This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔍Чат-бот Bard теперь может подключаться к вашим приложениям и сервисам Google.
🏁OpenAI спешит опередить Google и запустить «мультимодальную» LLM.
👾Также компания представила DALL·E 3. Новая версия системы генерации изображений на основе текста позволяет использовать ChatGPT как партнера для обдумывания идей и уточнения запросов.
🦮Компания Microsoft представила повседневного ИИ-помощника Copilot. Он будет доступен в Windows 11, Microsoft 365 и веб-браузере с Edge и Bing.
📹YouTube анонсировала новые инструменты для создателей контента: от нового мобильного редактора до AI-фонов. Тестирование инструмента начнется уже в этом году.
🦠Специалисты из Google DeepMind представили новую ИИ-систему AlphaMissense. Она может помочь классифицировать, являются ли генетические мутации доброкачественными или нет. Это важный шаг на пути к раскрытию причин многих заболеваний.
#чтопроисходит
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
DEVA — новая модель сегментации видео для отслеживания объектов
DevGPT — кодинг с ИИ-ассистентом на модели gpt-4-32k
🌐Сайт
Bard Extensions — ассистента Google внедрили во все продукты компании, и теперь он может помогать разбирать почту в Gmail, писать документы в Docs и так далее
🌐Сайт
LTU-AS — модель восприятия звука, которая способна к рассуждению с помощью LLaMA
🌐Демо
Пробовали что-то новое и хотите поделиться отзывом? Пишите в комментарии
#дайджест #инструменты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Базовые модели ML и приложения
Это наш новый курс для начинающих в теме машинного обучения🎉
🔹 Познакомитесь с основными моделями машинного обучения
🔹 Научитесь выбирать и применять подходящие tree-based модели
🔹 Получите основу для дальнейшего изучения более сложных нейронных сетей
Подробности – https://proglib.io/w/67c59870
Кому будет полезен курс?
Начинающим в IT. Тем, кто выбирает направление и хочет попробовать себя в ML
Математикам. Увлекаетесь математикой и хотите перейти от теории к практике, а также научиться решать реальные бизнес-задачи
Ну и главное, до конца сентября вы сможете получить этот курс бесплатно🤯
Пока ссылки нет на основном сайте, мы открываем продажи супер-акцией для своих 🙌 – https://proglib.io/w/67c59870
Переходите на сайт, читайте подробности и заходите на обучение по самым выгодным условиям!
Это наш новый курс для начинающих в теме машинного обучения🎉
🔹 Познакомитесь с основными моделями машинного обучения
🔹 Научитесь выбирать и применять подходящие tree-based модели
🔹 Получите основу для дальнейшего изучения более сложных нейронных сетей
Подробности – https://proglib.io/w/67c59870
Кому будет полезен курс?
Начинающим в IT. Тем, кто выбирает направление и хочет попробовать себя в ML
Математикам. Увлекаетесь математикой и хотите перейти от теории к практике, а также научиться решать реальные бизнес-задачи
Ну и главное, до конца сентября вы сможете получить этот курс бесплатно🤯
Пока ссылки нет на основном сайте, мы открываем продажи супер-акцией для своих 🙌 – https://proglib.io/w/67c59870
Переходите на сайт, читайте подробности и заходите на обучение по самым выгодным условиям!
Как пишет компания в своем блоге, теперь ИИ может слышать, видеть и даже говорить. Так что теперь ей можно давать голосовые команды, спрашивать про что-то на фото и просить рассказать сказку.
Точнее, это можно будет сделать в ближайшее время: пользователи премиума смогут протестировать новые функции через две недели.
#новости
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Помимо анонсов новых VR-очков и обсуждений Llama, Meta анонсировала несколько новых ИИ-продуктов. Вот список👇
#новости
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Руководство по языковым моделям
Начиная с основополагающих концепций, Джереми Ховард представляет архитектуру и механику, которые обеспечивают работу этих систем искусственного интеллекта. Затем он углубляется в критические оценки GPT-4, освещает практическое использование языковых моделей при написании кода и анализе данных, а также предлагает практические советы по работе с OpenAI API.
Смотреть видео
Начиная с основополагающих концепций, Джереми Ховард представляет архитектуру и механику, которые обеспечивают работу этих систем искусственного интеллекта. Затем он углубляется в критические оценки GPT-4, освещает практическое использование языковых моделей при написании кода и анализе данных, а также предлагает практические советы по работе с OpenAI API.
Смотреть видео
Очередной #дайджест по Python:
🐍 Hadoop в любой непонятной ситуации. Как выжить кластеру в большой ML команде
Какие сложности могут возникать при работе с кластером Hadoop и какие есть методы для их решения (конфигурация, мониторинг, склеивание мелких файлов, память кластера)
🐍 Многопоточность в Python: очевидное и невероятное
Как устроена многопоточность в Python, потоки, примитивы синхронизации и зачем они нужны.
🐍 Проектирование веб-приложений с помощью Python и Flask
Для каких проектов лучше всего подходит Flask, а для каких — Django?
🐍 Как настроить сбор статистики и автоматическое отключение пользователей WireGuard в ispmanager с помощью Python и API
В статье автор рассказывает о том, как он, будучи ламером, смог достигнуть нужных себе целей и изучить пару вариантов взаимодействия с ispmamager.
🐍 Hadoop в любой непонятной ситуации. Как выжить кластеру в большой ML команде
Какие сложности могут возникать при работе с кластером Hadoop и какие есть методы для их решения (конфигурация, мониторинг, склеивание мелких файлов, память кластера)
🐍 Многопоточность в Python: очевидное и невероятное
Как устроена многопоточность в Python, потоки, примитивы синхронизации и зачем они нужны.
🐍 Проектирование веб-приложений с помощью Python и Flask
Для каких проектов лучше всего подходит Flask, а для каких — Django?
🐍 Как настроить сбор статистики и автоматическое отключение пользователей WireGuard в ispmanager с помощью Python и API
В статье автор рассказывает о том, как он, будучи ламером, смог достигнуть нужных себе целей и изучить пару вариантов взаимодействия с ispmamager.
Оптимизация вашего LLM в производстве
В этом сообщении блога рассмотрены наиболее эффективные на момент написания этого сообщения методы решения этих проблем для эффективного развертывания LLM.
Читать статью
В этом сообщении блога рассмотрены наиболее эффективные на момент написания этого сообщения методы решения этих проблем для эффективного развертывания LLM.
Читать статью
Люди больше не используют научные наборы для обучения/другие традиционные библиотеки? [Обсуждение на Реддите]
Недавно увидел твит, который получил довольно большую популярность, в котором говорилось о том, как много людей не использовали научные наборы для обучения в течение нескольких месяцев в качестве специалистов по обработке данных…
Читать обсуждение
Недавно увидел твит, который получил довольно большую популярность, в котором говорилось о том, как много людей не использовали научные наборы для обучения в течение нескольких месяцев в качестве специалистов по обработке данных…
Читать обсуждение
💬 Датасет с 500 тыс. русскоязычных отзывов на организации
Разработчики Яндекса подробно рассказали о новом датасете и вариантах его использования в статье на Хабр.
🔗Читать статью
🔗GitHub
Разработчики Яндекса подробно рассказали о новом датасете и вариантах его использования в статье на Хабр.
🔗Читать статью
🔗GitHub
Хабр
Яндекс Карты открывают крупнейший русскоязычный датасет отзывов на организации
Сегодня мы хотим поделиться новостью для всех, кто занимается анализом данных в области лингвистики и машинного обучения. Яндекс выкладывает в открытый доступ крупнейший...
Что такое learning rate?
Скорость обучения — важный гиперпараметр, который контролирует, насколько быстро модель адаптируется к проблеме во время обучения. Его можно рассматривать как «ширину шага» во время обновления параметров, т. е. насколько далеко веса перемещаются в направлении минимума нашей задачи оптимизации.
#вопросы_с_собеседований
Скорость обучения — важный гиперпараметр, который контролирует, насколько быстро модель адаптируется к проблеме во время обучения. Его можно рассматривать как «ширину шага» во время обновления параметров, т. е. насколько далеко веса перемещаются в направлении минимума нашей задачи оптимизации.
#вопросы_с_собеседований
Точность MNIST 78% при использовании GZIP менее чем в 10 строках кода
MNIST — это набор рукописных цифр, который обычно используется для работы с алгоритмами классификации. Оказывается, некоторые механизмы сжатия могут служить и инструментами классификации.
Читать статью
MNIST — это набор рукописных цифр, который обычно используется для работы с алгоритмами классификации. Оказывается, некоторые механизмы сжатия могут служить и инструментами классификации.
Читать статью
Почему существует так много фреймов данных Python?
Вы когда-нибудь задумывались, почему существует так много библиотек, в которых есть Dataframes в Python? В этой статье рассказывается о различных точках зрения на популярные наборы инструментов и о том, почему они такие, какие они есть.
Читать статью
Вы когда-нибудь задумывались, почему существует так много библиотек, в которых есть Dataframes в Python? В этой статье рассказывается о различных точках зрения на популярные наборы инструментов и о том, почему они такие, какие они есть.
Читать статью
«Библиотека программиста» запустила два новых канала для Python-разработчиков и тех, кто хочет ими стать👨🏫
В них мы:
🔸тренируемся на практических задачах
🔸отвечаем на популярные вопросы с собеседований
🔸проверяем свои знания
Подписывайтесь:
👉Библиотека собеса по Python — тут мы готовимся к интервью
👉Библиотека задач по Python — тут решаем задачи, проходим тесты и изучаем код
В них мы:
🔸тренируемся на практических задачах
🔸отвечаем на популярные вопросы с собеседований
🔸проверяем свои знания
Подписывайтесь:
👉Библиотека собеса по Python — тут мы готовимся к интервью
👉Библиотека задач по Python — тут решаем задачи, проходим тесты и изучаем код
Обход GIL для параллельной обработки в Python
В статье описаны несколько традиционных и новых способов обхода глобальной блокировки интерпретатора (GIL) для достижения параллелизма с общей памятью при выполнении задач, связанных с ЦП.
Читать статью
В статье описаны несколько традиционных и новых способов обхода глобальной блокировки интерпретатора (GIL) для достижения параллелизма с общей памятью при выполнении задач, связанных с ЦП.
Читать статью
Очередной #дайджест по Python:
🐍 Создание рекомендательных систем с использованием библиотеки Surprise
Рекомендательные не только помогают нам экономить время, предоставляя персонализированные рекомендации, но и оказывают влияние на наш выбор и потребительское поведение.
🐍 Объединение открытых данных Open Street Map и Landsat для уточнения площадей зеленых зон
О том какие преимущества привносит в нашу жизнь объединение пространственных данных из различных открытых источников.
🐍 Создание консольной игры Супер Ним на Python
В этом уроке автор пишет несложную консольную игру.
🐍 Решаем числовые ребусы с помощью Python
Или просто задачки.
🐍 Вы кто такие, я вас не знаю, или Как мы делаем JWT-аутентификацию
Обширный гайд для новичков и не только.
🐍 Создание рекомендательных систем с использованием библиотеки Surprise
Рекомендательные не только помогают нам экономить время, предоставляя персонализированные рекомендации, но и оказывают влияние на наш выбор и потребительское поведение.
🐍 Объединение открытых данных Open Street Map и Landsat для уточнения площадей зеленых зон
О том какие преимущества привносит в нашу жизнь объединение пространственных данных из различных открытых источников.
🐍 Создание консольной игры Супер Ним на Python
В этом уроке автор пишет несложную консольную игру.
🐍 Решаем числовые ребусы с помощью Python
Или просто задачки.
🐍 Вы кто такие, я вас не знаю, или Как мы делаем JWT-аутентификацию
Обширный гайд для новичков и не только.
Хотите ли вы изучить vim или он вам не нужен?
#интерактив
#интерактив
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Есть ли отличная книга по шаблонам проектирования в области обработки данных? [Реддит]
Существует множество книг по шаблонам проектирования программного обеспечения в целом. Насколько мне известно, не для обработки данных. Я ищу отличную книгу, в которой подробно рассматриваются популярные шаблоны архитектуры данных. С примерами кода. Погуглил, но ничего особенно интересного не нашел. Всего несколько сообщений в блоге. Какие книги вы рекомендуете прочитать инженеру по обработке данных?
Читать обсуждение
Существует множество книг по шаблонам проектирования программного обеспечения в целом. Насколько мне известно, не для обработки данных. Я ищу отличную книгу, в которой подробно рассматриваются популярные шаблоны архитектуры данных. С примерами кода. Погуглил, но ничего особенно интересного не нашел. Всего несколько сообщений в блоге. Какие книги вы рекомендуете прочитать инженеру по обработке данных?
Читать обсуждение
Что нам делать с категориальными переменными?
Категориальные переменные должны быть закодированы, прежде чем их можно будет использовать в качестве функций для обучения модели машинного обучения. Существуют различные методы кодирования, в том числе:
✍️ One-hot encoding
✍️ Label encoding
✍️ Ordinal encoding
✍️ Target encoding
#вопросы_с_собеседований
Категориальные переменные должны быть закодированы, прежде чем их можно будет использовать в качестве функций для обучения модели машинного обучения. Существуют различные методы кодирования, в том числе:
✍️ One-hot encoding
✍️ Label encoding
✍️ Ordinal encoding
✍️ Target encoding
#вопросы_с_собеседований