🔄🔄🔄Читаем статьи за Вас №4:

🗣Отравление данных

Отравление данных — это метод атаки, при котором в модель вводятся паттерны, приводящие к неправильной классификации данных.
Отравление данных может использоваться для создания бэкдоров в моделях машинного обучения.

🗣Примеры и последствия отравления данных

Отравление данных может привести к неправильной классификации изображений, например, собак и торговых марок.
Отравление данных может быть использовано для управления системами, такими как беспилотные автомобили, через триггеры.

🗣Методы и проблемы отравления данных

Исследователи разрабатывают новые методы отравления данных, такие как TrojanNet, которые позволяют создавать бэкдоры без изменения исходной модели.
Методы отравления данных могут быть эффективными, но требуют доступа к исходным данным и могут снижать точность модели.

🗣Обеспечение безопасности моделей машинного обучения

Обеспечение безопасности моделей ИИ сложнее, чем традиционных программ, и требует разработки специализированных инструментов.
Важно проверять источники моделей и внедрять их только из надежных источников.

https://habr.com/ru/companies/piter/articles/661083/
https://github.com/trx14/TrojanNet

#articles #tools #analysis #math

🔄🔄🔄Читаем статьи за Вас №5:

Применение факторного анализа

🗣Факторный анализ позволяет увидеть степень влияния различных аспектов и сформировать группы тесно связанных параметров.

Исходный набор данных анализируется на аномальные ответы и корреляции между вопросами.
Проводится проверка данных на возможность проведения факторного анализа с использованием критериев Бартлетта и Кайзера-Мейера-Олкина.

🗣Определение количества факторов

Определяется количество групп вопросов, результаты которых схожи между собой.
Вычисляется корреляционная матрица между вопросами и полученными факторами.
Выделяются 6 факторов с собственным значением больше 1.

🗣Интерпретация и анализ результатов

Результаты переносятся в Excel для удобства расчетов.
Средний балл для каждого вопроса и фактора рассчитывается с учетом корреляций выше 0.5.
Проводится сравнение среднего балла по всем вопросам и факторам для подтверждения корректности анализа.
На основе полученных данных строятся гипотезы, которые могут быть проверены на качественных исследованиях.

https://habr.com/ru/articles/687338/

#articles #tools #analysis #math

🔄🔄🔄Читаем статьи за Вас №6:

🗣Анализ продуктовых фичей

Продуктовый аналитик занимается анализом пользовательского поведения и интерфейса продукта.
Исследования фичей включают новые релизы и старые функции, которые ранее не были затронуты.
Основная задача — определить, нравится ли пользователям новая функция и приносит ли она прибыль.

🗣Структура анализа
Продукт состоит из множества механик и фичей, управление которыми осуществляется через микро-показатели.
Улучшение каждой части системы приводит к улучшению всего продукта.
Для оценки эффективности фичей используются 5 метрик, которые описывают результаты взаимодействия пользователя с функцией.

🗣Базовые метрики
Adoption Rate (заметность) измеряет количество взаимодействий с функцией за день по отношению к общему количеству активных пользователей.
Engagement Rate (выполнение задачи) оценивает количество пользователей, выполнивших ключевую задачу функции за день.
Stickiness (закрепление функции) показывает, насколько часто пользователи возвращаются к функции в течение дня.
Conversion Rate (конверсия) оценивает долю конвертировавшихся пользователей функции в общем объеме пользователей.
Monetization Impact (влияние на доходы) оценивает влияние функции на доходы от приложения.

🗣Применение метрик
Все метрики в совокупности дают представление о характере функции и её влиянии на бизнес-цели.
Для анализа используется график Spider/Radar, который позволяет визуализировать сильные и слабые стороны продукта.
На основе графика можно наметить план детального исследования функций.

🗣Практическое применение
Метрики помогают определить, какие функции популярны среди пользователей и как они влияют на доходы.
Анализ метрик позволяет выявить проблемы с дизайном функций и определить направления для улучшения.
Система метрик может быть адаптирована для разных типов продуктов и использоваться для ранжирования функций.

https://habr.com/ru/articles/807585/

#articles #tools #analysis #math

🔄🔄🔄Читаем статьи за Вас №7:

🗣Основы продуктовой аналитики

Продуктовая аналитика включает в себя сбор и анализ данных о продукте для улучшения его качества.
Аналитики используют данные для выявления проблем и возможностей продукта.

🗣Процесс исследования

Исследование начинается с определения проблемы и постановки целей.
Необходимо сформулировать вопросы для исследования и определить ограничения.
После сбора данных следует их анализ и подготовка плана исследования.

🗣Анализ данных

Перед анализом данных необходимо их очистить и обработать.
В процессе анализа следует искать закономерности и зависимости.
Визуализация данных является важным этапом для создания понятного отчета.

🗣Выводы и рекомендации

В конце исследования необходимо подвести итоги и сформулировать рекомендации.
Отчет должен быть оформлен в удобном для всех участников формате.

🗣Оформление отчета

Существуют различные форматы отчетов, но важно, чтобы они были понятны для читателей.
Рекомендуется использовать R для написания отчетов и R Quarto для рендеринга в PDF.

https://habr.com/ru/articles/781466/

#articles #tools #analysis #math

🔄🔄🔄Читаем статьи за Вас №8:

🗣Основы продуктовой аналитики

Цифры играют ключевую роль в развитии бизнеса, но их одного недостаточно.
Продуктовый аналитик является связующим звеном между бизнесом и данными.
Аналитик решает множество задач, включая анализ поведения пользователей и генерацию гипотез.

🗣Преобразование данных в инсайты

Продуктовый аналитик должен уметь превращать данные в полезные для бизнеса выводы.
Пример: анализ воронки продаж цветочного магазина для улучшения конверсии.

🗣Процесс продуктовой аналитики

Постановка задачи: определение проблемы, например, низкая конверсия на этапе оплаты.
Поиск информации: изучение исторических данных и уточнение у продакт-менеджера.
Анализ данных: критическое мышление и визуализация данных для выявления проблем.
Формулирование гипотез: выявление причин проблем и разработка решений.
Валидация гипотез: проверка идей с помощью здравого смысла и данных.
Решение проблемы: разработка и внедрение решений совместно с другими специалистами.

🗣Заключительный этап

Преобразование данных в практические инсайты: умение видеть связи и генерировать гипотезы.
Важность продуктовой аналитики: значительный вклад в развитие бизнеса и стоимость компании.

https://habr.com/ru/articles/794670/

#articles #analysis

🔄🔄🔄Читаем статьи за Вас №9:

🗣Основы дистилляции моделей

Дистилляция - процесс передачи знаний от одной модели к другой.
Дистилляция используется для уменьшения размера и сложности модели, сохраняя при этом её точность.

🗣Применение дистилляции в генеративных моделях

Дистилляция применяется для улучшения генеративных моделей, таких как Stable Diffusion.
Дистилляция позволяет создавать более компактные и эффективные модели, сохраняя при этом качество генерации.

🗣Методы дистилляции

Дистилляция может быть выполнена через обучение на наборе переноса или через использование средневзвешенного значения целевых функций.
В байесовском выводе дистилляция основана на оптимизации параметров модели ученика с использованием вариационного вывода.

🗣Дистилляция в генеративных моделях изображений

Дистилляция в генеративных моделях изображений направлена на оптимизацию моделей для конкретных задач и снижение сложности.
Stable Diffusion использует ансамбль моделей для генерации изображений, что требует дистилляции для улучшения производительности.

🗣Оптимизация сетей для промышленного использования

Дистилляция может оптимизировать нагрузку на ресурсы и уменьшить время генерации.
Использование токенизации запросов и детектора бинарных векторов признаков может улучшить производительность.

🗣Результаты дистилляции

Дистилляция позволила уменьшить размер модели и время генерации, сохранив качество генерации.

https://habr.com/ru/articles/755644/

#articles #analysis #model #distilation

🔄🔄🔄Читаем статьи за Вас №10:

🗣Эксперимент с БЯМ

БЯМ (Big Language Model) продемонстрировали способность писать в стиле известных авторов.
Эксперимент New York Times показал, что БЯМ может создавать тексты, имитирующие стиль Кертис Ситтенфелд.

🗣Сравнение стилей

Первый фрагмент написан в стиле Кертис Ситтенфелд, второй - в стиле БЯМ.
БЯМ не всегда справляется с управлением речевыми оборотами и грамматикой.
В конце второго фрагмента БЯМ демонстрирует грамматические ошибки и отсутствие завершения.

🗣Структура и черты ответов БЯМ

БЯМ часто использует списки и маркированные списки, что является их характерной чертой.
ИИ склонен к стереотипам и расплывчатым высказываниям, а также к использованию типичных имен и эпитетов.
Предложения БЯМ часто бывают длинными и грамматически правильными, но предсказуемыми.

🗣Советы по редактированию

Чтобы скрыть использование БЯМ, необходимо удалить характерные слова и словосочетания.
Необходимо редактировать текст, чтобы удалить "воду" и оставить только удачные фрагменты.
В результате получится текст, неотличимый от написанного человеком, но требующий значительных усилий.

🗣Использование БЯМ

БЯМ подходят для выполнения простых задач, таких как перевод терминов или ответы на вопросы, которые не требуют глубокого понимания.
Однако не следует доверять им написание длинных текстов или статей.
Рекомендуется использовать БЯМ для получения ответов на конкретные вопросы, требующие специальных знаний.

https://habr.com/ru/articles/840066/

#articles #analysis #model #nlp #redactor

🔄🔄🔄Читаем статьи за Вас №10:

🗣Основы теории вероятностей

Вероятность описывает возможность наступления события.
Распределение вероятностей описывает, как часто происходят события с определенными характеристиками.

🗣Основные распределения вероятностей

Биномиальное распределение описывает количество успехов в серии испытаний с известной вероятностью успеха.
Геометрическое распределение описывает количество неудач до первого успеха.
Отрицательное биномиальное распределение описывает количество неудач до определенного числа успехов.
Экспоненциальное распределение описывает время до наступления события.
Распределение Вейбула описывает время до увеличения интенсивности отказов.
Нормальное распределение описывает сумму независимых случайных величин.
Логнормальное распределение описывает логарифм суммы независимых случайных величин.
Распределение Стьюдента используется для проверки гипотез о среднем нормальном распределении.
Распределение хи-квадрат используется для проверки гипотез о сумме квадратов нормально распределенных величин.

🗣Обобщения и сопряженные распределения

Гамма-распределение обобщает экспоненциальное и хи-квадрат распределения.
Бета-распределение является сопряженным априорным распределением для многих других распределений.

https://habr.com/ru/articles/331060/

#articles #analysis #model #nlp #redactor

🔄🔄🔄Читаем статьи за Вас №11:

🗣Популярность ИИ в разработке

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.

🗣Применение ИИ в разработке
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.

🗣Области применения ИИ в разработке
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.

🗣Примеры ИИ-нейросетей для разработчиков
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 в разработке
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.

🗣Общий вывод
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