📰 «Мы решили задачу омографов и ударений в русском языке»

Команда Silero представила практическое решение одной из самых сложных задач русского NLP — расстановки ударений и различения омографов.

Авторы разбирают, почему эта задача не сводится к простой классификации, как они собрали датасет и какие проблемы выявили в существующих моделях.

Что вы узнаете в статье:

▶️ Почему задача ударений и омографов до сих пор остаётся вызовом для ML-моделей;

▶️ Как был собран и размечен корпус из 122 млн предложений;

▶️ Какие ошибки допускают существующие библиотеки;

▶️ Как устроена и работает библиотека silero-stress;

▶️ Как подключить модель через PyPI или Torch Hub.

Интересный кейс о том, как применить машинное обучение к реальной языковой задаче и довести её до продакшена.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Стэнфорд запустил бесплатный курс по созданию LLM — в нем буквально учат собирать свой GPT

В свежем курсе CME 295 разбирается, как устроены большие языковые модели вроде GPT и Llama, как их тренировать, дообучать и превращать в работающих агентов.

Каждая лекция сопровождается слайдами, шпаргалками и видео. Уже доступны первые четыре — про устройство трансформеров и основы LLM, новые выйдут до 10 декабря.

Забираем — здесь.

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

📌 Чат для общения:

https://t.me/+jX2tOe_lff40NDNh

Здесь вы можете обсудить любые вопросы и пообщаться друг с другом в приятной атмосфере!

🔖 Гарвард выпустил ультрабазу по ML — новый учебник, посвящённый инженерным аспектам и построению нейросетей с нуля. В книге аж больше 2500 страниц.

Авторы подробно разбирают, как проектировать, оптимизировать и поддерживать ML-системы на всех этапах — от подготовки данных до продакшена.

Отдельный акцент сделан на связке алгоритмов, данных и аппаратных ресурсов, чтобы модели оставались стабильными под нагрузкой.

Онлайн-учебник лежит — здесь.
Репозиторий — тут.

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 100 Days of ML Code — пошаговое погружение в машинное обучение

Автор репозитория собрал план на 100 дней, где каждый день посвящён отдельной теме — от базовой математики и статистики до нейронных сетей и продакшен-пайплайнов.

Всё сопровождается кодом, краткими объяснениями и примерами в Jupyter.

Что внутри:

▶️ Подробный 100-дневный план изучения ML с ежедневными задачами;

▶️ Конспекты по теории и математике для машинного обучения;

▶️ Практические ноутбуки с реализациями алгоритмов на Python;

▶️ Темы — от регрессии и SVM до нейронных сетей и NLP;

▶️ Материалы для повторения и закрепления на каждом этапе.

Отличный старт для тех, кто хочет системно освоить ML с нуля и без платных курсов.

Забираем — здесь.

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Бесплатный курс по глубокому обучению

Нашли мощный курс, где показывают, как применять нейросети на практике — от базовых алгоритмов до реальных проектов.

После прохождения вы сможете:

▶️ Применять алгоритмы машинного обучения на практике;

▶️ Строить нейросети для задач компьютерного зрения на Python;

▶️ Подключать модели к проектам — от телеграм-ботов до web-демо.

Доступно два уровня сложности: базовый курс и продвинутый курс, поэтому подойдёт и новичкам, и тем, кто уже разбирается в теме.

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 40 методов NumPy, которые покрывают 95% задач

Удобная шпаргалка для тех, кто работает с анализом данных и ML.

Здесь собраны основные функции для:

▶️ Создания и изменения массивов;
▶️ Математических операций;
▶️ Работы с матрицами и векторами;
▶️ Сортировки и поиска значений.

Сохраните себе — пригодится при работе с NumPy.

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

Машинное обучение глазами новичка в Data Science

➡ Data Scientist | #memes

📰 ML глазами практика и препода. Часть 1: новая парадигма знаний или всё-таки хайп?

Машинное обучение уже не просто технология, а способ мышления, меняющий саму логику разработки — от программирования через правила к обучению на данных.

В статье — взгляд опытного датасаентиста на то, как ML перестраивает инженерные процессы, культуру команд и границы между исследованием, продуктом и этикой.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Data Scientist | Чат

Как владельцы Макбуков в модной кофейне видят твой Lenovo ThinkPad:

➡ Data Scientist | #memes

🔖 PyTorch для новичков: вся база по тензорам в одном месте

Сборник базовых приёмов работы с тензорами в PyTorch — для тех, кто начинает знакомство с фреймворком и хочет быстро освоить его основы.

Что внутри:

▶️ Что такое тензоры и зачем они нужны

▶️ Инициализация тензоров: нули, единицы, рандом, похожие по размеру

▶️ Преобразование типов и переход между NumPy и PyTorch

▶️ Арифметика, логические операции, сравнение тензоров

▶️ Матричное умножение и батчевые вычисления

▶️ Broadcasting, view(), reshape(), изменение размерностей

▶️ Индексация и срезы: как обращаться к частям тензора

▶️ Ноутбук с примерами кода

Хороший стартовый материал, чтобы понять механику тензоров до перехода к моделям и обучению.

⛓ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Шпаргалка по Python

Делимся годной шпаргалкой, которая выручает, когда нужно быстро освежить синтаксис в памяти.

В этой краткой шпаргалке охвачено всё самое важное — можно распечатать и держать под рукой.

tags: #полезное #шпаргалка

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Нашли интересную платформу — аналог LeetCode для Data Science

DataLemur — платформа с реальными задачами из собеседований в Tesla, Meta, Twitter и других топовых компаниях.

Внутри задачи по SQL, статистике, Python и ML, которые можно фильтровать по уровню сложности и компаниям, чтобы прокачиваться точечно.

Идеально для подготовки к позициям Data Scientist и Data Analyst, забираем — здесь.

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

📰 OpenAI добавили удобную фичу в ChatGPT — теперь можно исправлять промпт, даже если модель уже начала работать

У многих наверняка была ситуация: запустил Deep Research, он уже начал работу, а потом ты вспоминаешь важную деталь, которую забыл указать.

Раньше приходилось всё сбрасывать, а теперь просто нажимаешь Update в боковой панели и редактируешь запрос на лету.

Мелочь, а приятно.

tags: #новости

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Отличный ресурс для изучения нейронных сетей

Делимся крутым ресурсом для изучения нейронных сетей, предлагающий четкое, поэтапное обучение с динамической визуализацией и понятными объяснениями.

Кроме того, на сайте вы найдете множество других полезных материалов по машинному обучению.

Находим и пользуемся — тут.

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат