Data Science | Machinelearning [ru]
18.1K subscribers
448 photos
13 videos
29 files
3.13K links
Статьи на тему data science, machine learning, big data, python, математика, нейронные сети, искусственный интеллект (artificial intelligence)

По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin

РКН: https://vk.cc/cJPGXD
Download Telegram
⚙️ ML в промышленности: как построить систему управления процессом окомкования железорудных окатышей

Статья расскажет, как машинное обучение помогает улучшить процесс производства железорудных окатышей, снизив зависимость от человеческого фактора, и о примерах, когда технологии сталкиваются с реальными проблемами.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎁 Динамическая адаптация награды с помощью Pydantic

Статья рассказывает, как Pydantic помогает бизнесу гибко управлять наградами для пользователей. Описаны преимущества Pydantic в валидации и преобразовании данных по сравнению с dataclass.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💾 Онлайн-доски теперь в on-premise!

Яндекс 360 для бизнеса выкатил корпоративный сервис для совместной работы. Можно строить схемы, вести проекты, разбирать user flow и визуализировать данные.

🛠 Что под капотом?
• On-premise-развертывание — все данные остаются внутри компании.
• Гибкое управление доступами — настройка через админку.
• Безопасность — данные зашифрованы, работают в закрытом контуре.

📡 В будущем добавят облачную версию, но пока онли self-hosted. Лицензия уже доступна.
💬 Голосовая аутентификация через GPT

Статья исследует возможность аутентификации пользователей GPT-чата во внешних приложениях. Рассматривается голосовое взаимодействие и альтернативный способ аутентификации через пароли вместо OAuth 2.0.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥽 Инфраструктура для Data-Engineer виртуальные окружения

Статья объясняет, как управлять зависимостями и изолировать проекты в Python. Рассматриваются виртуальные окружения, работа с разными версиями Python, примеры из практики и лучшие подходы для разработки.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚙️ Запускаем 8B LLM в браузере: AQLM.rs

Как запустить Llama 3.1 8B в браузере без GPU? В статье рассказывается о проекте AQLM.rs: инференс на WebAssembly, сжатие модели и запуск на обычном ПК или мобильном устройстве.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Ускоряйся за счёт «микрооптимизаций» в работе

Ты можешь быть крутым специалистом, но если на рутинные действия уходит куча времени, ты теряешь продуктивность.

👉 Совет: автоматизируй повторяющиеся задачи, используй горячие клавиши в IDE, создай шаблоны для типовых задач. Маленькие ускорения в работе в сумме дадут огромный прирост скорости и эффективности.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔎 Подборка зарубежных вакансий

Data Engineer
🟢SQL, Python, Apache Airflow, Tableau, ClickHouse
🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет

Marketing analyst
🟢SQL, Power BI, Marketing Analysis, Google Analytics, API, Business English
🟢от 2 500 до 4 000 $ | 1–3 года

Data Engineer
🟢DBT, Amazon Redshift, Fivetrain, Python, ETL, AWS, SQL
🟢Уровень дохода не указан | 5+ лет
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🧠 Промпты для ChatGPT, которые могут повысить качество ответов ChatGPT

Это коллекция из 7 моих любимых промптов для ChatGPT (и моих самых используемых промптов), которые вы можете добавить в любой промпт и мгновенно сделать его в 10 раз лучше.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔 Правда ли, что развитие ИИ замедлилось?

Масштабирование ИИ-систем долго считалось ключом к их развитию. Однако последние отчёты ставят это под сомнение: ROI от увеличения мощности снижается, а гипотеза «чем больше, тем лучше» теряет актуальность.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔎 Подборка вакансий для джунов

Продуктовый аналитик / Data Analyst (junior)
🟢Python, SQL, Amplitude, анализ данных
🟢до 800 $ | 1–3 года опыта

Разработчик Back-End Java / BigData (Junior to Senior)
🟢Java, Spring, Hibernate, Vert.X, Docker, SQL (MySQL), NoSQL (Clickhouse, Cassandra), REST API, SDK
🟢от 75 000 до 350 000 ₽ | 1–3 года опыта

Junior Data Analyst
🟢Python, SQL
🟢Уровень дохода не указан | 1–3 года опыта
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤖 Возможности LLM и RAG на примере реализации бота для поддержки клиентов

Техподдержка — важный контакт с клиентами, но небольшие отделы не всегда справляются с нагрузкой. В статье обсуждаются чат-боты и нейросети (LLM и RAG) для автоматизации процессов и улучшения работы поддержки.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📝 Подборка вакансий для мидлов

Data-аналитик
Python, SQL, Apache Hadoop, Kubernetes, Docker
Уровень дохода не указан | 1–3 года

Data-инженер
Python, Greenplum, Apache Airflow, Apache Spark, ETL, Apache Hadoop, Linux, PostgreSQL, Kubernetes, SQL
Уровень дохода не указан | 1–3 года

Data Scientist
Python, pandas, NumPy, scikit-learn, matplotlib, SQL, Hadoop, PySpark, BitBucket, Jira, Agile
Уровень дохода не указан | 3–6 лет
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔧 ТОП-10 опенсорсных инструментов для работы с ИИ в 2025 году

Детальный разбор 10 самых перспективных инструментов для работы с ИИ в 2025 году. От создания умных ассистентов до построения мощных RAG-систем — разбираем возможности, сравниваем производительность, безопасность и простоту интеграции каждого решения.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🧠 Как нейросети, RL и байесовскую оптимизацию стали использовать на ускорителях заряженных частиц

Как машинное обучение помогает управлять ускорителями частиц? В статье раскрываются примеры применения нейронных сетей, обучения с подкреплением и байесовской оптимизации для стабилизации и настройки пучков частиц.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Пишем свой PyTorch на NumPy. Часть 1

PyTorch — это мощный и гибкий фреймворк для машинного обучения, широко используемый для создания нейронных сетей. Он особенно популярен благодаря простоте использования, динамическим вычислительным графам и богатой экосистеме инструментов для обучения моделей.

В этой статье мы реализуем собственную библиотеку машинного обучения на NumPy!

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM