Forwarded from IT Юмор
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
«Документация к фреймворку? Не, не слышал»
😁12🤔1
Друзья, представьте себе, что ИИ имеет такие же возможности, как в фантастических фильмах, и по сути сопровождают нас ещё глубже, чем сейчас.
Представили?
А теперь напишите в комментариях, какую услугу вы бы хотели видеть в будущем от ИИ.
Например, робот парикмахер, терапевт и тд.
Это будет интересно, и поддайте огоньку🔥
Представили?
А теперь напишите в комментариях, какую услугу вы бы хотели видеть в будущем от ИИ.
Например, робот парикмахер, терапевт и тд.
Это будет интересно, и поддайте огоньку
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6
Одна из основополагающих статей по графам знаний.
Если вы хотите создать систему, с обновляющей системой знаний (в том числе поисковые системы), то эта статья может дать старт.
Там нет никакой практики, но есть обзорная информация и ссылки на другие статьи, помогающие понять, что это такое, и как может вам помочь.
От себя скажу, что графы знаний очень помогают решать много задач, и я стараюсь любую задачу свести к такой системе.
Если вы хотите создать систему, с обновляющей системой знаний (в том числе поисковые системы), то эта статья может дать старт.
Там нет никакой практики, но есть обзорная информация и ссылки на другие статьи, помогающие понять, что это такое, и как может вам помочь.
От себя скажу, что графы знаний очень помогают решать много задач, и я стараюсь любую задачу свести к такой системе.
Medium
The Data Fabric for Machine Learning. Part 2: Building a Knowledge-Graph.
Before being able to develop a Data Fabric we need to build a Knowledge-Graph. In this article I’ll set up the basis on how to create it…
🔥3
DataStart | 3 июля | конференция Data Science
Следующий наш спикер: Артур Сапрыкин - Data scientist, предприниматель, исследователь AI, автор и преподаватель курсов по машинному обучению. "Покажу работу методов и прогнозов временного ряда, а также много визуализаций графиков ряда и его компонентов."…
Друзья, а я напоминаю, что завтра в 11 часов часов состоится моё выступление на конференции.
Кто хочет, приходите! Буду рад всем 🤗
Кто хочет, приходите! Буду рад всем 🤗
👍9
Недавно выступал на тему аналитики больших данных для самых начинающих в этой сфере.
Полезно для тех, кто ещё не знает, что можно делать с помощью больших данных и машинного обучения 🙂
Полезно для тех, кто ещё не знает, что можно делать с помощью больших данных и машинного обучения 🙂
Forwarded from Codenrock: Hackathons, Contests, IT-соревнования
💥 Запись митапа «Работа с данными: использование больших данных, машинного обучения и аналитики, чтобы улучшить принятие решений и предсказать тенденции на рынке»
🎙 Спикер: Артур Сапрыкин — Предприниматель, исследователь AI, преподаватель и автор курсов по машинному обучению.
Автор телеграм-канала Магия Данных
Ты узнаешь:
✅ Что такое большие данные и машинное обучение;
✅ Какую роль большие данные и машинное обучение играют в принятии решений;
✅ Сферы применения;
✅ И многое другое.
Приятного просмотра. Посмотреть митап можно по ссылке.
🎙 Спикер: Артур Сапрыкин — Предприниматель, исследователь AI, преподаватель и автор курсов по машинному обучению.
Автор телеграм-канала Магия Данных
Ты узнаешь:
✅ Что такое большие данные и машинное обучение;
✅ Какую роль большие данные и машинное обучение играют в принятии решений;
✅ Сферы применения;
✅ И многое другое.
Приятного просмотра. Посмотреть митап можно по ссылке.
👍14
Мне очень нравится тема информационной безопасности (видимо, мои интересы неспроста 😂 ), как то наткнулся на статью на тему контроля доступа.
Там на примере кода на Python объяснены базовые концепции управления доступом.
Очень познавательно, и может быть вдохновит вас на свою реализацию 😉
Там на примере кода на Python объяснены базовые концепции управления доступом.
Очень познавательно, и может быть вдохновит вас на свою реализацию 😉
Хабр
Эволюция управления доступом объяснена с помощью Python
ОС CTSS (Compatible Time-Sharing System) Массачусетского технологического института была разработана в 1961 году для обеспечения независимого доступа нескольких пользователей к большому компьютеру....
🔥3
Хочу поделиться с вами статьёй о способе обучения временных рядов, точней архитектуре.
Речь идёт об N-BEATS.
Он состоит из блоков, которые осуществляют прогноз, как вперёд, так и назад.
Дальше то, что спрогнозировано назад вычитается из входного сигнала, а прогноз вперёд идёт в копилочку для дальнейшего сложения.
Такая процедура идёт в зависимости от того, какой размер блока вы определите, и в конце концов множество прогнозов суммируете между собой.
Весьма вдохновляет архитектура, ведь вычитанием прошлого мы идём на шаг назад, и пытаемся предсказать то, на текущий момент.
Это неполное описание. Только лишь блок, все подробности в статье.
Думаю попробовать и исследовать модель лучше, а затем поделюсь интересными наблюдениями ☺️
Речь идёт об N-BEATS.
Он состоит из блоков, которые осуществляют прогноз, как вперёд, так и назад.
Дальше то, что спрогнозировано назад вычитается из входного сигнала, а прогноз вперёд идёт в копилочку для дальнейшего сложения.
Такая процедура идёт в зависимости от того, какой размер блока вы определите, и в конце концов множество прогнозов суммируете между собой.
Весьма вдохновляет архитектура, ведь вычитанием прошлого мы идём на шаг назад, и пытаемся предсказать то, на текущий момент.
Это неполное описание. Только лишь блок, все подробности в статье.
Думаю попробовать и исследовать модель лучше, а затем поделюсь интересными наблюдениями ☺️
Towards Data Science
N-BEATS : Time-Series Forecasting with Neural Basis Expansion | Towards Data Science
A Deep Learning model that provides accuracy and interpretability
👍7❤🔥6
Попалась на глаза статья про классические структуры данных.
Хоть она и называется для «Дата инженеров», я скажу, что нужно знать всем, кто хоть как-то себя связывает с программированием.
Там и хэш-индексы, и графы разные.
Для того, чтобы освежить в своей голове или узнать Основы - очень даже хорошо.
Хоть она и называется для «Дата инженеров», я скажу, что нужно знать всем, кто хоть как-то себя связывает с программированием.
Там и хэш-индексы, и графы разные.
Для того, чтобы освежить в своей голове или узнать Основы - очень даже хорошо.
Medium
Advance Data Structures for Data Engineering — Part I
Some data structures which are used in tools used in the field of Data Engineering
😍7👍4
Одна из первых задач, в которую я сильно вкладывался при разработке - это саммаризация.
В чём состоит задача?
Это краткое изложение какого-то текста. Может быть выдержка наиболее значимых фрагментов текста (экстрактивная саммаризация) или генерация этого же текста более коротко (абстрактивная).
Очень интересная, и в тоже время сложная задача, потому что формировать или извлекать ключевую мысль непросто. Даже не каждый человек это делает легко.
Так или иначе, предлагаю почитать статью, чтобы повысить грамотность в этом вопросе.
Всем мир!
В чём состоит задача?
Это краткое изложение какого-то текста. Может быть выдержка наиболее значимых фрагментов текста (экстрактивная саммаризация) или генерация этого же текста более коротко (абстрактивная).
Очень интересная, и в тоже время сложная задача, потому что формировать или извлекать ключевую мысль непросто. Даже не каждый человек это делает легко.
Так или иначе, предлагаю почитать статью, чтобы повысить грамотность в этом вопросе.
Всем мир!
Хабр
Суммаризация текста: подходы, алгоритмы, рекомендации и перспективы
Ежедневно каждый из нас сталкивается с огромным информационным потоком. Нам часто необходимо изучить множество объемных текстов (статей, документов) в ограниченное время. Поэтому в области машинного...
👍8❤🔥3🔥2❤1
Ну, что же, для тех кто уже познакомился с миром нейронных сетей известно такое понятие, как loss-function.
Хотя эти функции используются для оценки качества обучения не только в нейронках, обычно многообразие lossов видим именно в этом контексте.
Для тех, кто ещё не успел познакомиться с этим понятием, и какие функции бывают, рекомендую прочитать вот эту и эту статью на простую, но важную тему.
Хотя эти функции используются для оценки качества обучения не только в нейронках, обычно многообразие lossов видим именно в этом контексте.
Для тех, кто ещё не успел познакомиться с этим понятием, и какие функции бывают, рекомендую прочитать вот эту и эту статью на простую, но важную тему.
Хабр
Настройка функции потерь для нейронной сети на данных сейсморазведки
В прошлой статье мы описали эксперимент по определению минимального объема вручную размеченных срезов для обучения нейронной сети на данных сейсморазведки. Сегодня мы продолжаем эту тему, выбирая...
👍5
Друзья, кто из Москвы, есть возможность встретиться лично на конференции Moscow Python Conf++ 2023 уже в эту субботу 🙂
Forwarded from MoscowPython Conf Channel
⠀
📋 https://bit.ly/3W7gEiN
⠀
Применение эмбеддингов языковых моделей на всём тексте не всегда дает четкое разделение для качественного обучения под другие задачи. Периодически возникают задачи, где нужно сократить лексикон для повышения точности классификации или кластеризации текста, а постоянное дообучение fasttext не всегда возможно, тем более он не работает со словосочетаниями.
⠀
Артур хочет поделиться иным способом кодирования слов и словосочетаний с помощью больших языковых моделей и словарных описаний слов и фразеологизмов, благодаря которым схожесть слов учитывается не по контексту применения, а по смыслу содержания.
⠀
Встречаемся 19 и 20 мая на Moscow Python Conf++ 2023 🙌
⠀
Участие в конференции бесплатное. Вход возможен только при предъявлении именного билета.
⠀
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3
Для тех, кому ещё сложно понимать, насколько хороша/плоха ситуация со скоростью вычисления алгоритма, то вот красивый график сравнения.
А ещё есть красивое и понятное видео, где рассказывают про Big O.
А ещё есть красивое и понятное видео, где рассказывают про Big O.
👍12🔥7🥰1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Прогонка прошла успешно, готов в субботу вещать 🧑🏼🚀🌍
🔥9👍3
Чудесная и очень полная статья про то, как используются и обучаются сверточные нейронные сети.
Много теории, но зато в голове порядок будет в использовании нейронных сетей.
С этой статьи открываю цикл #теориянейронныхсетей , где будут статьи с максимально подробным описанием работы нейронок.
Во имя познания 😎🙏🏼☀️
Много теории, но зато в голове порядок будет в использовании нейронных сетей.
С этой статьи открываю цикл #теориянейронныхсетей , где будут статьи с максимально подробным описанием работы нейронок.
Во имя познания 😎🙏🏼☀️
Medium
Convolutions and Backpropagations
Ever since AlexNet won the ImageNet competition in 2012, Convolutional Neural Networks (CNNs) have become ubiquitous. Starting from the…
👍9🤔1