Подкаст Super Data Science № 681: XGBoost: The Ultimate Classifier с Мэттом Харрисоном

В подкасте объясняется, как раскрыть потенциал XGBoost, научиться тонко настраивать его гиперпараметры и определять оптимальные ситуации моделирования. Готовы ли вы обновить свой набор инструментов для обработки данных всего за один час?

Слушать подкаст

⚗️ 5 областей применения линейной алгебры в программировании

Расскажем, какие практические задачи помогает решать линейная алгебра, и как абстрактные матрицы и линейные пространства могут пригодиться в разработке реального софта.

Читать статью

Прямо сейчас разбираем в прямом эфире задачи из интервью в российские и международные компании на позицию Data Scientist

🟢 Трансляция — https://www.youtube.com/watch?v=xINpWlT17tA

Присоединяйтесь!

🌵 Мексиканская перестрелка: какую IT-профессию выбрать джуну в 2023 году, чтобы зарабатывать $100кк в наносек

В этой статье мы рассмотрим несколько перспективных IT-направлений, которые приблизят вас к заветным цифрам на вашем банковском счете.

Читать статью

Получение нормально распределенных случайных чисел с помощью NumPy

В этом руководстве вы узнаете, как использовать NumPy для генерации случайных чисел с нормальным распределением. Нормальное распределение является одним из наиболее важных распределений вероятностей. С NumPy и Matplotlib вы можете как рисовать из дистрибутива, так и визуализировать свои образцы.

Читать статью

Создайте свой собственный инструмент распознавания лиц с помощью Python

В этом руководстве вы создадите свой собственный инструмент командной строки для распознавания лиц с помощью Python. Вы узнаете, как использовать распознавание лиц, чтобы идентифицировать лица на изображении и маркировать их. Обладая этими знаниями, вы сможете создать свой собственный инструмент распознавания лиц от начала до конца!

Читать статью

В Python 3.13 удалили 20 модулей Stdlib

Разработчики ядра заняты работой над PEP 594, удалением севших батарей из Python 3.13. В этом длинном сообщении на дискуссионном форуме рассказывается о том, какая работа уже завершена.

Читать пост

Для чего нужна стандартная библиотека Python?

В этой публикации резюмируется разговор на саммите Python Language Summit, в котором предлагается определить правила, когда что-то следует добавлять в стандартную библиотеку.

Читать статью

🤖🎮 GPT-4 играет в Minecraft и самообучается: сингулярность, в результате которой ИИ сам сделает себя умнее людей

В этой статье речь пойдет об эксперименте Voyager, в котором группа исследователей дала GPT-4 поиграть в Minecraft. Нейросеть сама учила себя играть, обучалась разным действиям вроде «срубить дерево» или «убить паука» и добавляла скиллы в свою библиотеку. Проще говоря, GPT-4 теперь пишет код, проверяет его и совершенствует. Именно с такого начинается так называемая сингулярность, в результате которой ИИ сам сделает себя умнее людей. Сингулярность Майнкрафта.

🔗 Основной сайт
🔗 Зеркало

Ведущий исследователь ИИ отвергает опасения «вымирания» ИИ и бросает вызов повествованию о «ученом-герое»

В недавнем интервью Кёнхён Чо, которого высоко ценят за его фундаментальную работу по нейронному машинному переводу, которая помогла разработать архитектуру Transformer, на которой основан ChatGPT, выразил разочарование по поводу отсутствия конкретных предложений на недавних слушаниях в Сенате, связанных с регулированием текущего вреда ИИ, а также отсутствием обсуждения того, как увеличить полезное использование ИИ.

Читать статью

Устраняют ли LLM необходимость в языках программирования?

Принимая во внимание новые инструменты разработки, основанные на модели большого языка (LLM), такие как Copilot и Ghostwriter, многие разработчики задаются вопросом о будущем программирования — имеют ли значение языки программирования, когда ИИ пишет код? Это большой вопрос! Он затрагивает суть рабочих процессов разработчиков, позволяет нам более широко размышлять об основном назначении инструментов программирования и побуждает нас поделиться нашим взглядом на то, как технологии кодирования будут развиваться в долгосрочной перспективе.

Читать статью

Приближение значений Шепли для машинного обучения

Вычисление значений Шепли для реальных сценариев использования в машинном обучении, как правило, невозможно с вычислительной точки зрения, поэтому на практике вместо них используются методы, которые их аппроксимируют. В этой статье рассмотрен простой подход к аппроксимации значений Шепли.

Читать статью

Несмотря на существование «лучших практик», большинство специалистов по работе с данными до сих пор описывают свои хранилища данных как полный беспорядок. Самый невинный вопрос «почему эти два числа разные?» Самый невинный вопрос «почему эти два числа разные?» может отправить аналитика или инженера данных в глубокую кроличью нору на несколько часов или дней. В посте автор пытается понять причину проблемы и найти решение.

Читать статью

Общие сведения о токенизаторах GPT

Большие языковые модели, такие как GPT-3/4, LLaMA и PaLM, работают в терминах токенов. Они берут текст, преобразуют его в токены (целые числа), а затем предсказывают, какие токены должны быть следующими. Поэкспериментировать с этими токенами — интересный способ получить лучшее представление о том, как эти штуки на самом деле работают под капотом. OpenAI предлагает инструмент Tokenizer для изучения того, как работают токены.

Читать статью

⚖️ 4 основных алгоритма сравнения Git Diff: когда и какой алгоритм использовать

Обзор четырех алгоритмов git diff: Майерса, минимальный, «терпения» и гистограммный. Также приводятся наглядные примеры, чтобы можно было сравнить результат применения каждого алгоритма самостоятельно.

🔗 Основной сайт
🔗 Зеркало

JupyterLab 4.0 уже здесь

Сообщество участников Jupyter анонсировало JupyterLab 4.0. В этом сообщении из блога показаны некоторые из новых фич, в том числе: улучшения производительности, обновления редактора, улучшенный поиск и многое другое.

Читать статью

Python для финансов: Pandas ресемплинг, группировка и роллинг

При работе с данными временных рядов, такими как финансовая информация, функции повторной выборки, группировки и прокрутки Pandas могут упростить вашу жизнь. Читайте дальше, чтобы узнать, как это сделать.

Читать статью