Сверточные нейросети впервые были предложены дедушкой Лекуном еще в далеком 1988 году. Прошло почти 36 лет, а это до сих пор одна из самых используемых архитектур в DL. Ёмко рассказываем, как это работает, а в конце объясняем, как решить самую распространенную задачу на свертки с собеседований.
#NN
❤4🔥3
Почему не следует деплоить модели Sklearn в прод
Sklearn — это идеальная библиотека для всех видов традиционных задач ML. Однако если попробовать развернуть любую модель на основе sklearn в прод, запахнет жаренным. Объясняем, почему, и что с этим можно сделать.
#python
Sklearn — это идеальная библиотека для всех видов традиционных задач ML. Однако если попробовать развернуть любую модель на основе sklearn в прод, запахнет жаренным. Объясняем, почему, и что с этим можно сделать.
#python
👍6🔥2
Еще одна мотивирующая биография в вашу коллекцию: Эндрю Ын
Просто основатель Coursera, DeepLearningAI, Google Brain и большой любитель кошек.
Просто основатель Coursera, DeepLearningAI, Google Brain и большой любитель кошек.
👍10❤🔥2
Что делать с НЕнормальным распределением?
Как известно, моделям (особенно линейным) нравится, когда данные имеют нормальное распределение. Но что делать, если это не так? Рассказываем про два варианта: простой и посложнее.
#train #analytics #python
Как известно, моделям (особенно линейным) нравится, когда данные имеют нормальное распределение. Но что делать, если это не так? Рассказываем про два варианта: простой и посложнее.
#train #analytics #python
👍10
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Tesla показала нового робота Optimus
В целом, изменилось мало что: роботы все так же ходят, машут, танцуют. Единственное: в этот раз некоторых из них еще поставили в качестве барменов за стойку, но о том, что при этом они управляются людьми, опять тактично умолчали...
В продажу обещают к 2027 году (чему, зная Маска, не очень-то стоит верить). Роботы будут стоит 20-30 тысяч долларов и смогут справляться со всеми бытовыми задачами, интегрируясь с системами умного дома.
👉 DataFrog | #datascience
В целом, изменилось мало что: роботы все так же ходят, машут, танцуют. Единственное: в этот раз некоторых из них еще поставили в качестве барменов за стойку, но о том, что при этом они управляются людьми, опять тактично умолчали...
В продажу обещают к 2027 году (чему, зная Маска, не очень-то стоит верить). Роботы будут стоит 20-30 тысяч долларов и смогут справляться со всеми бытовыми задачами, интегрируясь с системами умного дома.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
По дизайну Canvas походит на Anthropic Artefacts: это отдельное окно рядом с чатом. Инструмент предназначен для задач, где нужно много править или пересматривать один и тот же проект. Он, в отличие от чата, будет лучше запоминать контекст + работать над конкретными разделами.
Например, при работе с текстом он может предложить правки конкретных кусочков, отредактирует длину, тон повествования или грамматику.
Но самое интересное – это, конечно же, код. Canvas просто идеально подходит для программирования:
— исправление багов
— код-ревью
— добавить комментарии
— перевести на любой другой ЯП
— добавить логи
В общем, мини VSCode прямо в чате на основе GPT-4o. И уже раскатили на Plus и Team!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤯4
⚙️ Нужно ли высшее образование в ML? Отвечает руководитель машинного обучения ОК, AI VK – Андрей Кузнецов
Андрей – яркий представитель сразу двух миров: индустрии и академии. Он кандидат технических наук, преподаватель ИТМО и руководитель ML в Одноклассниках. В VK Андрей пришел в 2019 году,а в 2023-м стал управлять разработкой всех ML-систем ОК (их ML-канал: @mlvok).
Мы спросили у него, какое место высшее образование занимает в ML. Нужно ли его получать? Повышает ли диплом шансы на оффер? Зачем действительно нужно учить математику и учиться вообще?
Ответы – в карточках. А если хотите поработать у Андрея в команде, то скорее переходите на наш сайт: там мы уже оставили подходящие вакансии.
👉 DataFrog | #datascience
Андрей – яркий представитель сразу двух миров: индустрии и академии. Он кандидат технических наук, преподаватель ИТМО и руководитель ML в Одноклассниках. В VK Андрей пришел в 2019 году,а в 2023-м стал управлять разработкой всех ML-систем ОК (их ML-канал: @mlvok).
Мы спросили у него, какое место высшее образование занимает в ML. Нужно ли его получать? Повышает ли диплом шансы на оффер? Зачем действительно нужно учить математику и учиться вообще?
Ответы – в карточках. А если хотите поработать у Андрея в команде, то скорее переходите на наш сайт: там мы уже оставили подходящие вакансии.
👉 DataFrog | #datascience
👍4❤1