Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
https://www.youtube.com/watch?v=rfXJ6xM1JnE - релизнули DooM: The Dark Ages. Франшиза будет жить !!!
YouTube
DOOM THE DARK AGES Gameplay Trailer 4K (2025)
DOOM THE DARK AGES Gameplay Trailer 4K (2025)
Stand as the unrelenting champion against evil in DOOM: The Dark Ages, a single-player action FPS epic like nothing id Software has made before. Prepare for battle in 2025 when DOOM: The Dark Ages arrives on…
Stand as the unrelenting champion against evil in DOOM: The Dark Ages, a single-player action FPS epic like nothing id Software has made before. Prepare for battle in 2025 when DOOM: The Dark Ages arrives on…
https://www.youtube.com/watch?v=siNKiOvc_ZI - какая "олдовая" вещь ;)) сколько часов за ней убито, не о чем не жалею )))
YouTube
Tristram Extended 1 Hour | Diablo Original Sound Track | High Quality | Fantasy Music | HQ | D1 OST
Hey, sign up with DCU for easy loans and awesome benefits. My credit score was in the low 600s and I got a $3,500 loan same-day no joke when not even my local bank would approve me for even $1k. If you need money or a great foundation for your financial…
77% программистов положительно оценивают перспективы ИИ в разработке.
70% уже используют или планируют использовать ИИ-ассистентов.
92% разработчиков в США используют ИИ-инструменты для работы и дома.
70% считают владение ИИ конкурентным преимуществом на рынке труда.
ИИ ускоряет разработку на 55% и повышает производительность на 30%.
ИИ-ассистенты помогают справляться с эмоциональным выгоранием и укрепляют командную работу.
ИИ освобождает разработчиков от рутинных задач, позволяя им сосредоточиться на обратной связи и новых навыках.
ИИ сокращает расходы бизнеса за счет автоматизации рутинных задач.
ИИ помогает в сравнении технических требований и проверке документации.
ИИ создает прототипы сайтов и улучшает существующие проекты.
Нейросети пишут код по текстовому описанию и переводят код между языками программирования.
ИИ анализирует ошибки и автоматизирует тестирование ПО.
ИИ управляет проектами, оптимизирует бюджет и предоставляет шаблоны документации.
Copilot — лидер рынка, подходит для автодополнения кода и других задач.
Tabnine — нейросеть, обучающаяся стилю программирования пользователя.
GigaChat, Kandinsky, GigaCode — универсальные модели от "Сбера", работающие на русском языке.Snyk Code — нейросеть для поиска уязвимостей в коде.
Documatic — бот для генерации документации к коду.
No-Code и Low-Code — подходы к разработке без написания кода или с минимальным программированием.
Зарубежные платформы, такие как Airtable, Bubble, Glide, Adalo, популярны для создания приложений по принципам "ноукод".
В России есть свои разработки, например, Albato и Directual.
ИИ-ассистенты становятся незаменимыми помощниками для разработчиков.
ChatGPT стал самым быстрорастущим приложением, что свидетельствует о популярности ИИ.
ИИ-технологии активно внедряются в разработку, но не заменят полностью человеческий труд.
https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/765864/
#articles #analysis #model #nlp #redactor
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Хабр
70 % программистов пользуются ИИ-ассистентами. Скоро код будут писать алгоритмы?
Проведенный в июне 2022 года опрос на платформе Stack Overflow показал, что 77 % программистов положительно оценивают перспективы искусственного интеллекта в разработке, а 70 % уже применяют...
https://www.youtube.com/watch?v=gGx2GpP1638 - музычки вам в ленту, топовой ))
YouTube
Dub Techno Album // Outskirts
This is the follow-up album to Nightscape. It's made with the same hardware and software as Nightscape but it hits differently.
Download https://jamesfredrickson.bandcamp.com/album/outskirts
Spotify https://open.spotify.com/album/3dWwPOLjjNZLaYWZ1vIru1…
Download https://jamesfredrickson.bandcamp.com/album/outskirts
Spotify https://open.spotify.com/album/3dWwPOLjjNZLaYWZ1vIru1…
1. http://Framedrop.gg - Инструмент для создания клипов AI
2. http://Chatdoc.com - ChatGPT для документов
3. http://Boomy.com - Генерация музыки AI
4. http://Tldv.io - AI для митингов
5. http://Lovo.ai - Генератор голоса AI
6. http://Chapple.ai :
Универсальная программа для создания контента
7. http://Kickresume.com - AI Резюме билдер
8. http://Vizologi.com - Инструмент для бизнес-планирования
9. http://Cohesive.so - Генератор контента AI
10. http://Stockimg.ai - Генератор AI-дизайна
11. http://Pictorial.ai - Дизайн фотографий
12. http://Vizologi.com - Бизнес-ассистент
13. http://Stockimg.ai - Стоковые изображения
14. http://Phrasee.co - Email-маркетинг
15. Пошаговые объяснение любой темы : http://tango.us
16 . Автоматизация задач : http://bardeen.ai
2. http://Chatdoc.com - ChatGPT для документов
3. http://Boomy.com - Генерация музыки AI
4. http://Tldv.io - AI для митингов
5. http://Lovo.ai - Генератор голоса AI
6. http://Chapple.ai :
Универсальная программа для создания контента
7. http://Kickresume.com - AI Резюме билдер
8. http://Vizologi.com - Инструмент для бизнес-планирования
9. http://Cohesive.so - Генератор контента AI
10. http://Stockimg.ai - Генератор AI-дизайна
11. http://Pictorial.ai - Дизайн фотографий
12. http://Vizologi.com - Бизнес-ассистент
13. http://Stockimg.ai - Стоковые изображения
14. http://Phrasee.co - Email-маркетинг
15. Пошаговые объяснение любой темы : http://tango.us
16 . Автоматизация задач : http://bardeen.ai
🔥3
tapnet — ИИ алгоритм, отслеживающий движение объектов на видео.
Его можно применять в робототехнике, 3D-реконструкции, создании видео и многих других областях.
⤷ Ссылка на проект
Его можно применять в робототехнике, 3D-реконструкции, создании видео и многих других областях.
⤷ Ссылка на проект
GitHub
GitHub - google-deepmind/tapnet: Tracking Any Point (TAP)
Tracking Any Point (TAP). Contribute to google-deepmind/tapnet development by creating an account on GitHub.
☝🏻ChatGPT-4 прошёл тест Тьюринга, обманув испытуемых в 54% случаев
Ученые из Калифорнийского университета в Сан-Диего пригласили 500 случайных людей пообщаться с четырьмя собеседниками — среди них были GPT-4, GPT-3.5, ELIZA (прабабушка GPT) и один настоящий человек.
ИИ было приказано вести себя как человек, относиться к тесту с осторожностью и делать опечатки.
Результат:
▫️ В 54% случаев люди увидели в GPT-4 родственную душу;
▫️ 33% людей ошибочно приняли реальных людей за ИИ;
▫️ GPT-3.5 был идентифицирован как человеческий в 50% случаев;
▫️ Даже ELIZA получила скромный рейтинг «человечности» в 22%.
Исследование ещё ожидает рецензирования, и его результаты следует воспринимать с осторожностью.
Ученые из Калифорнийского университета в Сан-Диего пригласили 500 случайных людей пообщаться с четырьмя собеседниками — среди них были GPT-4, GPT-3.5, ELIZA (прабабушка GPT) и один настоящий человек.
ИИ было приказано вести себя как человек, относиться к тесту с осторожностью и делать опечатки.
Результат:
▫️ В 54% случаев люди увидели в GPT-4 родственную душу;
▫️ 33% людей ошибочно приняли реальных людей за ИИ;
▫️ GPT-3.5 был идентифицирован как человеческий в 50% случаев;
▫️ Даже ELIZA получила скромный рейтинг «человечности» в 22%.
Исследование ещё ожидает рецензирования, и его результаты следует воспринимать с осторожностью.
Telegram
Чёрный Треугольник
Все мои каналы:
https://t.me/black_triangle_tg/7888
@ustugovva - менеджер по рекламе
Канал на бирже: https://telega.in/c/black_triangle_tg/
РКН: https://www.gosuslugi.ru/snet/6771c9aa1e4e233a71a37a02
https://t.me/black_triangle_tg/7888
@ustugovva - менеджер по рекламе
Канал на бирже: https://telega.in/c/black_triangle_tg/
РКН: https://www.gosuslugi.ru/snet/6771c9aa1e4e233a71a37a02
Пишем курс для Московского Университета Техноллгоии и Управления. Сегодня перевалили за 22 лекции. Очень плотно идет, видимо пора начинать записывать кружочки. На писанину уже нет сил ))
🔥2
🔄🔄🔄Читаем статьи за Вас №12:
🗣Определение и применение когортного анализа
Когортный анализ используется для анализа действий клиентов на веб-сайтах и в интернет-сервисах.
Сегменты целевой аудитории объединяются в группы по общим характеристикам и временным периодам.
Анализ позволяет оценить эффективность рекламных кампаний и определить сезонность продаж.
🗣Примеры использования когортного анализа
Анализ эффективности рекламы: когортный анализ помогает точно оценить эффективность рекламных кампаний, учитывая время принятия решения о покупке.
Поиск и удержание лояльных клиентов: анализ поведения пользователей во времени позволяет определить наиболее эффективные каналы привлечения и удержания клиентов.
Прогнозирование и увеличение LTV: когортный анализ позволяет прогнозировать пожизненную ценность клиентов и сравнивать стоимость их привлечения по разным каналам.
Проведение A/B тестирования: анализ когорт помогает в долгосрочном прогнозировании результатов A/B тестирования.
Анализ эффективности мобильного приложения: когортный анализ используется для оценки уровня возврата пользователей и эффективности рекламных каналов в мобильных приложениях.
🗣Применение в различных сферах
Формирование портрета целевого клиента: анализ данных из разных когорт помогает создать точный портрет целевой аудитории.
Повышение конверсии: когортный анализ дополняет сплит-тестирование, предоставляя более точные данные о поведении и предпочтениях клиентов.
SaaS: анализ когорт используется для оптимизации цикла продаж в облачных сервисах, включая отслеживание доходов и расходов.
🗣Ключевые показатели когортного анализа
Контрольная точка: сумма покупки, после которой клиенты становятся постоянными.
Каналы привлечения: определение наиболее эффективных источников привлечения новых клиентов.
Переход пользователей с пробной версии на платную: анализ перехода пользователей с пробной версии продукта на платную.
🗣Основы когортного анализа
Когортный анализ помогает определить, какие клиенты становятся платными.
Повторные покупки указывают на готовность клиента платить за продукт.
Аналитик должен определить целевые показатели и выбрать значимые метрики.
🗣Необходимые параметры для анализа
Признак формирования когорты: первое посещение, покупка, установка и т.д.
Размер когорты: временной интервал, например, день, неделя, месяц.
Отчетный период: время исследования поведения групп.
Анализируемый ключевой показатель: ROI, Retention Rate и другие.
🗣Использование Google Analytics для когортного анализа
Google Analytics подходит для новичков и находится в стадии бета-тестирования.
Ограничения: формирование когорт только по первому посещению, один анализ на показатель, стандартный размер когорты, ограниченный выбор отчетного периода.
После окончания бета-тестирования функционал расширится.
Визуализация анализируемого показателя и сводная таблица данных доступны в Google Analytics.
🗣Альтернативные сервисы для когортного анализа
AppsFlyer: гибкие настройки, возможность включения нескольких фильтров.
AppMetrica и Adjust: для анализа возврата новых пользователей.
Kissmetrics: возможность формирования когорты по двум признакам, группировка по разным параметрам.
🗣Использование Google Sheets для создания отчетов
Сводная таблица в Google Sheets позволяет быстро создать когортный отчет.
Необходимо собрать исходные данные в нужном формате и применить условное форматирование.
🗣Значение когортного анализа для аналитика
Когортный анализ предоставляет ценную информацию для развития продукта.
Не требует специальных инструментов или знаний, большинство систем аналитики автоматизируют процесс.
При отсутствии специализированных систем аналитик может использовать Google Sheets и сводные таблицы для создания отчетов.
https://habr.com/ru/companies/productstar/articles/509410/
#articles #analysis #model #nlp #redactor
🗣Определение и применение когортного анализа
Когортный анализ используется для анализа действий клиентов на веб-сайтах и в интернет-сервисах.
Сегменты целевой аудитории объединяются в группы по общим характеристикам и временным периодам.
Анализ позволяет оценить эффективность рекламных кампаний и определить сезонность продаж.
🗣Примеры использования когортного анализа
Анализ эффективности рекламы: когортный анализ помогает точно оценить эффективность рекламных кампаний, учитывая время принятия решения о покупке.
Поиск и удержание лояльных клиентов: анализ поведения пользователей во времени позволяет определить наиболее эффективные каналы привлечения и удержания клиентов.
Прогнозирование и увеличение LTV: когортный анализ позволяет прогнозировать пожизненную ценность клиентов и сравнивать стоимость их привлечения по разным каналам.
Проведение A/B тестирования: анализ когорт помогает в долгосрочном прогнозировании результатов A/B тестирования.
Анализ эффективности мобильного приложения: когортный анализ используется для оценки уровня возврата пользователей и эффективности рекламных каналов в мобильных приложениях.
🗣Применение в различных сферах
Формирование портрета целевого клиента: анализ данных из разных когорт помогает создать точный портрет целевой аудитории.
Повышение конверсии: когортный анализ дополняет сплит-тестирование, предоставляя более точные данные о поведении и предпочтениях клиентов.
SaaS: анализ когорт используется для оптимизации цикла продаж в облачных сервисах, включая отслеживание доходов и расходов.
🗣Ключевые показатели когортного анализа
Контрольная точка: сумма покупки, после которой клиенты становятся постоянными.
Каналы привлечения: определение наиболее эффективных источников привлечения новых клиентов.
Переход пользователей с пробной версии на платную: анализ перехода пользователей с пробной версии продукта на платную.
🗣Основы когортного анализа
Когортный анализ помогает определить, какие клиенты становятся платными.
Повторные покупки указывают на готовность клиента платить за продукт.
Аналитик должен определить целевые показатели и выбрать значимые метрики.
🗣Необходимые параметры для анализа
Признак формирования когорты: первое посещение, покупка, установка и т.д.
Размер когорты: временной интервал, например, день, неделя, месяц.
Отчетный период: время исследования поведения групп.
Анализируемый ключевой показатель: ROI, Retention Rate и другие.
🗣Использование Google Analytics для когортного анализа
Google Analytics подходит для новичков и находится в стадии бета-тестирования.
Ограничения: формирование когорт только по первому посещению, один анализ на показатель, стандартный размер когорты, ограниченный выбор отчетного периода.
После окончания бета-тестирования функционал расширится.
Визуализация анализируемого показателя и сводная таблица данных доступны в Google Analytics.
🗣Альтернативные сервисы для когортного анализа
AppsFlyer: гибкие настройки, возможность включения нескольких фильтров.
AppMetrica и Adjust: для анализа возврата новых пользователей.
Kissmetrics: возможность формирования когорты по двум признакам, группировка по разным параметрам.
🗣Использование Google Sheets для создания отчетов
Сводная таблица в Google Sheets позволяет быстро создать когортный отчет.
Необходимо собрать исходные данные в нужном формате и применить условное форматирование.
🗣Значение когортного анализа для аналитика
Когортный анализ предоставляет ценную информацию для развития продукта.
Не требует специальных инструментов или знаний, большинство систем аналитики автоматизируют процесс.
При отсутствии специализированных систем аналитик может использовать Google Sheets и сводные таблицы для создания отчетов.
https://habr.com/ru/companies/productstar/articles/509410/
#articles #analysis #model #nlp #redactor
🔄🔄🔄Читаем статьи за Вас №13:
📚Анализ корреляций в ценах на товары
Автор статьи использовал MatLab, но не упомянул уровень значимости корреляций.
В статье рассматривается использование R для анализа данных о ценах на товары.
Распределение цен на товары отличается от нормального, что делает невозможным использование коэффициента корреляции Пирсона.
Тест Спирмена используется для поиска непараметрических корреляций.
📚Результаты корреляционного анализа
В корреляционной матрице обнаружены статистически значимые взаимосвязи.
Значения коэффициентов корреляции rho не превышают 0.3, указывая на слабую силу связей.
Колебания цен на один товар могут влиять на цены других товаров не более чем на 10%.
📚Общий вывод
Автор подчеркивает важность понимания статистической значимости при анализе данных.
Статья призывает к осторожному подходу при интерпретации результатов корреляционного анализа.
https://habr.com/ru/articles/241967/
#articles #analysis #model #nlp #redactor
📚Анализ корреляций в ценах на товары
Автор статьи использовал MatLab, но не упомянул уровень значимости корреляций.
В статье рассматривается использование R для анализа данных о ценах на товары.
Распределение цен на товары отличается от нормального, что делает невозможным использование коэффициента корреляции Пирсона.
Тест Спирмена используется для поиска непараметрических корреляций.
📚Результаты корреляционного анализа
В корреляционной матрице обнаружены статистически значимые взаимосвязи.
Значения коэффициентов корреляции rho не превышают 0.3, указывая на слабую силу связей.
Колебания цен на один товар могут влиять на цены других товаров не более чем на 10%.
📚Общий вывод
Автор подчеркивает важность понимания статистической значимости при анализе данных.
Статья призывает к осторожному подходу при интерпретации результатов корреляционного анализа.
https://habr.com/ru/articles/241967/
#articles #analysis #model #nlp #redactor