Библиотека data scientist’а. Страница 14
14419
@dsproglib
Полезные материалы по всему, что может быть интересно дата сайентисту.
-
Библиотека data scientist’а
Чем отличаются ChatGPT3 и ChatGPT4? https://habr.com/ru/articles/728678/ -
Библиотека data scientist’а
AI-as-a-service: доступный ИИ и анализ данных. habr.com/ru/comp…s/728348 -
Библиотека data scientist’а
Стать сотрудником Яндекса быстрее и проще, чем кажется. Участвуйте в днях быстрого найма: решите тестовое, пройдите несколько секций собеседования и получите офер за несколько дней. Теперь дни быстрого найма будут проходить регулярно. Чтобы вам было удобно следить за расписанием, собрали его на отдельной странице. Ближайшее мероприятие: • 24-28 апреля — Fast Track для аналитиков и разработчиков метрик. Офер за 5 дней в отдел аналитики и метрик Поиска. Зарегистрироваться 
-
Реклама
-
Библиотека data scientist’а
Пишем приложение на Python для интерактивной визуализации графов с NetworkX, Plotly и Dash. https://habr.com/ru/articles/728256/ -
Библиотека data scientist’а
Решаем проблему галлюцинаций LLM с помощью алгоритма фрактального синтеза ответа https://habr.com/ru/articles/728410/ -
Библиотека data scientist’а
Открытие возможностей GPT-4: пять потрясающих проектов в рамках HustleGPT Challenge https://habr.com/ru/articles/728102/ -
Библиотека data scientist’а
Андрей Карпаты. Software 2.0. Непонятный софт будущего habr.com/ru/comp…s/728056 -
Библиотека data scientist’а
Знакомимся с Notion Ai. https://habr.com/ru/articles/727478/ -
Библиотека data scientist’а
Локальные нейросети (генерация картинок, локальный chatGPT). Запуск Stable Diffusion на AMD видеокартах. https://habr.com/ru/articles/727834/ -
Библиотека data scientist’а
Вот как это звучит, когда растения плачут. https://habr.com/ru/articles/727636/ -
Библиотека data scientist’а
Гонка по развитию ИИ вышла из-под контроля и настолько же опасна, как и Манхэттенский проект. https://habr.com/ru/articles/727576/ -
Библиотека data scientist’а
Начинаем работу с PyTorch 2.0 и Hugging Face Transformers. https://habr.com/ru/articles/726468/ -
Библиотека data scientist’а
Научитесь обучать модели компьютерного зрения и превращайте настоящее в будущее.. Яндекс Практикум запускает курс «Компьютерное зрение на базе нейронных сетей». Он подойдёт тем, у кого уже есть опыт в Data Science. В программе — «три кита» компьютерного зрения: классификация, детекция и сегментация. За 3 месяца вы обучите модели, которые умеют: — определять границы и сетку для пазла Судоку, — узнавать настроение человека по фотографии; — выявлять элементы дорожного движения для беспилотного автомобиля. — сегментировать спутниковые снимки, чтобы определять местоположение объекта. Вы освоите полный цикл работы с CV-моделями с нуля до релиза. А ещё — будете учиться у наставников — экспертов в области компьютерного зрения. Записывайтесь в первый поток и работайте над технологиями, о которых писали фантасты. 
-
Библиотека data scientist’а
Выбор слоя активации в нейронных сетях: как правильно выбрать для вашей задачи. https://habr.com/ru/articles/727506/ -
Библиотека data scientist’а
ИИ может не украсть вашу работу, но может ее изменить. www.technologyreview.com/2023/04…ld-gpt-4 -
Реклама
-
Библиотека data scientist’а
Что такое Байесовское А/B-тестирование и как его провести? ✅ Подробно обсудим 18 апреля в 20:00 мск на открытом уроке в OTUS. Занятие приурочено к старту онлайн-курса «Machine Learning. Advanced». На вебинаре мы разберем, какие преимущества дают Байесовские A/B тесты по сравнению с обычными, как проводить Байесовские A/B тесты и как работать с Байесовскми моделями в PyMC3. В результате урока вы: - Познакомитесь с основами A/B тестирования - Научитесь делать дизайн эксперимента для A/B теста - Узнаете, как определить, что тест шел достаточно времени - Познакомитесь с критериями принятия решения по эксперименту - Получите новый простой и эффективный инструмент для A/B тестирования ⚠️ Урок будет полезен специалистам в области аналитики данных или аналитики продукта, а также тем, кто уже знаком с A/B тестированием, но хочет углубить свои знания. 🖌 Для участия пройдите вступительный тест https://otus.pw/On4c/ 
-
Библиотека data scientist’а
Как я решила попробовать себя в ML: анализ эмоциональной окраски отзывов с Кинопоиска 2.0 https://habr.com/ru/articles/727348/ -
Библиотека data scientist’а
Шесть экспериментов с нейросетями — от Midjourney до Notion AI. habr.com/ru/comp…s/727206