👨‍💻 Привет, чемпионы! СТРИМУ БЫТЬ!

В четверг в 17:00 будем говорить про то самое соревнование CryoET Object Detection и как собрать неплохой стартер для врыва в его leaderboard.

😈 Рассказывает: Артём @cosheimil

Соревнование на 3d детекцию по облаку точек. Имея тип белка - вам надо выделить его координаты (x, y, z) 🫨
Метрика соревнования: FBeta

Приходите в четверг получать мотивацию фармить медальки и постигать новые горизонты - всех ждем!😎

Отлично поговорили. Вопросы можете задавать под этим постом. Мы призовём Артёма к ответу! :)

Запись стрима про соревнование CryoET Object Detection "как собрать неплохой стартер для врыва в его leaderboard"

😈 от Артём @cosheimil 🥉

Привет, Чемпионы! 🏆

Осталось 3 дня до окончания HUGE SALE на Stepik!

Все наши курсы тоже участвуют в акции:

🏅Легендарный соревновательный DS

🧠 Курс по LLM - номинант на Stepik Awards 2024

🧑‍💻 Программирование с помощью нейросеток

😏 Мы знаем, что ты уже давно хочешь прокачаться в Generative AI. Теперь ты можешь это сделать всего за 5 дней.

Привет, чемпионы! Google и Kaggle подготовили для вас интенсивный курсец, который в ноябре проходил в режиме live-сессий, а теперь доступен в виде записей и материалов, идеально структурированных для самостоятельного обучения в комфортном темпе.

🏄 Каждый день — новый шаг к мастерству. Самое важное:

День 1: Основы LLM и искусство промпт-инжиниринга: узнайте, как эволюционировали большие языковые модели и научитесь эффективно взаимодействовать с ними.

День 2: Эмбеддинги и векторные базы данных: погрузитесь в методы создания эмбеддингов и их применение в реальных задачах.

День 3: Генеративные AI-агенты: освойте создание сложных AI-агентов и их интеграцию в существующие системы.

День 4: Специализированные LLM для различных доменов: изучите, как создавать и применять модели для специфических областей, таких как медицина или безопасность.

День 5: MLOps для Generative AI: научитесь адаптировать практики MLOps для генеративного AI и использовать инструменты Vertex AI.

😎Что вас ждет? Курс включает теоретические материалы, ценную практику и записи живых сессий с экспертами Google. Теперь вы можете пройти курс в своём темпе и углубить знания в области GenAI.

Подробнее: 5-Day Gen AI Intensive Course with Google Learn Guide

🧑‍💻 Сразу после программирование с помощью генеративных нейросеток

👾 Стать чемпионом по мемам? 🤨

Это конкурс на лучший мем до полуночи!

Привет, чемпионы! Настало время проявить ваш креатив в полной мере. Если вы вкачивали свою мемную мышцу в этом году наравне с прогрессом по нашим курсам, врывайтесь в конкурс мемов и боритесь за доступ к нашим топовым курсам! 😎

🔮 Что нужно сделать?

👍 Stepik устраивает конкурс мемов.

🤓 Предлагайте свои мемы про наши курсы по AI-программированию, LLM-продуктам, или соревновательный DS.
🤓 Мемы могут быть связанные со Степиком, о ваших впечатлениях от AI, ваших экспериментов или забавных моментах из курсов!
🤓 Запостите мем в комментариях к этому посту с хэштегом #StepikMemes2024.

💡 Призы:
1. Выбор редакции: доступ к одному из наших курсов на выбор.
2. Главный приз: если ваш мем выиграет конкурс степика, то вы получите полный пакет из всех трёх курсов.

🔥 Сроки:
Приём мемов сегодня (11 декабря, до 13:00!)
Итоги объявим в районе 12 декабря, когда степик объявит итоги.

🎯 Ресурсы для вдохновения:
Не стесняйтесь использовать наш контент, мемы, логотипы или идеи с курсов!

Покажите, на что способны! 🤖

upd: продлили до 11 декабря 13 часов дня.

🚫 Почему ты никогда не выиграешь в соревнованиях на Kaggle?

Понаблюдали с командой за игроками в индустрии и выделили несколько причин, почему большинство специалистов по анализу данных не имеют каких-либо успехов в соревновательном data science.

Самая злодейская причина: ты - «любитель рассказывать истории». Очень популярный тип людей, который всегда найдет причину слиться перед непростой задачей, предварительно придумав историю…

Истории про то, почему он/она не может участвовать или что-то не выигрывает. Обычно это истории рода - «Нет времени», «Сложно выиграть», «Плохой датасет или странная задача», «Результат зависит от случайности» или «Нет мотивации».

Если разобраться, то на самом деле под любой такой «историей» скрывается обычный наивный страх. Страх, что все увидят, что по итогу соревнования ты оказался ниже остальных. А раз так, то зачем это вообще тебе нужно? Проще перенести ответственность с себя на недостаток времени, загруз по работе, семью или просто волю случая.

Самое страшное, что такое поведение переносится на все остальные сферы жизни. Человек проживает свою единственную жизнь, так и не начав действовать.
НЕ начал идти к своим желаниям, НЕ нашел хобби, которое приносит доход, НЕ завел отношения или семью, НЕ начать путешествовать.

Придумать историю «почему я не могу ..» в разы проще истории «я это сделаю, потому что ...». А ведь жизнь у нас одна!

И даже нам самим намного интереснее слушать, как у кого-то получилось. Есть миллион неинтересных историй, почему студента отчислили, но интересна та одна, как студент смог удержаться, обучаясь там, где непросто.

Что делать? Ловить себя «за руку», когда твой внутренний «сказочник» начинает рассказывать историю, почему ты сегодня опять не можешь.

Ты можешь все! И получится у тебя все! И даже если не в этот раз, так в следующий, но действовать надо уже сейчас! Начать с малого и сделать первый шаг. Проснись!

И через время люди будут смотреть на тебя как на безумца, который каким-то чудесным образом смог. 🤯

А ты просто перестал рассказывать самому себе «истории». И уже ты спросишь окружение: «А почему вы не попробовали?» И люди вокруг начнут рассказывать тебе свои истории: «почему они не..».

Какой твой следующий шаг чтобы начать выигрывать?

Что делать, если долго не получается выиграть на Kaggle? Вот вам история о поиске успеха

👍 Представь, ты — участник соревнований на Kaggle. Ты уже несколько раз пытался вырваться в топ лидерборда, но каждый раз не хватает совсем чуть-чуть до золотой медали. Сидишь за компом, смотришь на свои результаты и думаешь: «Почему я не могу прокачать свой скилл до нужного уровня?»

Глава 1: Путь к пониманию
В один из вечеров, когда ты снова застрял в своих проектах, решил, что пора разобраться, что же не так. Открыл свои старые работы и увидел, что в каждом из них были свои косяки. В одном проекте ты забил на предобработку данных, в другом — не заморочился с кросс-валидацией. Это было как озарение: «А что, если я смогу выжать из своих неудач что-то полезное?»

Глава 2: В поисках знаний
Ты понял, что пора прокачать свои знания. Начал гуглить, смотреть видосы и изучать успешные решения других участников. Каждый раз, когда находил что-то новое, чувствовал, как твоя уверенность растет. Ты начал применять эти фишки в своих проектах, и это стало твоим новым источником вдохновения.

Глава 3: Сила сообщества
Однажды наткнулся на этот канал или наш курс, или на обсуждения про Kaggle в интернете, где участники делились своими историями успеха и фейлами. Ты решил задать вопрос: «Парни, что вы делали, когда не могли долго выиграть или прокачать навык?» Ответы были разные, но все сводились к одному: «Не бойся просить о помощи и учиться новому у других». Это стало для тебя сигналом — ты начал активно участвовать в обсуждениях и искать напарников для совместной работы.

Глава 4: Пробуя новое
С новыми знаниями и поддержкой комьюнити ты решил попробовать другой подход. Начал работать над более простыми задачами, чтобы прокачать свои навыки. Каждый раз, когда завершал проект, чувствовал, что становишься лучше. Ты начал эффективно оптимизировать гипер-параметры градиентных бустингов, экспериментировать с фиче-инжинирингом и применять методы ансамблирования.

Глава 5: Успех и неудачи
Твоя настойчивость начала приносить плоды. Ты начал занимать более высокие позиции в соревнованиях, и вскоре оказался на пороге своей первой золотой медали. Но даже если не добился желаемого результата, ты понял, что каждая неудача — это возможность для роста. Ты научился ценить процесс и кайфовать от каждого шага на этом пути.

Заключение: Путь продолжается
Теперь, когда смотришь на свои достижения, понимаешь, что успех — это не только медали и награды. Это опыт, знания и связи, которые ты приобрел на этом пути. Ты продолжаешь участвовать в соревнованиях, учиться и развиваться, и знаешь, что каждый новый проект — это еще одна возможность стать круче.

👾 Так что, если ты чувствуешь, что не хватает до золотой медали, помни: твой путь — это не только о победах, но и о том, как ты растешь и развиваешься как специалист. Каждый шаг, который ты делаешь, приближает тебя к твоей цели.

Давай, не останавливайся! А мы тебе в этом поможем!

У каждого так было 😝

🫡 Вы попросили, мы сделали

2️⃣ Последняя и самая сочная возможность за год.

3️⃣ Если вы ждали момента начать разносить чемпионаты по машинному обучению максимально эффективно, то вот вам наша поддержка.

4️⃣ Промокод HAPPYNEWYEAR на 40%, который каждый день будет терять силу на 10%.

🤖 Больше не держите в голове просто идею. Зачем-то же вы сюда пришли?! Участвуйте! Прекратите откладывать и залетайте прям сейчас! К тому же скоро мы запустим новые командные активности для участников 😉

👍 Разбор решений с AvitoTech ML Cup 2024

Делимся разбором решений со свежего чемпионата по Data Science от AvitoTech по рекомендации наиболее релевантных рекламных объявлении.

Задача соревнования
Разработать модель, которая сможет рекомендовать пользователю наиболее релевантную рекламу на основе реальных данных после анонимизации. Модель должна предсказывать вероятность того, что пользователь кликнет на рекламное объявление, исходя из его характеристик и предпочтений.

Призовой фонт 600к. Смотрите разбор, чтоб понять, как можно было залутать призовых перед новогодними праздниками.

🤗 Все, кто знал про cuDF из курса оказались в числе лидеров.

🥳 Чемпионы, поздравляем вас всей командой наступающим новым годом!

🐍 Желаем вам еще больше драйва от Data Science чемпионатов в 25-м году и чтобы вас подкидывало на привате только наверх!

Новогодняя магия иногда случается поэтому вот вам последний жирный промик на все наши курсы в этом году OLIVYE Действуем несколько часов.

🦜 Легендарный курс по соревновательному Data Science.

🧑‍💻 Программирование с помощью нейросеток

🦜 Создание проектов на основе AI технологий на LLM курсе