Обложка канала

Библиотека data scientist’а. Страница 12

14419 @dsproglib
Открыть

Полезные материалы по всему, что может быть интересно дата сайентисту.

  • Библиотека data scientist’а

    Анонс новых инструментов для разработки с помощью генеративного ИИ на AWS. aws.amazon.com/ru/blog…i-on-aws
    Announcing New Tools for Building with Generative AI on AWS | Amazon Web Services

    The seeds of a machine learning (ML) paradigm shift have existed for decades, but with the ready availability of scalable compute capacity, a massive proliferation of data, and the rapid advancement of ML technologies, customers across industries are transforming their businesses. Just recently, generative AI applications like ChatGPT have captured widespread attention and imagination. We […]

    Amazon

  • Библиотека data scientist’а

    Quality Coaching Colors

    I started my new role as a Quality Coach in the last couple of weeks, and I’m happy to share my new discoveries and learnings with you in the coming blog posts. In this first introductory blo…

    Emna Ayadi

  • Библиотека data scientist’а

    Алгоритм, сделавший ChatGPT таким «человечным» — Reinforcement Learning from Human Feedback

    Представление о том, каким должен быть ИИ в массовой культуре, порождает наши ожидания от него ChatGPT генерирует разнообразный и привлекательный для человека текст. Но что делает текст «хорошим»?...

    Хабр

  • Реклама

  • Библиотека data scientist’а

    Создание рекомендательных систем — один из ключевых навыков для специалистов в области DS/ML/DL. Как быстро сделать рекомендательную систему для текстов? Узнайте на открытом уроке в OTUS 26 апреля в 20:00 мск.  На занятии мы: 🔹 Узнаем, как быстро сделать рекомендательную систему для текстов. 🔹 Поговорим об автоматизированной транскрибации с помощью современных нейросетевых моделей.  🔹 Рассмотрим задачу NER (поиска именованных сущностей) и поиска текстов. Вы узнаете, как переводить звук в текст, как делать текст короче, искать похожие по смыслу и тематике тексты. Спикер — Александр Брут-Бурляко, преподаватель-практик, DS-инженер в СБЕР Neurolab. Продолжить изучать рекомендательные системы возможно на курсе, доступном в рассрочку. Перед мероприятием нужно пройти вступительный тест 👉 https://otus.pw/pbCA/ Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru 

  • Библиотека data scientist’а

    Воскрешаем старый проект с помощью ChatGPT

    Как и многие в последние месяцы я был очень заинтригован новой версией chatGPT 4 и ее возможностями в области программирования. Бесконечные видео и статьи о программировании простых игр и программ...

    Хабр

  • Библиотека data scientist’а

    Активационные функции нейросетей для решения задач прогнозирования энергетических нагрузок. https://habr.com/ru/articles/731176/
    Активационные функции нейросетей для решения задач прогнозирования энергетических нагрузок

    Научная группа из Московского Энергетического Института провела исследование о наиболее распространённых методах и способах применения нейросетевого программного обеспечения в области...

    Хабр

  • Библиотека data scientist’а

    Тестируем нейросети для генерации изображений

    Недавно мы рассказывали о том, что активно используем нейросети при работе над цифровыми сервисами. В новой статье мы поделимся результатами собственного сравнительного анализа нейросетей для...

    Хабр

  • Библиотека data scientist’а

    Первый X5 Data science meetup! 📍Чем занимается математик в ритейле? 📍Как происходит адаптация ML-моделей под изменение поведение пользователя на примере умной колонки? 📍Как освободить сотрудников от классификации обращений на 1000+ классов? Об этом поговорят: — Мария Шабалкова, владелец продукта «Платформа А/Б-тестирования», X5 Tech — Александр Сахнов, руководитель направления мультивариативного анализа, X5 Tech — Прохор Гладких, DS Team Lead, SberDevices — Андрей Сон, Junior DS, Alfa-Bank 26 апреля в 18:00 по мск Регистрируйся по ссылке

  • Библиотека data scientist’а

    Инфраструктура открытых данных для ИИ — кто и зачем её разрабатывает. habr.com/ru/comp…s/729922
    Инфраструктура открытых данных для ИИ — кто и зачем её разрабатывает

    Группа независимых американских организаций планирует построить сеть открытых репозиториев с данными. На их основе будут обучать ML-модели в самых разных отраслях — от медицины до климатических...

    Хабр

  • Библиотека data scientist’а

    FaceNet: Универсальный эмбеддинг для распознавания и кластеризации лиц

    В процессе решения задач по студенческому проекту Распли мне понадобилось перевести несколько статей по распознаванию лиц. Некоторые из них я решил выложить сюда: возможно, их перевод поможет в...

    Хабр

  • Библиотека data scientist’а

    Выбери свое оружие: стратегии выживания для академиков искусственного интеллекта в депрессии. https://arxiv.org/abs/2304.06035

  • Библиотека data scientist’а

    Нормально разбираемся в Нормальном распределении

    Всем привет. Это пост про интуитивное понимание Нормального распределения. Обычный курс теории вероятностей проходит следующим образом. Сначала вам даются понятные и относительно простые концепции....

    Хабр

  • Библиотека data scientist’а

    От сбора до использования: как повысить Data Quality на всех этапах работы с данными

    Представьте, что у вас только что появилось классное озеро данных с прикольными пайплайнами, которые собирают данные со всей компании. А теперь представьте свой шок, когда команды бизнес-специалистов...

    Хабр

  • Библиотека data scientist’а

    MiniGPT-4, ты что за зверь такой?

    Не проходит и недели, чтобы что-то новое и очень крутое в области LLM не появилось в сети. На этот раз отличились сотрудники из Научно-технологического университета имени короля Абдаллы (технический...

    Хабр

  • Библиотека data scientist’а

    AI Doomism (ChatGPT & ИИ-истерия)

    Обычно мои посты не предполагают высказывание своего невероятно важного мнения по горячим в моменте AI‑темам. Однако, здесь сдержаться оказалось тяжело. Я почти каждый день захожу...

    Хабр

  • Реклама

  • Библиотека data scientist’а

    ChatGPT 4 идёт в школу

    Апологеты языковых моделей пугают нас, как истошно кричащие и взбивающие воздух крыльями чайки. Каждая чайка орёт о чём-то своём: кто о «сингулярности, которая наступает» (чтобы это не значило), кто...

    Хабр

  • Библиотека data scientist’а

    Быстрый тест: если думаете, что знаете в продакт-аналитике все — вы точно еще мидл Если серьезно, определить, что пора идти на позицию повыше, сложно. А эйчары в процессе найма вряд ли намекнут, что готовы вам дать оффер побольше. Но тут Авито на Хабре рассказали, как они отличают аналитиков-мидлов от сеньоров и что стоит подтянуть перед собесом (спойлер: не только штаны). А еще держите ссылку на матрицу скиллов по грейдам.

  • Библиотека data scientist’а

    ❓Тест: насколько хорошо вы знаете Git? Независимо от того, новичок вы или опытный пользователь, этот тест проверит ваши знания фундаментальных концепций и передовых методов Git. 🔗 Основной сайт 🔗 Зеркало