардкодинга в новом проекте по науке о данных — вместо этого используйте файлы конфигурации
Как эффективно взаимодействовать с файлами конфигурации в Python.
Читать статью
📖 ТОП-10 книг, без которых не обойтись ни одному программисту
Мы подготовили для вас подборку из 10 книг, без которых не обойтись ни одному профессионалу в IT. Эти книги станут для вас настольными на долгие годы.
🔗 Основной сайт
🔗 Зеркало
Более простой метод обучения управлению роботом
Исследователи из Массачусетского технологического института и Стэнфорда создали метод машинного обучения, который может создать контроллер для робота, дрона или автономного транспортного средства, более эффективный, чем другие методы.
Читать статью
В чем разница между машинным обучением с учителем и без учителя?
Для обучения с учителем требуются данные, помеченные для обучения. Например, чтобы провести классификацию (задача обучения с учителем), вам нужно сначала пометить данные, которые вы будете использовать для обучения модели, для классификации данных по помеченным группам; в то же время обучение без учителя не требует явной маркировки данных.
#вопросы_с_собеседований
Секреты создания качественных ML-систем
Серия из двух статей про планирование, документацию и жизненный цикл ML-проекта, Data-centric ИИ, данные для обучения, Data Engineering и ETL. Как и зачем определять ценность для бизнеса, собирать требования и трезво оценивать, действительно ли в данном случае нужно именно машинное обучение.
Читать первую частьЧитать вторую часть
Комплексные приложения для работы с данными с SQL и Jupyter
Этот всеобъемлющий курс дает пошаговое введение в создание приложений для работы с данными с использованием блокнотов Python, SQL и Jupyter. Он даже включает в себя введение в визуализацию с использованием plotly и других.
Читать курс
Нейронные сети, графы и эмерджентность
Автор пробует осветить некоторые интересные области науки, с которыми он сталкивался в контексте работы с нейронными сетями, и найти между ними взаимосвязь. Данная статья не претендует на истину в последней инстанции и является всего лишь попыткой посмотреть на нейронные сети под другим углом.
Читать статью
Что мы знаем о LLM (учебник)
Если оставить в стороне безумие толпы, стоит задуматься о том, что мы конкретно знаем о LLM на данный момент и как эти идеи вызвали недавний энтузиазм про ИИ. Это поможет оценить актуальность текущих исследований и возможности.
Читать статью
🐍🎸 Курс Django. Часть 1: Django — что это? Обзор и установка фреймворка, структура проекта
Рассмотрим особенности, принцип работы, плюсы и минусы Django. Покажем, как установить фреймворк в виртуальное окружение, создать, настроить и запустить первый проект.
🔗 Основной сайт
🔗 Зеркало
Что такое аугментация данных? Можете привести примеры?
Под аугментацией данных понимается увеличение выборки данных для обучения через модификацию существующих данных. Компьютерное зрение — одна из областей, где очень полезно увеличение объема данных. Есть много модификаций, которые мы можем сделать с изображениями:
— Изменить размер
— Горизонтально или вертикально перевернуть
— Добавить шум
— Деформировать
— Изменить цвета
#вопросы_с_собеседований