🚀 @SBERLOGA online seminar on machine learning:
👨🔬 Анвар Курмуков (Институт искусственного интеллекта AIRI)
«Vision Transformer (ViT)»
⌚️ Четверг 6 января, 18.00 по Москве
Продолжаем развивать тему трансформеров и их использования в задачах машинного обучения. На этот раз обсудим их применение в работе с изображениями.
❔Могут ли трансформеры заменить свёртки? Какие проблемы это создаст? Ответы на эти и другие вопросы вы получите на нашем следующем семинаре!
❕Для упрощения понимания, рекомендуем ознакомиться с недавними докладами Анвара Курмукова «From linear models through GCN to Attention» https://youtu.be/-hXUsOIcUqM и Бориса Буркова «Разбор алгоритмов и идей DeepMind AplhaFold2 с позиции ML-инженерии» https://youtu.be/XLNZ0wG3fQw
Подписывайтесь на каналы тг: @sberloga, Ютуб: https://www.youtube.com/c/sberloga - топовые онлайн доклады каждую неделю! @sberlogajobs - вакансии.
Ссылка на зум будет доступна в чатах: https://t.me/sberlogadataclub ближе к началу доклада.
👨🔬 Анвар Курмуков (Институт искусственного интеллекта AIRI)
«Vision Transformer (ViT)»
⌚️ Четверг 6 января, 18.00 по Москве
Продолжаем развивать тему трансформеров и их использования в задачах машинного обучения. На этот раз обсудим их применение в работе с изображениями.
❔Могут ли трансформеры заменить свёртки? Какие проблемы это создаст? Ответы на эти и другие вопросы вы получите на нашем следующем семинаре!
❕Для упрощения понимания, рекомендуем ознакомиться с недавними докладами Анвара Курмукова «From linear models through GCN to Attention» https://youtu.be/-hXUsOIcUqM и Бориса Буркова «Разбор алгоритмов и идей DeepMind AplhaFold2 с позиции ML-инженерии» https://youtu.be/XLNZ0wG3fQw
Подписывайтесь на каналы тг: @sberloga, Ютуб: https://www.youtube.com/c/sberloga - топовые онлайн доклады каждую неделю! @sberlogajobs - вакансии.
Ссылка на зум будет доступна в чатах: https://t.me/sberlogadataclub ближе к началу доклада.
👍7🎉2
🚀 @SBERLOGA online seminar on machine learning:
👨🔬 Роман Куцев (TrainingData.Solutions) «Методы оптимизации процесса разметки для обучения нейронных сетей.»
⌚️ Четверг 13 января, 18.00 по Москве
Описание:
• Сколько данных нужно для обучения нейронной сети
• Что выгоднее: улучшать архитектуру нейронной сети или увеличивать датасет
• Зачем использовать Active Learning
• Как предразметка позволяет удешевить создание датасета
• В чем главный плюс концепции Human in the Loop
• Тренды в разметке данных
Ссылка на зум будет доступна в чатах: https://t.me/sberlogadataclub ближе к началу доклада.
👨🔬 Роман Куцев (TrainingData.Solutions) «Методы оптимизации процесса разметки для обучения нейронных сетей.»
⌚️ Четверг 13 января, 18.00 по Москве
Описание:
• Сколько данных нужно для обучения нейронной сети
• Что выгоднее: улучшать архитектуру нейронной сети или увеличивать датасет
• Зачем использовать Active Learning
• Как предразметка позволяет удешевить создание датасета
• В чем главный плюс концепции Human in the Loop
• Тренды в разметке данных
Ссылка на зум будет доступна в чатах: https://t.me/sberlogadataclub ближе к началу доклада.
👍14🔥3🎉2❤1
Нейронаука — задачи для теоретической физики и анализа больших данных - Александр Горский (ИППИ РАН)
https://youtu.be/DedliTp886Q
Aбстракт доклада:
В докладе рассмотрены ключевые вопросы теории мозга, которые инициированы современными исследованиями. Они включают в себя исследование коннектома методами случайных сетей, изучение зависимости явления синхронизации нейронов от структурного и функционального коннектомов. Также рассмотрены вопросы, связанные с предполагаемой околокритичностью состояния мозга и его термодинамическими свойствами. Мы обсудили применение методов анализа больших данных к нейронауке; редукцию размерности и топологический анализ данных.
📈 Слайды
https://drive.google.com/file/d/13_44XUfhXaMcTa0VhV_ZhPFd7leZVWgz/view?usp=sharing
📢 Подписывайся на наше сообщество , чтобы быть в курсе мероприятий
https://t.me/sberloga
https://twitter.com/sberloga
https://www.youtube.com/c/SBERLOGA
🗨 Обсудить доклады можно в нашем чатике
https://t.me/sberlogabio
https://youtu.be/DedliTp886Q
Aбстракт доклада:
В докладе рассмотрены ключевые вопросы теории мозга, которые инициированы современными исследованиями. Они включают в себя исследование коннектома методами случайных сетей, изучение зависимости явления синхронизации нейронов от структурного и функционального коннектомов. Также рассмотрены вопросы, связанные с предполагаемой околокритичностью состояния мозга и его термодинамическими свойствами. Мы обсудили применение методов анализа больших данных к нейронауке; редукцию размерности и топологический анализ данных.
📈 Слайды
https://drive.google.com/file/d/13_44XUfhXaMcTa0VhV_ZhPFd7leZVWgz/view?usp=sharing
📢 Подписывайся на наше сообщество , чтобы быть в курсе мероприятий
https://t.me/sberloga
https://twitter.com/sberloga
https://www.youtube.com/c/SBERLOGA
🗨 Обсудить доклады можно в нашем чатике
https://t.me/sberlogabio
YouTube
Нейронаука — задачи для теоретической физики и анализа больших данных - Александр Горский (ИППИ РАН)
В докладе будут рассмотрены ключевые вопросы теории мозга, которые инициированы современными исследованиями. Они включают в себя исследование коннектома методами случайных сетей, изучение зависимости явления синхронизации нейронов от структурного и функционального…
❤6👍1
🚀 @SBERLOGA online seminar on machine learning:
👨🔬 Александр Абрамов (Cбер) «Дистилляция моделей на примере SBERT.»
⌚️ Четверг 20 января, 18.00 по Москве
О чем поговорим? Вспомним, что такое RuSBERT. Зачем нам нужна дистилляция моделей. Какие лоссы и подходы мы используем для дистилляции. Как можно собрать свой TinyBERT на коленке, а также наследовать знания от k-ой к k+1-ой модели в проме. Хинты для отображения узких эмбеддингов к широким от учителя к ученику (и наоборот).
Ссылка на зум будет доступна в чатах: https://t.me/sberlogadataclub ближе к началу доклада.
👨🔬 Александр Абрамов (Cбер) «Дистилляция моделей на примере SBERT.»
⌚️ Четверг 20 января, 18.00 по Москве
О чем поговорим? Вспомним, что такое RuSBERT. Зачем нам нужна дистилляция моделей. Какие лоссы и подходы мы используем для дистилляции. Как можно собрать свой TinyBERT на коленке, а также наследовать знания от k-ой к k+1-ой модели в проме. Хинты для отображения узких эмбеддингов к широким от учителя к ученику (и наоборот).
Ссылка на зум будет доступна в чатах: https://t.me/sberlogadataclub ближе к началу доклада.
🔥8
Вы ещё не в курсе последних разработок в области фармацевтики? Держите в подписках — @chemrarpharma
Актуальная информация в области фармацевтики и медицины, последние новости об индустрии в России и мире, научные тренды по био- и нейротехнологиям, новации реальных разработок методов борьбы с COVID-19!
Только у ребят:
▪️ Самая свежая и актуальная информация;
▪️ Кейсы цифровой трансформации фармацевтики;
▪️ Аналитика рынка инновационных разработок лекарств от ведущих экспертов
Актуальная информация в области фармацевтики и медицины, последние новости об индустрии в России и мире, научные тренды по био- и нейротехнологиям, новации реальных разработок методов борьбы с COVID-19!
Только у ребят:
▪️ Самая свежая и актуальная информация;
▪️ Кейсы цифровой трансформации фармацевтики;
▪️ Аналитика рынка инновационных разработок лекарств от ведущих экспертов
👍1🤩1
Университет Иннополис открыл регистрацию на онлайн-хакатон по ИИ с призовым фондом 1 млн рублей
Международный отраслевой хакатон в области искусственного интеллекта Global AI Challenge пройдет 9—24 февраля. Заявки принимаются до 7 февраля от команд из 2—6 человек, состоящих из молодых специалистов, преподавателей, аспирантов направления Data Science, обучающихся ведущих образовательных организаций России и стран ближнего зарубежья.
Командам предстоит решить задачу по предсказанию активности ингибиторов на основе малых молекул против COVID-19.
Подробности и регистрация: https://globalai.innopolis.university/
Международный отраслевой хакатон в области искусственного интеллекта Global AI Challenge пройдет 9—24 февраля. Заявки принимаются до 7 февраля от команд из 2—6 человек, состоящих из молодых специалистов, преподавателей, аспирантов направления Data Science, обучающихся ведущих образовательных организаций России и стран ближнего зарубежья.
Командам предстоит решить задачу по предсказанию активности ингибиторов на основе малых молекул против COVID-19.
Подробности и регистрация: https://globalai.innopolis.university/
👍9
В последнее время собеседую довольно много людей и думаю стоит поделиться небольшим лайфхаком:
📣 "Повторяйте простые вещи перед собеседованием"
Если вы не отвечаете на сложный вопрос - можно списать на нервы и это не так страшно
Но если вы не отвечаете на простой вопрос - на следующий этап вас не позовут
Например - не сказал метрики регрессионной модели, не сказал критерии сплита в дереве, не смог решить задачу по статистике, не сказал параметры резуляризации в дереве решений.
Отсутствие ответов на такие вопросы - это красный свет ⛔️
Я ищу себе в команду человека, который должен быстро вписаться и способного разобраться в новых вещах без бэбиситтинга. А это означает - знание основ💡
Во вложении (сообщение выше) небольшой cheatsheet по data science с МИНИМАЛЬНЫМ набором вещей которые должен знать ДС. Там 5 страниц А4, это просто скорее список базвых определений, которые стоит бегло повторить. Потратьте 15 минут, и не опозоритесь 🤓
Желаю успехов 👍
💼 У нас так же есть канал с вакансиями @sberlogajobs - их не так много как в одс, но коротко и понятно
❤️ @sberloga ❤️
📣 "Повторяйте простые вещи перед собеседованием"
Если вы не отвечаете на сложный вопрос - можно списать на нервы и это не так страшно
Но если вы не отвечаете на простой вопрос - на следующий этап вас не позовут
Например - не сказал метрики регрессионной модели, не сказал критерии сплита в дереве, не смог решить задачу по статистике, не сказал параметры резуляризации в дереве решений.
Отсутствие ответов на такие вопросы - это красный свет ⛔️
Я ищу себе в команду человека, который должен быстро вписаться и способного разобраться в новых вещах без бэбиситтинга. А это означает - знание основ💡
Во вложении (сообщение выше) небольшой cheatsheet по data science с МИНИМАЛЬНЫМ набором вещей которые должен знать ДС. Там 5 страниц А4, это просто скорее список базвых определений, которые стоит бегло повторить. Потратьте 15 минут, и не опозоритесь 🤓
Желаю успехов 👍
💼 У нас так же есть канал с вакансиями @sberlogajobs - их не так много как в одс, но коротко и понятно
❤️ @sberloga ❤️
👍20❤1
🧑🎓 Учить чтобы учиться
На первый взгляд странная идея, ведь преподаватель должен знать все. Однако речь идет именно о простом способе освоить то, чему вы хотите научиться.
🤓 Техника Фейнмана
На самом деле читая его книги я не помню, чтобы он сам это называл техникой, но не раз писал о способности объяснять даже сложные вещи ребенку и связи этого навыка с пониманием материала.
Потому что обучение — это не про пролистать книгу и запомнить факты, чтобы пройти тест. Информация усваивается, когда вы можете объяснить ее и использовать в самых разных ситуациях.
В конечном счете смысл обучения — понять мир. Но большинство из нас не утруждает себя тем, чтобы осознанно чему-либо учиться. Мы запоминаем то, что нам нужно, когда учимся в школе, а затем большую часть забываем.
Техника Фейнмана помогает превратить информацию в знание, доступ к которому так же прост, как приготовить себе кофе — это помогает избежать неожиданностей.
📣 Это небольшой ролик как раз о способе приложить эту технику в практическое поле:
https://youtu.be/8QCSwgXssVU
Может быть не самый лучший, но думаю стоит его обязательно попробовать 👍
В связи с этим:
🎉 Call for Speakers
Проходишь курс? У тебя интересный проект? Может быть ты просто обладаешь знаниями, которые не прочь рассказать?
Хотим попробовать новый формат трансляций и ищем желающих поделиться знаниями с друзьями. Не обязательно ведь быть супер сеньером-помидором чтобы сделать доклад
Рассказ о новой библиотеке которая помогает вам в работе, проекте, навыки soft-skills или различные agile фреймворки с которыми вы сталкиваетесь казалось бы каждый день - для других это может быть новинкой, которую они хотели бы узнать, так почему не от тебя?
💡 Теперь я еще знаю, что это так же может помочь лучше понять ту область, которую рассказываешь
Если пока все только в стадии идеи, не беда - напиши @boyadzhi, достаточно начать с одного сообщения 👍 дальше поможем
Ну и друзьям перешли это сообщение 🔄
❤️ @sberloga ❤️
На первый взгляд странная идея, ведь преподаватель должен знать все. Однако речь идет именно о простом способе освоить то, чему вы хотите научиться.
🤓 Техника Фейнмана
На самом деле читая его книги я не помню, чтобы он сам это называл техникой, но не раз писал о способности объяснять даже сложные вещи ребенку и связи этого навыка с пониманием материала.
Потому что обучение — это не про пролистать книгу и запомнить факты, чтобы пройти тест. Информация усваивается, когда вы можете объяснить ее и использовать в самых разных ситуациях.
В конечном счете смысл обучения — понять мир. Но большинство из нас не утруждает себя тем, чтобы осознанно чему-либо учиться. Мы запоминаем то, что нам нужно, когда учимся в школе, а затем большую часть забываем.
Техника Фейнмана помогает превратить информацию в знание, доступ к которому так же прост, как приготовить себе кофе — это помогает избежать неожиданностей.
📣 Это небольшой ролик как раз о способе приложить эту технику в практическое поле:
https://youtu.be/8QCSwgXssVU
Может быть не самый лучший, но думаю стоит его обязательно попробовать 👍
В связи с этим:
🎉 Call for Speakers
Проходишь курс? У тебя интересный проект? Может быть ты просто обладаешь знаниями, которые не прочь рассказать?
Хотим попробовать новый формат трансляций и ищем желающих поделиться знаниями с друзьями. Не обязательно ведь быть супер сеньером-помидором чтобы сделать доклад
Рассказ о новой библиотеке которая помогает вам в работе, проекте, навыки soft-skills или различные agile фреймворки с которыми вы сталкиваетесь казалось бы каждый день - для других это может быть новинкой, которую они хотели бы узнать, так почему не от тебя?
💡 Теперь я еще знаю, что это так же может помочь лучше понять ту область, которую рассказываешь
Если пока все только в стадии идеи, не беда - напиши @boyadzhi, достаточно начать с одного сообщения 👍 дальше поможем
Ну и друзьям перешли это сообщение 🔄
❤️ @sberloga ❤️
YouTube
Как Я Учусь в 2 Раза Быстрее с Улучшенной Техникой Фейнмана
Данное видео является продолжением другого ролика : Как учиться быстрее с техникой Фейнмана.
В этом ролике я расскажу о своей собственной обновлённой версии Техники Фейнмана, с которой время, вложенное в учёбу с лихвой окупается. Благодаря ней вы узнаете:…
В этом ролике я расскажу о своей собственной обновлённой версии Техники Фейнмана, с которой время, вложенное в учёбу с лихвой окупается. Благодаря ней вы узнаете:…
👍9😱1
Топ 5 видео предыдущего года:
1️⃣АвтоМЛ LightAutoML (или коротко LAMA)
Александр Рыжков, Дмитрий Симаков
Новая библиотека для автоматизации построения ML моделей. Для решения каких задач создавался наш LightAutoML, чем он выделяется на фоне конкурентов и какую пользу способен принести пользователям и бизнесу.
Обсудили состояние automl направления, какие есть вызовы и чем примечательны конкуренты.
В заключение рассказали практическую частью, где можем в деталях показано, как использовать возможности библиотеки, и обсудили разные варианты того или иного элемента пайплайна (отбор и генерация признаков, тюн модели, построение ансамбля и подобное).
https://youtu.be/ci8uqgWFJGg
2️⃣GNN & GCN for complete beginners with examples in python
Анвар Курмуков
Будет объяснено, что такое графовые нейронные сети, в частности разберем 3 популярные статьи посвященные графовым сеткам:
1. Kipf GCN
2. Graph SAGE
3. An End-to-End Deep Learning Architecture for Graph Classification
https://youtu.be/TLVhGs2ckPY
3️⃣Использование Hydra для работы с конфигами в Python
Андрей Лукьяненко
Установка константных значений и управление изменяемыми параметрами - неотъемлемая часть многих проектов, особенно связанных с машинным обучением. Один из самых популярных вариантов для изменения значения параметров - стандартная библиотека argparse; однако, в последнее время все больше проектов используют конфигурационные файлы для хранения значений переменных.
Hydra (в основе которой лежит OmegaConf) - фреймворк для управления конфигами. Он позволяет динамически комбинировать иерархические конфиги, и менять любые значения с помощью командной строки.
В этом докладе Андрей рассказал о возможностях Hydra и показал несколько примеров использования этого фреймворка.
https://youtu.be/T_UyGSUUDKc
4️⃣Практические аспекты работы с задачей NER
Андрей Лукьяненко
Named Entity Recognition - одна из самых известных задач NLP. Существует большое количество походов, основанных на тех или иных архитектурах Transformer, которые показывают отличные результаты на бенчмарках и в реальной жизни.
В этом докладе более подробно рассказано о постановке задачи NER, схемах разметки и способах оценки качества моделей. Продемонстрированы различные подходы к построению моделей и в заключение даны советы о том, как можно улучшить качество таких подходов.
https://youtu.be/WGZpsDSmHnE
5️⃣From linear models through GCN to Attention
Анвар Курмуков
Популярно про архитектуру нейронных сетей Трансформер завоевавшую NLP и CV и уверенно претендующую на трон foundation models. Для понимания доклада достаточно уметь умножать матрицы и быть знакомым с базовыми концепциями machine learning
https://youtu.be/-hXUsOIcUqM
📣 Подписывайтесь на youtube, там еще много чего интересного
https://www.youtube.com/SBERLOGA
❤️@sberloga❤️
1️⃣АвтоМЛ LightAutoML (или коротко LAMA)
Александр Рыжков, Дмитрий Симаков
Новая библиотека для автоматизации построения ML моделей. Для решения каких задач создавался наш LightAutoML, чем он выделяется на фоне конкурентов и какую пользу способен принести пользователям и бизнесу.
Обсудили состояние automl направления, какие есть вызовы и чем примечательны конкуренты.
В заключение рассказали практическую частью, где можем в деталях показано, как использовать возможности библиотеки, и обсудили разные варианты того или иного элемента пайплайна (отбор и генерация признаков, тюн модели, построение ансамбля и подобное).
https://youtu.be/ci8uqgWFJGg
2️⃣GNN & GCN for complete beginners with examples in python
Анвар Курмуков
Будет объяснено, что такое графовые нейронные сети, в частности разберем 3 популярные статьи посвященные графовым сеткам:
1. Kipf GCN
2. Graph SAGE
3. An End-to-End Deep Learning Architecture for Graph Classification
https://youtu.be/TLVhGs2ckPY
3️⃣Использование Hydra для работы с конфигами в Python
Андрей Лукьяненко
Установка константных значений и управление изменяемыми параметрами - неотъемлемая часть многих проектов, особенно связанных с машинным обучением. Один из самых популярных вариантов для изменения значения параметров - стандартная библиотека argparse; однако, в последнее время все больше проектов используют конфигурационные файлы для хранения значений переменных.
Hydra (в основе которой лежит OmegaConf) - фреймворк для управления конфигами. Он позволяет динамически комбинировать иерархические конфиги, и менять любые значения с помощью командной строки.
В этом докладе Андрей рассказал о возможностях Hydra и показал несколько примеров использования этого фреймворка.
https://youtu.be/T_UyGSUUDKc
4️⃣Практические аспекты работы с задачей NER
Андрей Лукьяненко
Named Entity Recognition - одна из самых известных задач NLP. Существует большое количество походов, основанных на тех или иных архитектурах Transformer, которые показывают отличные результаты на бенчмарках и в реальной жизни.
В этом докладе более подробно рассказано о постановке задачи NER, схемах разметки и способах оценки качества моделей. Продемонстрированы различные подходы к построению моделей и в заключение даны советы о том, как можно улучшить качество таких подходов.
https://youtu.be/WGZpsDSmHnE
5️⃣From linear models through GCN to Attention
Анвар Курмуков
Популярно про архитектуру нейронных сетей Трансформер завоевавшую NLP и CV и уверенно претендующую на трон foundation models. Для понимания доклада достаточно уметь умножать матрицы и быть знакомым с базовыми концепциями machine learning
https://youtu.be/-hXUsOIcUqM
📣 Подписывайтесь на youtube, там еще много чего интересного
https://www.youtube.com/SBERLOGA
❤️@sberloga❤️
YouTube
Александр Рыжков, Дмитрий Симаков - АвтоМЛ LightAutoML (или коротко LAMA)
LightAutoML (или коротко LAMA) - новая библиотека для автоматизации построения ML моделей. Мы расскажем, для решения каких задач создавался наш LightAutoML, чем он выделяется на фоне конкурентов и какую пользу способен принести пользователям и бизнесу.
…
…
👍12🔥1
https://youtu.be/ONwNCjH6KKY
Self-supervised обучение для последовательных данных
Алексей Зайцев (Skoltech)
Self-supervised learning - мощная парадигма современного машинного обучения.
Она дает возможность избегать дорогостоящей и субъективной разметки данных.
Доклад является введением в self-supervised learning и рассмотрены его приложения к последовательным данным и связанным с ними задачам и достижениям.
💼 Вакансия в группе Алексея, связанная с темой доклада: https://t.me/sberlogajobs/150
🗨 Обсудить доклады можно в нашем чатике
@sberlogadataclub
❤️ @sberloga ❤️
Self-supervised обучение для последовательных данных
Алексей Зайцев (Skoltech)
Self-supervised learning - мощная парадигма современного машинного обучения.
Она дает возможность избегать дорогостоящей и субъективной разметки данных.
Доклад является введением в self-supervised learning и рассмотрены его приложения к последовательным данным и связанным с ними задачам и достижениям.
💼 Вакансия в группе Алексея, связанная с темой доклада: https://t.me/sberlogajobs/150
🗨 Обсудить доклады можно в нашем чатике
@sberlogadataclub
❤️ @sberloga ❤️
YouTube
Self-supervised обучение для последовательных данных - Алексей Зайцев (Skoltech)
Self-supervised обучение для последовательных данных - Алексей Зайцев (Skoltech)
Self-supervised обучение - мощная парадигма современного машинного обучения. Она дает возможность избегать дорогостоящей и субъективной разметки данных. В этом выступлении…
Self-supervised обучение - мощная парадигма современного машинного обучения. Она дает возможность избегать дорогостоящей и субъективной разметки данных. В этом выступлении…
👍7
🚀 Open source решения Sber AI Lab
LAMA: LightAutoML - самый быстрый и точный фреймфорк AutoML на табличных данных
RePlay - фреймоврк для создания RecSys на PySpark
На HighLoad++ ребята планируют презентовать 2 новых пайплайна для LightAutoML: для GPU и для Spark - LAMA станет еще быстрее и эффективнее. Если вдруг вам интересно протестить их раньше остальных, то пишите @RyzhkovAlex
Так же их решения вышли в этап открытого голосования за звание лучшего open source решения, где очень нужна ваша поддержка (голосование продлится до 26 февраля). Важно — проголосовать можно только один раз.
📣 Проголосуйте за лучшее open source решение тут:
https://opensource.highload.ru/vote
Вы знаете что делать 👍
❤️ @sberloga ❤️
LAMA: LightAutoML - самый быстрый и точный фреймфорк AutoML на табличных данных
RePlay - фреймоврк для создания RecSys на PySpark
На HighLoad++ ребята планируют презентовать 2 новых пайплайна для LightAutoML: для GPU и для Spark - LAMA станет еще быстрее и эффективнее. Если вдруг вам интересно протестить их раньше остальных, то пишите @RyzhkovAlex
Так же их решения вышли в этап открытого голосования за звание лучшего open source решения, где очень нужна ваша поддержка (голосование продлится до 26 февраля). Важно — проголосовать можно только один раз.
📣 Проголосуйте за лучшее open source решение тут:
https://opensource.highload.ru/vote
Вы знаете что делать 👍
❤️ @sberloga ❤️
GitHub
GitHub - sberbank-ai-lab/LightAutoML: LAMA - automatic model creation framework
LAMA - automatic model creation framework. Contribute to sberbank-ai-lab/LightAutoML development by creating an account on GitHub.
👍10
Soft skills
📢 Решил поделиться о различных направлениях развития DS, одно из которых - мастерство презентаций. Довольно часто приходится сталкиваться с ситуациями когда нужно объяснить свою работу людям которые мягко говоря в DS не разбираются. Это бывает довольно сложно, но это вдвойне сложнее если результаты не уметь представлять. Не то чтобы я не умел презентации делать, ну вроде слайды есть, картинки есть, какой-то текст, цифры, выводы, выглядит даже хорошо, кому не покажи, все подтверждают - "все супер!"👍 Но мне предложили прислать свою презу девушке у которой хобби - делать крутые презентации. И я был в шоке. Слайды по существу не изменились, но визуально сделаны правильные акценты, стиль изменился, порядок немного изменился и стало лучше раз в 50. Хотя на тот момент казалось, что улучшать было уже нечего. Мне даже казалось, что произошла какая-то магия 🪄
📈 Год назад представилась возможность за счет компании пройти внешний курс и мне порекомендовали курс по презентациям от Bonnie and Slide - "Графики, таблицы, много всего на слайде" и не пожалел. Курс состоял из 4х недель, в рамках которых были 4 домашки и одна финальная выпуская работа. Самое интересное что там рассказывают - прям на примерах как подчеркнуть основные элементы, откуда брать все шрифты и иконки, как управлять стилем, как отрисовывать красивые графики из экселя, все очень кратко и по делу. По итогам курса реально меняется немного представление о powerpoint и уже смотришь на них немного подругому 🤯
📊 На картинках несколько примеров один и тех же слайдов в стиле ДО и ПОСЛЕ (прям в курса). Понятное дело, что картинка ДО это скорее самый неудачный вариант, но могу сказать следующее - на прошлой неделе происходило демо команды для руководства компании и ... было представлено 3 слайда приблизительно вот такого уровня ДО, а возможно и хуже 👎. Если на них посмотреть - появлялось только больше вопросов чем ответов. Результат был соответствующим - руководство не увидело ни результатов, ни планов, ни ответов на вопросы повестки. Я к сожалению тут выложить слайды не могу, но уж поверьте - каждую секунду что вы на них смотрите, где-то плачет дизайнер 😭
Поэтому обратите внимание на картинки ПОСЛЕ и подумайте делали ли вы такого плана слайды. Если нет - вам есть куда расти 💪
❤️ @sberloga ❤️
📢 Решил поделиться о различных направлениях развития DS, одно из которых - мастерство презентаций. Довольно часто приходится сталкиваться с ситуациями когда нужно объяснить свою работу людям которые мягко говоря в DS не разбираются. Это бывает довольно сложно, но это вдвойне сложнее если результаты не уметь представлять. Не то чтобы я не умел презентации делать, ну вроде слайды есть, картинки есть, какой-то текст, цифры, выводы, выглядит даже хорошо, кому не покажи, все подтверждают - "все супер!"👍 Но мне предложили прислать свою презу девушке у которой хобби - делать крутые презентации. И я был в шоке. Слайды по существу не изменились, но визуально сделаны правильные акценты, стиль изменился, порядок немного изменился и стало лучше раз в 50. Хотя на тот момент казалось, что улучшать было уже нечего. Мне даже казалось, что произошла какая-то магия 🪄
📈 Год назад представилась возможность за счет компании пройти внешний курс и мне порекомендовали курс по презентациям от Bonnie and Slide - "Графики, таблицы, много всего на слайде" и не пожалел. Курс состоял из 4х недель, в рамках которых были 4 домашки и одна финальная выпуская работа. Самое интересное что там рассказывают - прям на примерах как подчеркнуть основные элементы, откуда брать все шрифты и иконки, как управлять стилем, как отрисовывать красивые графики из экселя, все очень кратко и по делу. По итогам курса реально меняется немного представление о powerpoint и уже смотришь на них немного подругому 🤯
📊 На картинках несколько примеров один и тех же слайдов в стиле ДО и ПОСЛЕ (прям в курса). Понятное дело, что картинка ДО это скорее самый неудачный вариант, но могу сказать следующее - на прошлой неделе происходило демо команды для руководства компании и ... было представлено 3 слайда приблизительно вот такого уровня ДО, а возможно и хуже 👎. Если на них посмотреть - появлялось только больше вопросов чем ответов. Результат был соответствующим - руководство не увидело ни результатов, ни планов, ни ответов на вопросы повестки. Я к сожалению тут выложить слайды не могу, но уж поверьте - каждую секунду что вы на них смотрите, где-то плачет дизайнер 😭
Поэтому обратите внимание на картинки ПОСЛЕ и подумайте делали ли вы такого плана слайды. Если нет - вам есть куда расти 💪
❤️ @sberloga ❤️
👍9🤔1
Source: Classification of 74 facial emoji’s emotional states on the valence-arousal axes
https://www.nature.com/articles/s41598-021-04357-7 (Scientific Reports, 2022)
One way psychologists classify emotions is by valence and arousal. Valence is spectrum of good/bad. Anger is bad. Sadness is bad. Happiness is good. Love is good. Arousal is the strength of the emotion (it has nothing to do with sexual arousal). Being irritated is lower arousal than being in a fit of rage.
Ok so we have these two spectrums: valence and arousal. We can now plot emotions on a graph. Rage would be high arousal and low valence (or negative valence if neutral is 0). Boredom would be low arousal and slightly negative valence. And so on.
Now what if we took emojis and, tying them to emotions, placed them on the graph of valence/arousal? That could be interesting. But how do we decide if heart eyes is high valence and high arousal like lust is, or maybe less arousal like admiration? We can't just take one person's opinion. We have to crowd source it! So we ask 100s of people where they would place an emoji on the scale.
After asking all those people we have an average (mean) score for each emoji and we can place the emojis on the chart. But some emojis have a very wide range of responses, so we should indicate the range (high and low) of each rating. We do this with the line extending from each emoji.
❤️ @sberloga ❤️
https://www.nature.com/articles/s41598-021-04357-7 (Scientific Reports, 2022)
One way psychologists classify emotions is by valence and arousal. Valence is spectrum of good/bad. Anger is bad. Sadness is bad. Happiness is good. Love is good. Arousal is the strength of the emotion (it has nothing to do with sexual arousal). Being irritated is lower arousal than being in a fit of rage.
Ok so we have these two spectrums: valence and arousal. We can now plot emotions on a graph. Rage would be high arousal and low valence (or negative valence if neutral is 0). Boredom would be low arousal and slightly negative valence. And so on.
Now what if we took emojis and, tying them to emotions, placed them on the graph of valence/arousal? That could be interesting. But how do we decide if heart eyes is high valence and high arousal like lust is, or maybe less arousal like admiration? We can't just take one person's opinion. We have to crowd source it! So we ask 100s of people where they would place an emoji on the scale.
After asking all those people we have an average (mean) score for each emoji and we can place the emojis on the chart. But some emojis have a very wide range of responses, so we should indicate the range (high and low) of each rating. We do this with the line extending from each emoji.
❤️ @sberloga ❤️
👍3