🔄🔄🔄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

☄️Заняли 8 место из 17.

🚲Что ж бывают удачные кейсы, бывают не очень ;)) Первый опыт участия в таких масштабных соревнованиях, это уже очень хорошо. Проведена работа над ошибками, поняли проколы, плюсы минусы, обсудили с командой стратегию будущего движения, и ошибки. Поняли на чем еще можно было "выехать". Причем капитанов было 38 значит изначально 38 команд, до финала дошло 17.

🔄В целом, опыт положительный получен, но хотелось бы призы )) Стараемся дальше.

☄️☄️☄️Планируем с командой участвовать в хакатоне "Цифровой прорыв", задача OpenCV кому интересно пишите в ЛС. Пишите в том случае если точно намеренны учавствовать. Все задачи можно почитать вот тут: https://hacks-ai.ru/events/1077379. Либо в комменты под данным постом.