Друзья, в предвкушении Нового Года предлагаю всем отдохнуть от МЛя и найти комбинацию с двумя замечательными и одним бриллиантом из утренней каточки🎄🎄🎄

Дорогие друзья!

🍭 С Новым Годом вас всех!

🧦 2025й год обещает быть насыщенным! Живите жизнь, подписчики, а ваш покорный слуга - админ КДВ - всегда на связи

🎄 С Праздником!

🌟 Друзья, всем привет! Год откроет пост-коллаборация о 3D CV с моим другом, коллегой и маэстро компьютерного зрения - Ромой, админом канала Что-то на Ромином 📸

Итак, 3D computer vision

🌟 Эта сфера включает в себя получение, обработку и анализ трехмерных данных. Для этого используется анализ 2D изображений или информация со специальных датчиков по которым в дальнейшем получается представление о форме объектов, их структуре и свойствах. Например, можно получить 3D объект или сцену для своей компьютерной игры 🎮

🌟 3D CV находит применение в таких сферах, как медицина, робототехника, автопилотирование автомобилей, виртуальная или дополненная реальность и построение карт местности. Алгоритмы могут быть применены практически в любой сфере, связаной с обработкой информации об окружении

🌟 Основные представления, с которыми работают в 3D CV, это карта глубины (depth map), полигональные сетки (mesh), облака точек и воксели. Машинное обучение применяется как для их получения, так и для обработки этих данных. Здесь задачи схожи с 2D CV: начиная от детекции и сегментации и заканчивая генерацией изображений и даже 3D моделей

🌟 Если заинтересовала эта тема, то советую посмотреть на материалы курса по 3D CV, который покрывает всю необходимую базу для первых шагов в этой сфере https://web.stanford.edu/class/cs231a/course_notes.html

🌟 Вот несколько проектов, на которые стоит обратить внимание

https://docs.nerf.studio - проект, в котором можно потыкать разные модели для 3D реконструкции, предлагает простой end-to-end API для взаимодействия с моделями и даже добавление собственных

https://huggingface.co/spaces/JeffreyXiang/TRELLIS - модель для генерации 3D моделей по картинкам или текстовому промту

https://github.com/Jumpat/SegmentAnythingin3D - модель для сегментации 3D объектов по 2D изображениям

https://penghtyx.github.io/Era3D/ - интересная модель для получения 3D моделей по одному изображению

🌟 Больше интересного материала по CV на канале Ромы, друзья. Подписывайтесь, это моя личная рекомендация

✏️ Сегодня хотел бы затронуть щекотливую тему, а именно трендов в МЛ и ДС.

Я не вау гуру рисерч NLP и CV, я больше по более бизнесовому ДС и Core ML, но все же очевидные вещи заметить могу:

⭐️ Вы можете вспомнить, в какой момент начал набирать популярность RAG? Так же внезапно, как генеративки и многое другое. Что будет следующим?

⭐️ Я не буду в этом посте обозревать миллиард мнений (AGI, квантовые компухтеры и др), а скажу свое. За последние месяцы я стал видеть заметно больше ДС вакансий, связанных с поиском инсайтов в данных, персонализацией, ранжированием, сегментированием клиентов - то есть любой монетизации данных ритейла, fmcg, e-com и др…

С чем это связано? Предположу, что с бумом онлайн-торговли. Компании перешли к более осознанному сбору и хранению данных, да и сами данные стало проще собирать. Теперь эти компании готовы к привлечению МЛщиков для работы с этими данными.

⭐️ Буквально каждая компания, выставляющая что-то на полку, заинтересована в закупке и монетизации данных. Думаю, в ближайшие 2 года мы можем увидеть нехилый рост датаофисов этих компаний.

❓Что думаете? Замечали рост числа таких вакансий?

✏️ Две недели назад я уволился из очень крутой международной компании, однако с небольшой Data-командой, и устроился в Яндекс, и вот почему

⭐️ Я не видел для себя роста. Грейдапа на горизонте не было, однако я был уверен в своих скиллах. Почему так? В небольших дата-офисах меньше команд, меньше ролей, и переходить внутри компании почти некуда…

⭐️ Большой расфокус на задачах. В небольших датаофисах ты и дата-инженер, и МЛщик, и разработчик, и девопс. Было острое желание углублять свои навыки в конкретном направлении, которое мне нравится больше всего

⭐️ DevRel. Как бы тщеславно это ни казалось, но я хочу вести соцсети, хочу быть причастен к масштабным проектам, которые освещаются на больших площадках, хочу развивать себя на публичной «арене» ДС-а. В небольших компаниях этот, на мой взгляд, очень важный социальный аспект часто упускают

❤️ «НеОратор» – ОФИЦИАЛЬНЫЙ РЕЛИЗ!

Это свершилось: «НеОратор» вышел в релиз, и теперь прокачать свои ораторские навыки стало ещё проще!

💡 Что нового после бета-тестирования?

🟣 Упражнения для развития — практикуйтесь эффективно с подробными инструкциями;
🟣 Генерация тем для импровизации — не знаете, на какую тему импровизировать? Одно нажатие кнопки решит проблему — сотни актуальных тем;
🟣 Разбор воды в речи — узнайте процент воды в речи, избавляйтесь от лишнего и делайте выступления еще увлекательнее;
🟣 Загрузка видео с Rutube и ВКонтакте — анализируйте свои выступления, где бы они ни были;
🟣 Расширенные персональные рекомендации — ещё больше ценных инсайтов для роста!

🎁 ПОДАРОК К РЕЛИЗУ — бесплатный доступ к подписке PRO на 1 месяц!

Регистрируйтесь прямо сейчас: app.neorator.ru. Пора стать мастером слова! 🎤 ⭐

🌟 Лох не мамонт или история про то, как меня заскамили

Сидел, работал, починял примуса и никого не трогал, как вдруг в звонок:

- Иван Николаевич, на ваше имя заказана доставка. Вам заказан подарок мэджик бокс, получится ли принять сегодня с 17 до 19?
….

🎊 Ну и слово за слово для подтверждения заказа как-то в рабочем потоке, чтобы от*ебались уже от меня, назвал им код из SMS - и в этот момент вашего мамонта-админа осиняет

🎊 Началась гонка на опережение.

Что я сделал:
- Сменил пароль на госуслугах
- Поставил самозапрет на кредиты
- Обзвонил все банки и забанил счета
- Съездил в МФЦ, проконсультировался и поставил запрет на сделки с недвижимостью без личного присутствия (да-да, кто-то от вашего имени может заключать сделки с продажей вашей недвиги без всякого подтверждения 😁)
- Непрестанно мониторил свои кредитные статусы

🎊 И, вроде бы, пока что пронесло. Мораль, друзья: как только вы слышите что-то вроде «назовите код из СМС» - СРАЗУ кладите трубу.

А вы, скамеры, все получите по заслугам. Тьфу на вас

P.s. стоит ли сказать, что в следующие 2 часа после того звонка у меня было 20< пропущенных с незнакомых номеров

✨ Всем доброго утра, дорогие подписчики!

Мне потребовалось время на небольшое переосмысление канала, но теперь все будет качественно, регулярно и интересно.

✨ Сначала немного новостей:

Я отметил 22-летие, и мне подарили прекрасный пак эмодзи, который теперь будет регулярным в этом канале.
Встречаем 😎😎😎😎😎

✨ Теперь к теме поста. А почему я вообще веду канал и почему не должен прекращать?

1️⃣Ну, самое очевидное, после 500 подписчиков мне начали регулярно приходить предложения о размещении рекламы. Это и денюшка, и кое-какой авторитет среди SMMщиков. Но рекламу я фильтрую, уж поверьте мне. Рекламу Цифрового прорыва вы на этом канале никогда не увидите (даже если бы он был жив)

2️⃣Мне есть о чем рассказать. Я знатно поработал над бэклогом тем, они будут интересны и начинающим и уже прошаренным специалистам

3️⃣Мне очень приятно видеть, что моя работа не напрасна. Во время паузы я услышал много теплых слов о том, что канал должен жить - и так будет, друзья

4️⃣И самая важная причина: мне просто нравится. Хорошо же получается, да?)

Если вы, как и я, соскучились, предлагаю вам накинуть какую-нибудь тему для поста или мучающий ваш вопрос мне (буду отвечать в комментах к этому посту)

Вобщем, keep going. За МЛ священный и бизнес благословенный

☀️ Сегодня о наболевшем

Как борешься с выгоранием в режиме работа+учеба?

Было бы интересно узнать, как ты это всё совмещаешь, соблюдается ли work-life balance? Если работы больше, то как удаётся не выгорать и держать себя в тонусе?

расскажи про work-life-balance, какие-то твои инсайты на эту тему

🌟 Это суровая правда, что последние 4 года я фигачу как чорт. От полного нуля в программировании до всего того, чем обладаю сейчас - вобщем, трудоголик со стажем. Работа, блоги, курсы (и прохождение, и составление, и ведение), проекты, уник, хаки - много-много всего, что вносило разнообразие в мою жизнь.

Но за последние полгода многое изменилось. Все это выродилось в рутину и перестало приносить удовольствие. В конце концов, в январе я тотально выгорел. Я взял паузу в блоге, сменил работу, сфокусировался только на Яндексе и НеОраторе, прочитал много книг и статей о том, как привести жизнь в порядок, решил найти новые хобби, новых людей, поставить новые цели, попробовать что-то новое...

Стал больше путешествовать, начал учить Испанский, стал больше заботиться о здоровье, начал регулярно заниматься спортом... - вобщем как в той притче с большими камнями, горохом и песком. И чувствую себя просто отлично.

🌟 Из чего делаю очень важный вывод: фокусируйтесь на самом важном для вас, на двух стульях не усидеть. Мне этот расфокус очень дорого обошелся, но я и не жалею об этом, тк мне это нравилось и принесло свои плоды (на раннем этапе этакий расфокус, наверное, даже лучше чем полный фокус на чем-то одном). Но сейчас я явно вижу, что если фокусируюсь на работе, то не могу фигачить по 3 рилса и 3 поста в неделю. Так же, как и если работаю и фигачу по 3 поста и 3 рилса, то страдает НеОратор и спорт. В то время, как, просто сосредоточившись на одном лишь блоге во время отпуска, я набрал 500 подписчиков во всех соцсетях за 2 недели (не имея никакого опыта в монтаже кст).

🌟 В один момент фокус становится важнее расфокуса и в этот момент важно прополоть все свои активности и строго всё приоритезировать. Это не совет, а мое личное наблюдение. Посмотрим, мб и переобуюсь потом, но, думаю, я на верном пути

Ставь 🐳, если смотришь Семихатова

✍ Попался классный чек-лист по нейронкам

✍ Хорош он не только для использования самих нейронок, но и для проверки гипотез при построении своих решений. Условно, хотите вы запустить свой сервис транскрибации с каким-то УТП - вот вам, пожалуйста, списочек конкурентов для проверки и сравнения. Или же вы хотите в своих роликах или постах обозреть нейронки - вот вам, пожалуйста, темы для минимум 50 креативов

✍ Вобщем, оставлю тут, чтоб не терялся

Сегодня 💻💻💻💻

А что ботаем? Ботаем фундаментальный RecSys

А начнем мы с постановки задачи и небольшого экускурса по проблемам насущным:
🔸есть товары (item)
🔸есть пользователи (user)
🔸для каждого пользователя знаем историю его целевых действий (заказы, клики и тп)
🔸для каждого пользователя знаем его персональные данные (в идеале)
🔸для каждого товара знаем его описание и характеристики

Ну чего хочется? Хочется предложить пользователю максимально подходящий товар. На самом деле, рексис и ранжирование хорошо дружат и держатся за ручки, поэтому, изучив ранжирование, вы, скорее всего, изучите и рексис:

1⃣Ранжирование раз https://t.me/pleshakovsky/681

2⃣Ранжирование два https://t.me/pleshakovsky/694

Коротюсенько осветим 5 ключевых подходов (хотя половина из них сводится к косинусному расстоянию между векторами товаров и пользователей):

1⃣ Ее величество Колаборативная Фильтрация (CF). Суть в том, что хотим прогнозировать интересы пользователя по похожим пользователям

Все просто:
🔸Составляем матрицу user-item (на пересечениях ставим 1, если пользователь купил, и 0, если пользователь ничего не делал с этим товаром)
🔸Хотим спрогнозировать следующий заказ K-го пользователя (то есть хотим узнать, где в K-й строке матрицы появится следующая единичка)
🔸Ну и самое очевидное - найти самые похожие строки и посмотреть, какой item там самый популярный из тех, которых нет у K-го пользователя
🔸Достаточно грубый пример, но суть вы уловили. Вот тут поподробнее про user-based CF https://habr.com/ru/companies/lanit/articles/420499/

2⃣ Нейроночки.

Ну понятно, трансформеры, RNN. Глубоко тут вдаваться не буду, многое описал в постах про ранжирование. Сюда отнесу всякие двубашенные архитектуры, DSSM, KNRM, SASRec (статья полезная достаточно https://habr.com/ru/companies/prequel/articles/573880/)

3⃣ Ну катбусты мои родимые.

И в классификацию могут, и в регрессию, и в ранжирование. Про LambdaMART, YetiRank коротюсенько упоминалось уже в Ранжировании, поэтому сильно тормозить на этом не будем. Вот небольшая страничка про Lambda https://how.dev/answers/what-is-lambda-rank

4⃣ Факторизационные машины. Получаем с помощью матричного преобразования вектора (эмбеддинги) пользователей и товаров, а далее творим с ними все, что душе угодно

Примеры: SVD, SVD+, ALS… Тут оставлю обзор на алгоритмы матричной факторизации
https://habr.com/ru/articles/486802/

5⃣ KNN и ANN. Получили мы много-много векторов для пользователей и товаров, а дальше хотим среди них как-то искать ближайшие. Об этом поговорим в отдельном посте

Резюме: рексис - это достаточно красиво, иногда интерпретируемо, бизнесово и модно. Миллиард подходов и методов и зачастую число видюх вообще не роляет

⬇Напишите в комментариях, по какому подходу или модели хотите увидеть пост

#Ботаем