Библиотека data scientist’а. Страница 21

Ask-Me-Anything: Open & Reproducible Data Science

In the spirit of Love Data Week 2023 (#lovedata23) I asked people to send in questions they have on Open and Reproducible Data Science (AMA). Here are my answers. Format: Question? Answer. How to figure out where to start with reproducible research and what are the ways to get good data for...

5 ChatGPT features to boost your daily work

And how to enhance your code quality using it

GitHub - ThomasMiconi/Meta-Task-Generator: Automatically generating meta-tasks

Automatically generating meta-tasks. Contribute to ThomasMiconi/Meta-Task-Generator development by creating an account on GitHub.

Пишем умный поиск по коду с Open AI

В этой статье мы кратко рассмотрим технологию, которая лежит в основе ChatGPT — эмбеддинги, и напишем простой интеллектуальный поиск по кодовой базе проекта. Эмбеддинг (от англ. embedding) — это...

7 способов улучшения датасетов медицинских снимков для машинного обучения

Качество датасета медицинских снимков (как и датасетов изображений в любой другой области) напрямую влияет на точность модели машинного обучения. В секторе здравоохранения это ещё более важно, ведь...

О трёх существенных недостатках известных алгоритмов обучения с подкреплением (и о том, как их устранить)

Уже несколько десятилетий существуют такие алгоритмы машинного обучения с подкреплением, как Q-learning и REINFORCE. До сих пор часто применяется их классическая реализация. К сожалению, эти...

Автоэнкодеры для удаления шумов с изображений

Автор статьи: Виктория Ляликова Все глубже погружаясь в машинное и глубокое обучение меня очень заинтересовала тема автоэнкодеров, особенно с точки зрения удаления шумов. Поиски различной...

Личный путь и опыт в становлении Python разработчиком

Привет, Хабр! В этой статье, а точнее целой истории, я хотел бы поделиться своим путем становления в качестве разработчика на Python и рассказать о некоторых идеях и советах, которые я усвоил за это...

Helping companies deploy AI models more responsibly

The MIT spinout Verta helps companies create, deploy, and manage machine learning models safely, quickly, and at scale.

GitHub - jupyter-server/jupyter-scheduler: Run Jupyter notebooks as jobs

Run Jupyter notebooks as jobs. Contribute to jupyter-server/jupyter-scheduler development by creating an account on GitHub.

Стратегии прогнозирования временных рядов в ETNA

Меня зовут Дима, я разработчик библиотеки ETNA в Тинькофф. Расскажу о том, как в задаче прогнозирования временных рядов появляются стратегии, какими они бывают и...

Как написать пайплайн для чтения рукописного текста

Привет, Хабр! В этой статье мы, команда Sber AI, расскажем о пайплайне для распознавания текста и о нюансах обучения HTR‑моделей, а также поделимся датасетом школьных...

🔥 Your guide to AI: February 2023

Hi all! Welcome to the latest issue of your guide to AI, an editorialized newsletter covering key developments in AI research, industry, geopolitics and startups during January 2023. This one is a monster so it might get clipped in your inbox (read the online version in case!). Before we kick off, a couple of news items from us :-)

Градиентный спуск простыми словами

Машинное обучение произвело революцию в том, как мы обрабатываем и анализируем данные, затронув отрасли от финансов до здравоохранения. Благодаря своей способности выявлять закономерности, которые в...

Fixing Circular Imports in Python with Protocol

The problem started when I had two classes that needed to talk to each other. Sometimes, classes need to talk to each other in both directions. The following example is made up, but mostly behaves like the original problem. Let’s say I have a Director and an Actor. The Director tells the Actor to do_action(). In order to do the action, the Actor needs to get_data() from the Director. Here’s our director.