В декабре прошлого года у нас была встреча - Shell Data Science Meetup.
Если вы пропустили онлайн-встречу, то запись доступна по ЭТОЙ ССЫЛКЕ
Материал может заинтересовать как новичков, так и тех, кто уже продвинулся в этой области, и включает интересные примеры использования Data Science в бизнесе.
На этой встрече я рассказал о ключевых ошибках по работе в Data Science.
Также на встрече сотрудники из Shell делились своим опытом, советами и рассказывали о проблемах, с которыми столкнулись в коммерческих проектах.
@data_work
Если вы пропустили онлайн-встречу, то запись доступна по ЭТОЙ ССЫЛКЕ
Материал может заинтересовать как новичков, так и тех, кто уже продвинулся в этой области, и включает интересные примеры использования Data Science в бизнесе.
На этой встрече я рассказал о ключевых ошибках по работе в Data Science.
Также на встрече сотрудники из Shell делились своим опытом, советами и рассказывали о проблемах, с которыми столкнулись в коммерческих проектах.
@data_work
YouTube
Shell Data Science Meetup
Three Shell data science specialists, one independent consultant, an hour full of valuable knowledge. Watch Shell Data Science Meetup and see how data science supports Shell's activities on a daily basis.
🔥9👍2❤1
Помогу Тебе лучше понять пост, который был выше.
Потому что скорее всего усвоить главную мысль, которую я пытался донести, не так легко, по нескольким причинам:
1️⃣ Выступление было на английском
2️⃣У меня был сжатый формат - на выступление отводилось только 10 минут
3️⃣ Если ты никогда с этим не сталкивался(лась), то сложно уловить важные мелочи, на которые я пытаюсь обратить внимание.
Что я имею в виду - нужно понимать, что большинство мелочей в нашей жизни не имеет смысла. Но есть такие мелочи, которые критически важны.
Например, в первом пункте своего выступления я пытался донести такую мысль, что работая специалистом в Data Science, нужно понимать бизнес. Но парадокс заключается в том, Data Scientist-ы никогда не поймут людей из бизнеса и то же самое в обратную сторону. И это факт, но им нужно как-то совместно "жить".
При это все-таки специалистам по данным очень важно понять бизнес. Только вопрос - как? Если физически это невозможно 🙃 - они живут в разных мирах. Я же пытался донести идею, что необходимо создать некий общий язык. И сейчас опять важно - это не значит называть теми же самыми словами разные вещи, а именно создать что-то общее.
Как вариант - дашборд. Например, если анализируем отток клиентов, то нужно создать один простой дашборд с простым графиком и там значение либо увеличивается, либо уменьшается. И когда мы оцениваем качество решения, с двух сторон, то мы смотрим на тот же самый график.
Это очень важная мысль, потому что часто когда бизнес разговаривает с Data Scientist-ами, то они вроде бы и произносят одинаковые слова - "отток клиентов", но каждый из них подразумевает вообще разные вещи.
Это та мелочь, которая очень критичная и которую важно понимать для того, чтобы создать такие условия, когда люди с разными ролями смотрят на то же самое и понимают это одинаково.
И даже если у них в головах возникают разные мысли, то по факту они видят тот же самый график. Это по крайней мере увеличивает шанс, что 2 разных мира как-то встретятся, хотя бы на чуть-чуть.
Это по поводу первого пункта в моем выступлении. Если хочешь объяснения 2 других, то поставь 🔥
@data_work
Потому что скорее всего усвоить главную мысль, которую я пытался донести, не так легко, по нескольким причинам:
1️⃣ Выступление было на английском
2️⃣У меня был сжатый формат - на выступление отводилось только 10 минут
3️⃣ Если ты никогда с этим не сталкивался(лась), то сложно уловить важные мелочи, на которые я пытаюсь обратить внимание.
Что я имею в виду - нужно понимать, что большинство мелочей в нашей жизни не имеет смысла. Но есть такие мелочи, которые критически важны.
Например, в первом пункте своего выступления я пытался донести такую мысль, что работая специалистом в Data Science, нужно понимать бизнес. Но парадокс заключается в том, Data Scientist-ы никогда не поймут людей из бизнеса и то же самое в обратную сторону. И это факт, но им нужно как-то совместно "жить".
При это все-таки специалистам по данным очень важно понять бизнес. Только вопрос - как? Если физически это невозможно 🙃 - они живут в разных мирах. Я же пытался донести идею, что необходимо создать некий общий язык. И сейчас опять важно - это не значит называть теми же самыми словами разные вещи, а именно создать что-то общее.
Как вариант - дашборд. Например, если анализируем отток клиентов, то нужно создать один простой дашборд с простым графиком и там значение либо увеличивается, либо уменьшается. И когда мы оцениваем качество решения, с двух сторон, то мы смотрим на тот же самый график.
Это очень важная мысль, потому что часто когда бизнес разговаривает с Data Scientist-ами, то они вроде бы и произносят одинаковые слова - "отток клиентов", но каждый из них подразумевает вообще разные вещи.
Это та мелочь, которая очень критичная и которую важно понимать для того, чтобы создать такие условия, когда люди с разными ролями смотрят на то же самое и понимают это одинаково.
И даже если у них в головах возникают разные мысли, то по факту они видят тот же самый график. Это по крайней мере увеличивает шанс, что 2 разных мира как-то встретятся, хотя бы на чуть-чуть.
Это по поводу первого пункта в моем выступлении. Если хочешь объяснения 2 других, то поставь 🔥
@data_work
🔥18👍2❤1
В эпоху Industry 4.0 мы являемся свидетелями серьезных изменений в способах осуществления производственных процессов. Внедрение AI/ML превратило традиционное производство в умное производство, открыв новые возможности и перспективы для бизнеса.
В основе этой трансформации лежит сила AI/ML. Эти технологии революционизируют способы взаимодействия с машинами и позволяют им разумно адаптироваться. Используя возможности AI/ML, производители могут создавать полностью интегрированные, кооперативные структуры, способные в режиме реального времени реагировать на требования и ситуации на "умной фабрике", в сети поставок и на ожидания клиентов.
Одним из ключевых факторов, делающих AI и ML столь важными в Industry 4.0, является уникальный режим взаимодействия между человеком и машиной. Используя AI, мы можем создавать интеллектуальные машины, которые учатся у человека и принимают решения на основе данных и анализа.
Преимущества AI и ML в Industry 4.0 многочисленны. Они позволяют машинам общаться друг с другом и с заводскими системами, обеспечивая анализ данных и принятие решений в режиме реального времени.
Они также обеспечивают цифровые возможности, которые расширяют возможности машин и сетей поставок для реагирования в режиме реального времени. Это приводит к повышению эффективности, гибкости и маневренности производственных процессов.
Как руководителям и лидерам бизнеса, важно начать думать о том, как можно использовать эти технологии для получения конкурентного преимущества в своей отрасли.
Скоро я расскажу больше (а также будут примеры из практики DataWorkshop).
Вкратце:
1️⃣AI и ML превратили традиционное производство в интеллектуальное производство, открыв новые возможности для бизнеса в Индустрии 4.0.
2️⃣ Уникальный режим взаимодействия между человеком и машиной делает AI и ML важными в Индустрии 4.0.
3️⃣ Как руководителям предприятий, важно начать думать о том, как использовать эти технологии для получения конкурентных преимуществ и стимулирования роста вашего бизнеса.
@data_work
В основе этой трансформации лежит сила AI/ML. Эти технологии революционизируют способы взаимодействия с машинами и позволяют им разумно адаптироваться. Используя возможности AI/ML, производители могут создавать полностью интегрированные, кооперативные структуры, способные в режиме реального времени реагировать на требования и ситуации на "умной фабрике", в сети поставок и на ожидания клиентов.
Одним из ключевых факторов, делающих AI и ML столь важными в Industry 4.0, является уникальный режим взаимодействия между человеком и машиной. Используя AI, мы можем создавать интеллектуальные машины, которые учатся у человека и принимают решения на основе данных и анализа.
Преимущества AI и ML в Industry 4.0 многочисленны. Они позволяют машинам общаться друг с другом и с заводскими системами, обеспечивая анализ данных и принятие решений в режиме реального времени.
Они также обеспечивают цифровые возможности, которые расширяют возможности машин и сетей поставок для реагирования в режиме реального времени. Это приводит к повышению эффективности, гибкости и маневренности производственных процессов.
Как руководителям и лидерам бизнеса, важно начать думать о том, как можно использовать эти технологии для получения конкурентного преимущества в своей отрасли.
Скоро я расскажу больше (а также будут примеры из практики DataWorkshop).
Вкратце:
1️⃣AI и ML превратили традиционное производство в интеллектуальное производство, открыв новые возможности для бизнеса в Индустрии 4.0.
2️⃣ Уникальный режим взаимодействия между человеком и машиной делает AI и ML важными в Индустрии 4.0.
3️⃣ Как руководителям предприятий, важно начать думать о том, как использовать эти технологии для получения конкурентных преимуществ и стимулирования роста вашего бизнеса.
@data_work
🔥6❤1👍1💯1
Спросили у ChatGPT - будут ли востребованы специалисты с навыками Machine Learning - ответ на фото 😉
Не знаем как вы, а мы ответу не удивлены 😎
Объемы данных растут в геометрической прогрессии и тот, кто умеет с ними работать, извлекать из них пользу, давая бизнесу ценность, будет очень востребован.
А мы помогаем получить эти навыки.
6 марта стартует наш практический курс по Data Science. Чего ожидать от курса:
👉 практику с первых же уроков
👉 опыт по работе на реальных данных
👉 готовое окружение с доступом 24/7
👉 дополнительная помощь - пошаговые видео
👉 конкурс в Kaggle
👉 итоговые вебинары для каждого модуля курса
👉 доступ к закрытой группе в Slack
👉 поддержка во время обучения и ответы на все вопросы и др.
Присоединяйся
@data_work
Не знаем как вы, а мы ответу не удивлены 😎
Объемы данных растут в геометрической прогрессии и тот, кто умеет с ними работать, извлекать из них пользу, давая бизнесу ценность, будет очень востребован.
А мы помогаем получить эти навыки.
6 марта стартует наш практический курс по Data Science. Чего ожидать от курса:
👉 практику с первых же уроков
👉 опыт по работе на реальных данных
👉 готовое окружение с доступом 24/7
👉 дополнительная помощь - пошаговые видео
👉 конкурс в Kaggle
👉 итоговые вебинары для каждого модуля курса
👉 доступ к закрытой группе в Slack
👉 поддержка во время обучения и ответы на все вопросы и др.
Присоединяйся
@data_work
❤6👍3🔥2
🤔 Тебе интересно, как на Индустрию 4.0 влияет AI/ML? В этом посте мы рассмотрим несколько реальных примеров того, как компании используют AI/ML для улучшения своей деятельности и сохранения лидерства в конкурентной борьбе Индустрии 4.0.
1️⃣ GE Aviation использует AI/ML для прогнозирования необходимости технического обслуживания своих авиационных двигателей. Анализируя данные с датчиков, встроенных в двигатели, они могут обнаруживать аномалии и предсказывать, когда потребуется техническое обслуживание, предотвращая дорогостоящие незапланированные простои.
2️⃣ Компания Rio Tinto внедрила систему на основе AI/ML для оптимизации своей горнодобывающей деятельности. Система использует алгоритмы машинного обучения для анализа данных с датчиков, встроенных в горнодобывающее оборудование, и предсказывает, когда потребуется техническое обслуживание, сокращая время простоя и повышая эффективность.
3️⃣ Компания Siemens разработала систему на основе AI/ML, которая использует алгоритмы машинного обучения для анализа данных с ветряных турбин. Система может определить, когда компонент начинает выходить из строя, и предсказать, когда потребуется техническое обслуживание, повышая эффективность и сокращая время простоя.
4️⃣ Компания Bosch разработала AI/ML для анализа данных о вибрации промышленного оборудования. Система может определить, когда машина начинает выходить из строя, и предсказать, когда потребуется техническое обслуживание.
5️⃣ Компания ABB разработала систему AI/ML для анализа данных с оборудования электросетей. Система может обнаружить, когда компонент начинает выходить из строя, и предсказать, когда потребуется техническое обслуживание, повышая надежность и сокращая время простоя.
1️⃣ GE Aviation использует AI/ML для прогнозирования необходимости технического обслуживания своих авиационных двигателей. Анализируя данные с датчиков, встроенных в двигатели, они могут обнаруживать аномалии и предсказывать, когда потребуется техническое обслуживание, предотвращая дорогостоящие незапланированные простои.
2️⃣ Компания Rio Tinto внедрила систему на основе AI/ML для оптимизации своей горнодобывающей деятельности. Система использует алгоритмы машинного обучения для анализа данных с датчиков, встроенных в горнодобывающее оборудование, и предсказывает, когда потребуется техническое обслуживание, сокращая время простоя и повышая эффективность.
3️⃣ Компания Siemens разработала систему на основе AI/ML, которая использует алгоритмы машинного обучения для анализа данных с ветряных турбин. Система может определить, когда компонент начинает выходить из строя, и предсказать, когда потребуется техническое обслуживание, повышая эффективность и сокращая время простоя.
4️⃣ Компания Bosch разработала AI/ML для анализа данных о вибрации промышленного оборудования. Система может определить, когда машина начинает выходить из строя, и предсказать, когда потребуется техническое обслуживание.
5️⃣ Компания ABB разработала систему AI/ML для анализа данных с оборудования электросетей. Система может обнаружить, когда компонент начинает выходить из строя, и предсказать, когда потребуется техническое обслуживание, повышая надежность и сокращая время простоя.
6️⃣ Shell внедрила систему предиктивного обслуживания на основе ИИ на своем заводе по производству сжиженного природного газа (СПГ). Система использует алгоритмы машинного обучения для анализа данных с датчиков и прогнозирования необходимости проведения технического обслуживания, что позволяет сократить незапланированные простои и оптимизировать эффективность работы завода.
7️⃣ Компания Thyssenkrupp внедрила систему на основе AI/ML, которая использует датчики для сбора данных о состоянии лифтов и эскалаторов. Система анализирует эти данные, чтобы предсказать, когда потребуется техническое обслуживание, сокращая время простоя и повышая безопасность.
8️⃣ BMW использует AI/ML для оптимизации операций цепочки поставок. Система анализирует данные из различных источников для прогнозирования спроса, оптимизации запасов и повышения общей эффективности.
Эти примеры демонстрируют широкий спектр применения AI/ML в Индустрии 4.0 - от предиктивного обслуживания (в различных отраслях, включая производство, добычу полезных ископаемых и энергетику) до оптимизации цепочки поставок и контроля качества продукции.
Используя возможности AI/ML, компании могут оставаться впереди в быстро развивающемся ландшафте Индустрии 4.0 и повышать общую эффективность своей деятельности.
@data_work
7️⃣ Компания Thyssenkrupp внедрила систему на основе AI/ML, которая использует датчики для сбора данных о состоянии лифтов и эскалаторов. Система анализирует эти данные, чтобы предсказать, когда потребуется техническое обслуживание, сокращая время простоя и повышая безопасность.
8️⃣ BMW использует AI/ML для оптимизации операций цепочки поставок. Система анализирует данные из различных источников для прогнозирования спроса, оптимизации запасов и повышения общей эффективности.
Эти примеры демонстрируют широкий спектр применения AI/ML в Индустрии 4.0 - от предиктивного обслуживания (в различных отраслях, включая производство, добычу полезных ископаемых и энергетику) до оптимизации цепочки поставок и контроля качества продукции.
Используя возможности AI/ML, компании могут оставаться впереди в быстро развивающемся ландшафте Индустрии 4.0 и повышать общую эффективность своей деятельности.
@data_work
❤3👍2🔥1
Впечатляют масштабы использования AI/ML в современном мире?
Anonymous Poll
85%
Да - курто!
15%
Уже привык(ла) к этому
С праздником 8 Марта, дорогие девушки! Вы прекрасны каждый день, а не только сегодня🌺🌺🌺
Мы также хотим напомнить, что женщины играют важную роль в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Мы гордимся женскими достижениями в этой области и благодарны за ваш вклад в развитие технологий будущего.
Все больше женщин-специалистов успешно работают в сфере машинного обучения и разработки искусственного интеллекта, создавая инновационные решения и продукты.
Пусть ваше вдохновение и талант помогут сделать мир лучше с помощью технологий искусственного интеллекта! С праздником!🌺
@data_work
Мы также хотим напомнить, что женщины играют важную роль в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Мы гордимся женскими достижениями в этой области и благодарны за ваш вклад в развитие технологий будущего.
Все больше женщин-специалистов успешно работают в сфере машинного обучения и разработки искусственного интеллекта, создавая инновационные решения и продукты.
Пусть ваше вдохновение и талант помогут сделать мир лучше с помощью технологий искусственного интеллекта! С праздником!🌺
@data_work
❤8👍2🔥2
Сегодня мы начали #DataHack для сотрудников компании Orange по всему миру, с участниками из 18 стран и 5 континентов (какой континент еще отсутствует 🤔?)!
Будет много практики и реальных бизнес-задач, с акцентом на энергетический рынок (что особенно близко мне, поскольку здесь много места для оптимизации и это имеет реальное влияние). Мы будем прогнозировать цены на день вперед.
DataWorkshop, как всегда, отвественные за машинное обучение и создает условия для участников, чтобы они могли получить максимум от машинного обучения.
@data_work
Будет много практики и реальных бизнес-задач, с акцентом на энергетический рынок (что особенно близко мне, поскольку здесь много места для оптимизации и это имеет реальное влияние). Мы будем прогнозировать цены на день вперед.
DataWorkshop, как всегда, отвественные за машинное обучение и создает условия для участников, чтобы они могли получить максимум от машинного обучения.
@data_work
👍3❤2🔥1
Отдельно нужно рассказать про задачу, связанную с прогнозированием цен на энергию на рынке на день вперед.
В энергетической отрасли "рынок на день вперед" относится к процессу покупки и продажи энергии на фьючерсном рынке с поставкой на следующий день.
1️⃣ Рынок на день вперед позволяет поставщикам и потребителям энергии планировать свое потребление энергии и закупки заблаговременно, основываясь на прогнозируемых рыночных условиях.
2️⃣ Цены на энергию на рынке на сутки вперед определяются спросом и предложением, а также такими факторами, как погода, цены на топливо и доступность инфраструктуры передачи.
3️⃣ Производители и дистрибьюторы энергии используют рынок на сутки вперед, чтобы управлять своими рисками, фиксируя цены на будущие поставки энергии.
4️⃣ Потребители энергии также могут использовать рынок на сутки вперед для управления своими расходами на электроэнергию, покупая ее при низких ценах.
5️⃣ Рынок на сутки вперед - это всего лишь один из нескольких энергетических рынков, которые работают в разные временные рамки и используют разные механизмы ценообразования для облегчения покупки и продажи энергии.
@data_work
В энергетической отрасли "рынок на день вперед" относится к процессу покупки и продажи энергии на фьючерсном рынке с поставкой на следующий день.
1️⃣ Рынок на день вперед позволяет поставщикам и потребителям энергии планировать свое потребление энергии и закупки заблаговременно, основываясь на прогнозируемых рыночных условиях.
2️⃣ Цены на энергию на рынке на сутки вперед определяются спросом и предложением, а также такими факторами, как погода, цены на топливо и доступность инфраструктуры передачи.
3️⃣ Производители и дистрибьюторы энергии используют рынок на сутки вперед, чтобы управлять своими рисками, фиксируя цены на будущие поставки энергии.
4️⃣ Потребители энергии также могут использовать рынок на сутки вперед для управления своими расходами на электроэнергию, покупая ее при низких ценах.
5️⃣ Рынок на сутки вперед - это всего лишь один из нескольких энергетических рынков, которые работают в разные временные рамки и используют разные механизмы ценообразования для облегчения покупки и продажи энергии.
@data_work
👍3🔥3❤1
Хочешь знать больше как ML может помочь на энергетический рынке?
Anonymous Poll
26%
Да, очень - я как раз тут работаю!
54%
Интересно, хотя работаю в другой отрасли
20%
Ничего не понятно, но оооочень интересноо 😎
Всего за 15 коротких недель ChatGPT сильно взволновал мир - повлиял на рынок труда (и это только начало), разрушил системы образования и привлек миллионы пользователей, от крупных банков до рядовых сотрудников и простых людей.
Хотя ChatGPT и критиковали за неточные ответы, предвзятость и т.д. Кто-то с его помощью уже успел написать книгу, диплом, кто-то начал заменять разработчиков, копирайтеров и других специалистов…
Сегодня мировые новости снова вещают об OpenAi, а точнее о релизе более мощного инструмента - GPT-4 . Он доступен только в платной подписке ChatGPT Plus .
В OpenAI заявили, что потратили 6 месяцев на то, чтобы сделать GPT-4 более безопасным и согласованным.
Согласно OpenAI, эта языковая модель следующего поколения является более продвинутой в трех ключевых областях: креативность, визуальный ввод и более длинный контекст.
Одной из самых привлекательных новых фишек GPT-4 является возможность обрабатывать не только слова, но и изображения, что называется "мультимодальной" технологией. Это дает возможность отправить картинку вместе с текстом - и оба эти изображения GPT-4 сможет обработать и обсудить. Возможность ввода видео также не за горами.
Несмотря, что GPT-4 стал более продвинутой версией по сравнению с GPT-3.5, он имеет недостатки:
❌ ему не хватает информации о событиях, которые произошли примерно после сентября 2021 года, когда было завершено его обучение на данных
❌ он «не учится на своем опыте»
❌ он по-прежнему может давать неверные ответы
❌ ему характерны предвзятость, предубеждения и даже враждебные советы
Сегодня никто точно не может предсказать, чем это обернется для всех нас. Но очевидно то, что простые процессы будут автоматизированы и в ближайшие годы на рынке труда все очень сильно поменяется.
Некоторые профессии действительно перестанут существовать, но должны появиться новые 🙂
По поводу Data Science - что-то будет еще более автоматизировано , но пока эта область относится к творческой, где ИИ без человека не справится 😎.
@data_work
Хотя ChatGPT и критиковали за неточные ответы, предвзятость и т.д. Кто-то с его помощью уже успел написать книгу, диплом, кто-то начал заменять разработчиков, копирайтеров и других специалистов…
Сегодня мировые новости снова вещают об OpenAi, а точнее о релизе более мощного инструмента - GPT-4 . Он доступен только в платной подписке ChatGPT Plus .
В OpenAI заявили, что потратили 6 месяцев на то, чтобы сделать GPT-4 более безопасным и согласованным.
Согласно OpenAI, эта языковая модель следующего поколения является более продвинутой в трех ключевых областях: креативность, визуальный ввод и более длинный контекст.
Одной из самых привлекательных новых фишек GPT-4 является возможность обрабатывать не только слова, но и изображения, что называется "мультимодальной" технологией. Это дает возможность отправить картинку вместе с текстом - и оба эти изображения GPT-4 сможет обработать и обсудить. Возможность ввода видео также не за горами.
Несмотря, что GPT-4 стал более продвинутой версией по сравнению с GPT-3.5, он имеет недостатки:
Сегодня никто точно не может предсказать, чем это обернется для всех нас. Но очевидно то, что простые процессы будут автоматизированы и в ближайшие годы на рынке труда все очень сильно поменяется.
Некоторые профессии действительно перестанут существовать, но должны появиться новые 🙂
По поводу Data Science - что-то будет еще более автоматизировано , но пока эта область относится к творческой, где ИИ без человека не справится 😎.
@data_work
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8❤1🔥1
Как относишься к таким новостям об ИИ?
Anonymous Poll
75%
Хочу стать участником по созданию ИИ :)
7%
Немного пугают такие новости
18%
Ничего не понятно, но интересно
Пока все говорят о GPT4, Google запускает API для своей большой языковой модели PaLM, чтобы бросить вызов OpenAI (вы слышали об этом?)
Предприятия и разработчики смогут использовать систему для создания пользовательских чат-ботов и многого другого:
1️⃣ Google предоставляет простые в использовании API и инструменты, позволяющие разработчикам создавать приложения следующего поколения для генеративного ИИ.
2️⃣ PaLM API и MakerSuite — это два инструмента, которые разработчики могут использовать для доступа к большим языковым моделям Google, быстрого прототипирования, настройки моделей, дополнения наборов данных синтетическими данными и создания современных вложений.
3️⃣ Google стремится создавать ответственные и безопасные инструменты искусственного интеллекта, которые разработчики могут использовать для создания своих приложений и их масштабирования при поддержке инфраструктуры и сервисов Google.
@data_work
Предприятия и разработчики смогут использовать систему для создания пользовательских чат-ботов и многого другого:
1️⃣ Google предоставляет простые в использовании API и инструменты, позволяющие разработчикам создавать приложения следующего поколения для генеративного ИИ.
2️⃣ PaLM API и MakerSuite — это два инструмента, которые разработчики могут использовать для доступа к большим языковым моделям Google, быстрого прототипирования, настройки моделей, дополнения наборов данных синтетическими данными и создания современных вложений.
3️⃣ Google стремится создавать ответственные и безопасные инструменты искусственного интеллекта, которые разработчики могут использовать для создания своих приложений и их масштабирования при поддержке инфраструктуры и сервисов Google.
@data_work
🔥4👍2❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Соединяя точки, мы имеем дело с вербально физическим процессом (а не просто метафорой).
В приложенном видео, у нас есть (вдохновленный) нейрон, который ищет пару, чтобы объединить усилия, и кто знает, какой результат появится.... может быть, что-то гениальное 🥳.
P.S. Кстати, именно так тренируется естественный интеллект, а то в последнее время кажется, что искусственного интеллекта слишком много, но естественный интеллект тоже нужно тренировать 😎
@data_work
В приложенном видео, у нас есть (вдохновленный) нейрон, который ищет пару, чтобы объединить усилия, и кто знает, какой результат появится.... может быть, что-то гениальное 🥳.
P.S. Кстати, именно так тренируется естественный интеллект, а то в последнее время кажется, что искусственного интеллекта слишком много, но естественный интеллект тоже нужно тренировать 😎
@data_work
❤7🔥3👍2
Пытаешься ли Ты также тренировать свои (натуральные) нейроны?
Anonymous Poll
40%
Да, изучаю ML :)
38%
Да, все вемя изучаю что-то новое
10%
Нет, но завтра начну :))
12%
Нет, мне лень :((
🔥7
А именно - принять участие в нашем интенсиве по Data Science с конкурсом на платформе Kaggle!
В рамках интенсива познакомишься с основами Data Science и машинного обучения, а также применишь полученные знания на практике, решая реальную задачу на реальных данных.
Тема конкурса - "Будет ли пациент с диабетом направлен в больницу в течение 30 дней". У Тебя есть всего несколько дней, чтобы проанализировать данные и разработать модель, которая сможет предсказать, будет ли пациент направлен в больницу в ближайшие 30 дней.
Для новичков предусмотрены дополнительные шпаргалки 😉
Не упусти возможность проверить свои знания и навыки в Data Science на реальных данных! Конкурс уже стартовал и закончится в воскресенье (2 апреля) в 23:59 по Варшаве.
Данный конкурс проводится в рамках нашего курса по Data Science, но также присоединиться к нему могут и участники нашего закрытого клуба.
Стать участником конкурса и получить материалы к 10+ ранее проведенным авторским интенсивам на реальных данных, можно по ЭТОЙ ссылке.
@data_work
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍2🎉1
🤖 Нейронные сети - это не просто нашумевшая тема (даже я немного устал от последних новостей😁). Это мощный инструмент, который позволяет создавать интеллектуальные системы, способные обрабатывать сложные данные и принимать решения на основе обучения.
Я рад пригласить Тебя на наш новый курс по нейронным сетям, который стартует уже 3 апреля. На этом курсе мы рассмотрим самые современные методы и технологии, связанные с нейронными сетями.
В течение курса изучим:
👉 Основы и принципы работы нейронных сетей;
👉 Различные типы нейронных сетей и их применение;
👉 Методы обучения нейронных сетей и оптимизации их работы;
👉 Работу с данными и обработку изображений в нейронных сетях;
👉 Применение нейронных сетей в реальных проектах и задачах и др.
Я поделюсь с Тобой своими знаниями и опытом, а также предоставлю практические задания, которые помогут закрепить полученные знания.
Курс по нейронным сетям - это уникальная возможность разобраться в суперсложной концепции нейронных сетей буквально за считанные дни.
Курс состоит из 4 модулей.
Напиши на hello@dataworkshop.ru, что хочешь получить мою авторскую книгу из 1 модуля курса по нейронным сетям в подарок и мы пришлем :)
@data_work
Я рад пригласить Тебя на наш новый курс по нейронным сетям, который стартует уже 3 апреля. На этом курсе мы рассмотрим самые современные методы и технологии, связанные с нейронными сетями.
В течение курса изучим:
👉 Основы и принципы работы нейронных сетей;
👉 Различные типы нейронных сетей и их применение;
👉 Методы обучения нейронных сетей и оптимизации их работы;
👉 Работу с данными и обработку изображений в нейронных сетях;
👉 Применение нейронных сетей в реальных проектах и задачах и др.
Я поделюсь с Тобой своими знаниями и опытом, а также предоставлю практические задания, которые помогут закрепить полученные знания.
Курс по нейронным сетям - это уникальная возможность разобраться в суперсложной концепции нейронных сетей буквально за считанные дни.
Курс состоит из 4 модулей.
Напиши на hello@dataworkshop.ru, что хочешь получить мою авторскую книгу из 1 модуля курса по нейронным сетям в подарок и мы пришлем :)
@data_work
👍3🔥2😍2