Клуб CDO. Страница 15
1243
@cdo_club
Сообщество профессионалов в области работы с данными и ИИ
-
Клуб CDO
Еще раз всем привет! У меня есть еще одно объявление о вакансии (сразу подсвечиваю - локация Казахстан). Детали на картинке во вложении, я имел личный опыт работы с командой, которая осуществляет поиск, поэтому могу рекомендовать. Для отклика, если позиция интересна, прошу использовать прямой контакт: mailto:[email protected] 
-
Клуб CDO
Немного рассказали про новые возможности наших виртуальных помощников habr.com/ru/comp…g/707138 -
Клуб CDO
Не так давно прошла одна из наиболее популярных международных конференций по AI в мире – NeurIPS (Neural Information Processing Systems). В этом году она состоялась в 36-й раз. Наша команда подготовила краткое саммари конференции, которым хочу поделиться с вами. Статистика по публикациям - Из 10 411 поданных на конференцию статей было принято 2 905, или 28%. Страны-лидеры по числу публикаций: США (58%), Китай (19%), Великобритания (6%) и Швейцария (3%). Как и в прошлом году лидирует США, Китай удерживает вторую позицию, на 3м месте Великобритания. - Вузы-лидеры по числу публикаций: University of California (13%), Tsinghua (7%), Stanford (5%), Carnegie Mellon (5%) и MIT (4%). - Компании-лидеры по числу публикаций: Google (6%), Microsoft (4%), IBM (3%), Nvidia (2%) и DeepMind (2%). Наиболее популярные темы исследований (приходится около 60% статей) - Reinforcement learning - тема снова набирает популярность, просев в прошлые два года - Transformers - сильный рост популярности обусловленный во многом научным хайпом вокруг генеративныхM3-моделей - GNN - исследования в области графовых нейронных сетей становятся более популярными с прикладной точки зрения, прежде всего за счет снижения стоимости необходимых вычислительных мощностей - Knowledge Distillation – технология позволяет существенно уменьшать объем реальных данных для обучения за счет обогащения выборки синтетическими данными - Adversarial Learning – это совокупность методов и подходов к изучению атак на алгоритмы машинного обучения и способов защиты от них - Training Optimization – методы и подходы оптимизации процесса обучения в смысле снижения вычислительных ресурсов и повышения скорости сходимости процедур обучения Key takeaways - Россия несколько подтянулась по числу публикаций в этом году относительно европейских стран, Японии, Кореи и Сингапур (прежде всего за счет публикаций Сбера/AIRI и двух вузов – Сколтеха и ВШЭ при сокращении активности Яндекса). Однако, отрыв США и Китая, а также крупнейших университетов UC и Tsinghua от остальных участников с годами только нарастает. - Обзор топовых статей на NeurIPS начинает отставать от анализа технологически анонсов Бигтех компаний: так, например, тренд на обучение диффузионных моделей для задач генерации контента стал очевиден уже в мае-начале лета, но с учетом длительного процесса ревью статей на NeurIPS соответствующие статьи появились только в декабре (например, про Imagen от Google). - Ряд топовых компаний выбирает стратегию вообще не публиковать статьи о своих SoTA разработках. Ярким примером является компания OpenAI – от них всего опубликовано 2 статьи. -
Реклама
-
Клуб CDO
Интересный инструмент, достойный внимательного рассмотрения. Правда только облачный, а у нас все до сих пор любят он-прем :( https://www.youtube.com/watch?v=CXlaltnGzvs&list=WL&index=7 -
Клуб CDO
⚡️GlowByte запустили онлайн-программу для самостоятельного изучения FineBI. ⚡️ 🀄️Формат курса — 8 дней видеоуроков с теорией и полезными материалами. Расскажем, как работает FineBI: от подключения к данным до публикации дашбордов. Курс подходит: 🐲 Практикующим аналитикам; 🐲 Менеджерам, тим-лидам и продукт-оунерам; 🐲 Маркетологам; 🧑🏫 Начинающим разработчикам или тем кто хочет освоить FineBI с нуля. Каждый день будет открываться новый урок! После регистрации доступно первые 2 урока: 🏮 Знакомство с FineBI 🏮 Установка системы 🥷🏿 Познать искусство Файнби 
-
Клуб CDO
Коллеги, налетаем на новый курс по FineBI! -
Клуб CDO
Ну что, приближаются выходные, пора о книгах поговорить :) вот они из дельных списков с рекомендациями habr.com/ru/comp…g/704424 -
Клуб CDO
Merry Christmas and happy holidays everyone! -
Клуб CDO
Дайджест статей 24/12/2022 50+ бесплатных курсов и ресурсов по аналитике данных от Harvard, Google, Stanford (по которым я училась) https://habr.com/ru/post/706624/ Нельзя просто взять и обезличить данные — опыт команды разработки «Сферы» habr.com/ru/comp…g/706870 База по шардированию базы habr.com/ru/comp…g/705912 Why Data Cleaning Is Failing Your ML Models – And What To Do About It dzone.com/article…and-wh-1 5 Big Data Storage Solutions www.smartdatacollective.com/5-big-d…olutions -
Клуб CDO
Не все однозначно относятся к идеям Константина Анохина, тем не менее мало ученых, которых можно почитать/послушать на тему исследования сознания в связке с нейрофизиологией мозга. Если кто то, что то может порекомендовать на эту тему - пишите в комментарии плз! Видео на выходные вам https://www.youtube.com/watch?v=qXUXQmNOVjI&list=WL&index=4&t=1125s -
Клуб CDO
Третья публикация интервью номинантов на премию Data Award 2023 Дмитрий Шведов, руководитель департамента корпоративных данных «УралАйТех» и номинант на премию Data Award 2023, – о созданной в компании платформе данных и запущенной «Школе аналитика данных». cio.osp.ru/article…it-gordo -
Клуб CDO
Поздравляю всех с самой длинной ночью в году -
Клуб CDO
Обратил внимание тут на это видео, тк на тему федеративного обучения не так много материалов на русском языке. Смотрел первую половину видео - ну такое себе, какие то гипотетические математические заключения, с непонятной практической проблематикой и без какого-то отношения к федеративному обучению. Во второй части (ну скорее ближе к концу) стало интереснее, пошла попытка предложенную гипотетическую задачу решить методами распределенного обучения - но опять же возник вопрос - зачем? Причем не только у меня, судя по комментам к видео много у кого. Вот интересно - действительно федеративное обучение является сейчас такой хайповой темой, которую пытаются "прибить" к чему угодно (как блокчейн когда-то)? https://www.youtube.com/watch?v=HPB_pa1343E&list=WL&index=11 -
Клуб CDO
Продолжаю публиковать интервью номинантов на премию Data Award 2023. Михаил Петров, директор Департамента цифровой трансформации Счетной палаты Российской Федерации и номинант на премию Data Award 2023, – о реализованной программе подготовки специалистов по управлению данными, позволившей значительно повысить производительность труда инспекторов и выйти на новый качественный уровень представления результатов аудиторской работы. cio.osp.ru/article…litikami -
Клуб CDO
Всем привет! Хочу вот книгу порекомендовать. Несмотря на хайповое название в целом довольно дельная книга по управлению командами в условиях удаленки и регулярному менеджменту. Книга небольшая, никакой воды, довольно конкретные и дельные советы. Ничего прям сверхъестественного, но хороший материал что бы сделать refresh таких практик или быстро и емко с ними познакомиться www.litres.ru/mariya-…at-tempa -
Реклама
-
Клуб CDO
Дайджест статей 18/12/22 Пока естественный интеллект смотрит футбол, вот чуток статей за неделю Семь прогнозов: что ждет data-инжиниринг в 2023 году https://habr.com/ru/company/vk/blog/704928/ Прощай, Data Science https://habr.com/ru/post/704938/ Training Data to Employ AI in Healthcare www.datasciencecentral.com/trainin…althcare -
Клуб CDO
Два прорыва в сфере AI за один месяц. Пару недель назад все массово начали играть с ChatGPT3 от OpenAI, пока все выглядит как игрушка, но черновики текстов пишет сносно 😅 Причем почему-то все переживают за копирайтеров и (внезапно!) за Google: мол искать информацию удобнее через текстового AI ассистента без рекламы и нерелевантный данных. Однако угрозы для поисковиков я пока не вижу: они способны нативно интегрировать эту технологию в свою строку поиска, а доступ к аудитории все же имеет не OpenAI, а именно поисковики, так что с их бизнесом и рекламой все будет в порядке. Мне кажется что гораздо любопытнее перспектива скрещивания low-code решений (которые развивали массово года два) и текстового GPT. Представьте себе , сколько простых задач для разработки (или для рассчетов в том же экселе) можно быстро сформулировать текстом, а модель переведет текст на язык кода или формул (для экселя). Вот уже существенный буст, понятная экономия больших бюджетов и времени дорогостоящих специалистов! А главное тут нет конкуренции в лоб с монополистом уровня Google: победить разрозненных фрилансеров или аналитиков, работающих с таблицами всяко проще. Однако при этом основная технология (модель GPT) все еще принадлежит одной компании, которая будет главным бенефициаром потенциальной трансформации, но вдруг… Месяц назад случился позитивный черный лебедь на рынке AI: Компания Together объявила, что смогла обучить свою модель с открытым кодом GPT-JT (6 млрд параметров): • децентрализованно (на разнородной группе не самых крутых графических процессоров) • соединенных медленными интернет-каналами (1 Гбит/с) Авторы модели GPT-JT придумали способ уменьшения вычислительной и коммуникационной нагрузки при децентрализованном обучении. В результате, эта модель на тестах классификации приближается к современным моделям, которые намного её крупнее. Вместо нескольких компаний – гигантов, оснащенных суперкомпьютерными системами для ИИ, распределенные коллективы разработчиков могут объединять свои скромные компьютерные мощности через не самые быстрые интернет-каналы, чтобы вместе обучать большие модели. Так что в отличии от бизнеса поисковиков / ecom впервые за много лет в технологической индустрии есть перспектива строить по-настоящему децентрализованную технологию, на базе которой можно строить огромное число сервисов для автоматизации/ удешевления интеллектуальной работы. На этот процесс уйдёт года 3-4, но вектор развития задан. В интересное время живем! 🧐 PS: Это еще и шанс для России, лишенной доступа к современным микрочипам для суперкомпьютеров. Мой канал: Гуринович делится! -
Клуб CDO
Вот почему тема децентрализовано обучения перспективна и важна!