📊 Шаг 3: Показатели распределения
✅ Среднее значение, медиана, процентиль:
Статистические показатели, такие как среднее значение, медиана и процентиль, используются для измерения центральной тенденции и разброса значений лекарственной реакции. Среднее значение показывает среднюю интенсивность реакции, медиана указывает на значение, разделяющее верхнюю и нижнюю половины данных, а процентили позволяют оценить долю пациентов, у которых реакция превышает определенную интенсивность.
✅ Параметры асимметрии:
Показатели асимметрии, такие как скошенность (skewness), используются для определения формы распределения лекарственной реакции. Положительная скошенность указывает на правостороннюю асимметрию, когда хвост распределения находится справа от пика, а отрицательная скошенность означает левостороннюю асимметрию.
💊 Шаг 4: Интерпретация результатов
На основе анализа распределения лекарственной реакции, медицинские эксперты могут сделать выводы о характере и степени реакции на лекарство. Это позволяет лучше понимать эффективность и безопасность лекарства для пациентов.
👩⚕️👨⚕️ Использование статистических методов в анализе лекарственной реакции помогает медицинским специалистам принимать обоснованные решения и улучшать лечение для пациентов. Это еще один пример того, как статистика играет важную роль в медицине и помогает нам лучше понять данные о здоровье и лекарственной терапии. ❤️
#статистика
✅ Среднее значение, медиана, процентиль:
Статистические показатели, такие как среднее значение, медиана и процентиль, используются для измерения центральной тенденции и разброса значений лекарственной реакции. Среднее значение показывает среднюю интенсивность реакции, медиана указывает на значение, разделяющее верхнюю и нижнюю половины данных, а процентили позволяют оценить долю пациентов, у которых реакция превышает определенную интенсивность.
✅ Параметры асимметрии:
Показатели асимметрии, такие как скошенность (skewness), используются для определения формы распределения лекарственной реакции. Положительная скошенность указывает на правостороннюю асимметрию, когда хвост распределения находится справа от пика, а отрицательная скошенность означает левостороннюю асимметрию.
💊 Шаг 4: Интерпретация результатов
На основе анализа распределения лекарственной реакции, медицинские эксперты могут сделать выводы о характере и степени реакции на лекарство. Это позволяет лучше понимать эффективность и безопасность лекарства для пациентов.
👩⚕️👨⚕️ Использование статистических методов в анализе лекарственной реакции помогает медицинским специалистам принимать обоснованные решения и улучшать лечение для пациентов. Это еще один пример того, как статистика играет важную роль в медицине и помогает нам лучше понять данные о здоровье и лекарственной терапии. ❤️
#статистика
👍5🔥3❤2
Понятен ли Тебе пример с использованием статистики в реальной жизни?
Anonymous Poll
53%
Да, все понял(а)
28%
Только в общих чертах
19%
Ничего не понятно, но очень интересно
📊✨ Необычное применение t-теста в бизнесе! 🚀🔬
Сегодня я хочу рассказать о способе использования статистического инструмента - t-теста в мире бизнеса. Как t-тест помогает компаниям принимать смелые решения на основе данных!
🔬🔍 Что такое t-тест?
T-тест - это статистический тест, который используется для сравнения средних значений двух групп и определения, насколько значимы различия между ними. Он дает возможность выявить скрытые секреты в данных и принять обоснованные решения на основе фактов!
💡📈 Примеры использования t-теста в бизнесе:
1️⃣ Проектирование упаковки: Представь, что Ты работаешь в компании, которая производит продукты, и Тебе необходимо решить, какая упаковка будет более привлекательной для потребителей. С помощью t-теста можешь сравнить реакции и предпочтения потребителей на две разные упаковки и определить, есть ли статистически значимая разница в их предпочтениях. Таким образом, сможешь выбрать наиболее привлекательную упаковку для вашего продукта.
2️⃣ Оптимизация ценообразования: T-тест может быть полезным инструментом при определении оптимального ценообразования. Представь, что у Тебя есть два варианта ценообразования для продукта: более высокая цена с большей прибылью или более низкая цена с большим объемом продаж. С помощью t-теста можешь сравнить средние значения прибыли между этими двумя вариантами и определить, какой вариант статистически более выгоден для вашего бизнеса.
3️⃣ Исследование удовлетворенности клиентов: Тебе интересно, влияют ли изменения в качестве обслуживания на удовлетворенность клиентов. С помощью t-теста сможешь сравнить средние оценки клиентов до и после внесения изменений и выявить, есть ли статистически значимое улучшение.
4️⃣ Оценка эффективности новой стратегии: Ты разрабатываешь новую стратегию управления проектами и хочешь узнать, насколько она лучше предыдущей. T-тест позволит сравнить среднее время выполнения проектов между двумя стратегиями и определить, является ли новая стратегия статистически значимым улучшением.
Сегодня я хочу рассказать о способе использования статистического инструмента - t-теста в мире бизнеса. Как t-тест помогает компаниям принимать смелые решения на основе данных!
🔬🔍 Что такое t-тест?
T-тест - это статистический тест, который используется для сравнения средних значений двух групп и определения, насколько значимы различия между ними. Он дает возможность выявить скрытые секреты в данных и принять обоснованные решения на основе фактов!
💡📈 Примеры использования t-теста в бизнесе:
1️⃣ Проектирование упаковки: Представь, что Ты работаешь в компании, которая производит продукты, и Тебе необходимо решить, какая упаковка будет более привлекательной для потребителей. С помощью t-теста можешь сравнить реакции и предпочтения потребителей на две разные упаковки и определить, есть ли статистически значимая разница в их предпочтениях. Таким образом, сможешь выбрать наиболее привлекательную упаковку для вашего продукта.
2️⃣ Оптимизация ценообразования: T-тест может быть полезным инструментом при определении оптимального ценообразования. Представь, что у Тебя есть два варианта ценообразования для продукта: более высокая цена с большей прибылью или более низкая цена с большим объемом продаж. С помощью t-теста можешь сравнить средние значения прибыли между этими двумя вариантами и определить, какой вариант статистически более выгоден для вашего бизнеса.
3️⃣ Исследование удовлетворенности клиентов: Тебе интересно, влияют ли изменения в качестве обслуживания на удовлетворенность клиентов. С помощью t-теста сможешь сравнить средние оценки клиентов до и после внесения изменений и выявить, есть ли статистически значимое улучшение.
4️⃣ Оценка эффективности новой стратегии: Ты разрабатываешь новую стратегию управления проектами и хочешь узнать, насколько она лучше предыдущей. T-тест позволит сравнить среднее время выполнения проектов между двумя стратегиями и определить, является ли новая стратегия статистически значимым улучшением.
📈💼 Вот они, реальные примеры использования t-теста в бизнесе! Этот инструмент позволяет делать обоснованные решения на основе данных, оптимизировать свою деятельность и достигать новых успехов. Взлетай выше, используя статистику в своем бизнесе! 💥🚀
#Статистика
#Статистика
👍5❤2🔥2
Удавалось ли Тебе использовать t-test в своей работе?
Anonymous Poll
31%
Да, пробовал(а)👍
57%
Нет, но хочу попробовать🤓
12%
Не понимаю, как это работает🙄
🚩 Осторожно! Популярные ловушки при проведении A/B-тестов! 🧪💥
🔎 A/B-тестирование - это мощный инструмент для оптимизации Твоего продукта или сайта. Однако, несмотря на свою популярность, многие команды все еще совершают ошибки, которые могут исказить результаты и препятствовать принятию правильных решений. Давай рассмотрим некоторые популярные ошибки и узнаем, как их избежать!
🔴 Ошибка 1: Недостаточный объем данных
Пожалуй, одна из наиболее распространенных ошибок - недостаточный объем данных для анализа. Помни, что статистическая значимость достигается при наличии достаточно большой выборки. Поэтому убедись, что Твой тест запущен на достаточно большой аудитории, чтобы получить достоверные результаты.
🔵 Как избежать: Проанализируй предварительные данные и определи необходимый объем выборки, чтобы обнаружить значимые различия. Увеличь выборку, если это необходимо, или рассмотри возможность продолжения теста на более длительный период.
🔴 Ошибка 2: Множественное сравнение
Если проводишь несколько A/B-тестов одновременно без коррекции на множественное сравнение, рискуешь получить ложно-положительные результаты. Каждый дополнительный тест увеличивает вероятность того, что найдется статистически значимое различие случайно.
🔵 Как избежать: Используй поправку Бонферрони или другие методы коррекции на множественное сравнение. Ограничь количество одновременно проводимых тестов и убедись, что принимаешь решения на основе совокупных результатов, а не только на одном тесте.
🔴 Ошибка 3: Некорректное разделение аудитории
Разделение аудитории на группы должно быть случайным и сбалансированным. Неправильное разделение может привести к систематическим искажениям результатов, если, например, одна группа получает более сложные условия, чем другая.
🔵 Как избежать: Используй рандомизацию для разделения аудитории на группы. Убедись, что разделение выполняется случайным образом и с учетом всех важных факторов.
🔎 A/B-тестирование - это мощный инструмент для оптимизации Твоего продукта или сайта. Однако, несмотря на свою популярность, многие команды все еще совершают ошибки, которые могут исказить результаты и препятствовать принятию правильных решений. Давай рассмотрим некоторые популярные ошибки и узнаем, как их избежать!
🔴 Ошибка 1: Недостаточный объем данных
Пожалуй, одна из наиболее распространенных ошибок - недостаточный объем данных для анализа. Помни, что статистическая значимость достигается при наличии достаточно большой выборки. Поэтому убедись, что Твой тест запущен на достаточно большой аудитории, чтобы получить достоверные результаты.
🔵 Как избежать: Проанализируй предварительные данные и определи необходимый объем выборки, чтобы обнаружить значимые различия. Увеличь выборку, если это необходимо, или рассмотри возможность продолжения теста на более длительный период.
🔴 Ошибка 2: Множественное сравнение
Если проводишь несколько A/B-тестов одновременно без коррекции на множественное сравнение, рискуешь получить ложно-положительные результаты. Каждый дополнительный тест увеличивает вероятность того, что найдется статистически значимое различие случайно.
🔵 Как избежать: Используй поправку Бонферрони или другие методы коррекции на множественное сравнение. Ограничь количество одновременно проводимых тестов и убедись, что принимаешь решения на основе совокупных результатов, а не только на одном тесте.
🔴 Ошибка 3: Некорректное разделение аудитории
Разделение аудитории на группы должно быть случайным и сбалансированным. Неправильное разделение может привести к систематическим искажениям результатов, если, например, одна группа получает более сложные условия, чем другая.
🔵 Как избежать: Используй рандомизацию для разделения аудитории на группы. Убедись, что разделение выполняется случайным образом и с учетом всех важных факторов.
👍4
🔴 Ошибка 4: Неправильный выбор метрик
Выбор неподходящих метрик или недостаточно четкое определение целевых показателей может привести к неправильному искажению результатов тестирования. Важно выбрать метрики, которые соответствуют конкретным целям и отражают влияние изменений.
🔵 Как избежать: Определи четкие цели и метрики, которые отображают эти цели. Постоянно обсуждай и пересматривай выбранные метрики, чтобы убедиться в их соответствии бизнес-целям.
📣 Учти эти ошибки, чтобы сделать свои A/B-тесты более точными и надежными! Постоянное обучение и совершенствование Твоего подхода к тестированию помогут принимать обоснованные решения и достичь высоких результатов. Успехов в экспериментах! 💪💡
Популярные ошибки во время проведения A/B тестов подробно разбираем во 2-м модуле нашего курса по статистике.
#статистика
Выбор неподходящих метрик или недостаточно четкое определение целевых показателей может привести к неправильному искажению результатов тестирования. Важно выбрать метрики, которые соответствуют конкретным целям и отражают влияние изменений.
🔵 Как избежать: Определи четкие цели и метрики, которые отображают эти цели. Постоянно обсуждай и пересматривай выбранные метрики, чтобы убедиться в их соответствии бизнес-целям.
📣 Учти эти ошибки, чтобы сделать свои A/B-тесты более точными и надежными! Постоянное обучение и совершенствование Твоего подхода к тестированию помогут принимать обоснованные решения и достичь высоких результатов. Успехов в экспериментах! 💪💡
Популярные ошибки во время проведения A/B тестов подробно разбираем во 2-м модуле нашего курса по статистике.
#статистика
dataworkshop.ru
Практическое введение в статистику| Курс по статистике|DataWorkshop
👍4❤2🔥2
Доводилось ли Тебе совершать подобные ошибки?😎
Anonymous Poll
9%
Да, последствия были не очень 😬
23%
Да, но сильно никто не пострадал 🤐
5%
Нет, я все это уже знаю 🤓
64%
Нет, я еще с этим и не работал(а)🙄
📊 Сегодня мы погрузимся в увлекательный мир многоруких бандитов и их практическое применение в статистике. 🤓
Что такое многорукий бандит? 🎰 Это не только популярная игра в казино, но и мощный инструмент в анализе данных. Мы можем рассматривать многоруких бандитов как проблему оптимального выбора из нескольких вариантов с неизвестными вероятностями успеха.
В статистике, многорукие бандиты могут помочь нам в решении множества задач. Допустим, у нас есть несколько вариантов маркетинговых стратегий, и нужно определить, какая из них даст наилучший результат. Здесь многорукие бандиты приходят на помощь! 📈
Используя статистические методы и алгоритмы, мы можем определить оптимальный выбор, основываясь на имеющихся данных и вероятностях успеха каждой стратегии. Таким образом, мы можем принимать обоснованные решения, минимизируя риски и максимизируя выгоду. 💡
Практическое использование многоруких бандитов находит применение в различных сферах, таких как маркетинг, электронная коммерция, клинические исследования и многое другое. Этот инструмент помогает нам лучше понять данные, принимать обоснованные решения и достигать желаемых результатов.
О многоруких бандитах подробнее рассказываю на практических примерах в 3-м модуле моего авторского курса по статистике.
И помни, статистика - это не только числа и графики, но и мощный инструмент, который помогает нам принимать обоснованные решения и достигать успеха. 💪
#статистика
Что такое многорукий бандит? 🎰 Это не только популярная игра в казино, но и мощный инструмент в анализе данных. Мы можем рассматривать многоруких бандитов как проблему оптимального выбора из нескольких вариантов с неизвестными вероятностями успеха.
В статистике, многорукие бандиты могут помочь нам в решении множества задач. Допустим, у нас есть несколько вариантов маркетинговых стратегий, и нужно определить, какая из них даст наилучший результат. Здесь многорукие бандиты приходят на помощь! 📈
Используя статистические методы и алгоритмы, мы можем определить оптимальный выбор, основываясь на имеющихся данных и вероятностях успеха каждой стратегии. Таким образом, мы можем принимать обоснованные решения, минимизируя риски и максимизируя выгоду. 💡
Практическое использование многоруких бандитов находит применение в различных сферах, таких как маркетинг, электронная коммерция, клинические исследования и многое другое. Этот инструмент помогает нам лучше понять данные, принимать обоснованные решения и достигать желаемых результатов.
О многоруких бандитах подробнее рассказываю на практических примерах в 3-м модуле моего авторского курса по статистике.
И помни, статистика - это не только числа и графики, но и мощный инструмент, который помогает нам принимать обоснованные решения и достигать успеха. 💪
#статистика
👍6❤1🔥1
Знаешь, в чем разница между многорукими бандитами и A/B тестами?
Anonymous Poll
13%
Да, я прошел (а) курс по статистике 😎
84%
Нет, но хочу узнать 🤓
2%
Нет разницы 🙄
🎰 Многорукие бандиты против A/B-тестирования: разница в подходе и оптимизации! 🧪
Сегодня я хочу более детально раскрыть отличия между многорукими бандитами и A/B-тестированием. Давай разберемся, как эти методы подходят для различных ситуаций и как они обеспечивают оптимизацию решений. 🤓
A/B-тестирование, вероятно, Тебе уже знакомо. Оно основано на сравнении двух вариантов (A и B - с целью выявления лучшего. Например, в маркетинге можно проводить A/B-тестирование, чтобы определить, какой заголовок в рекламном объявлении привлекает больше кликов.
Многорукие бандиты представляют собой более сложный и гибкий подход к оптимизации решений. Вместо сравнения только двух вариантов, они позволяют нам исследовать и выбирать из множества вариантов, называемых "руками".
В каждой "руке" находится определенная стратегия или вариант, и алгоритм многорукого бандита распределяет трафик или ресурсы между этими руками, чтобы найти оптимальное решение.
Для лучшего понимания рассмотрим пример в области контент-платформ. Предположим, у нас есть несколько вариантов заголовков статьи, и нужно определить, какой из них привлекает больше читателей. В A/B-тестировании Ты бы разделил(а) трафик на две группы, где одной показывал(а) бы заголовок A, а другой - заголовок B.
Однако, если у Тебя есть много заголовков, многорукие бандиты позволят распределить трафик между ними с учетом производительности каждого заголовка, и тем самым, оптимизировать привлечение читателей.
Главное отличие между многорукими бандитами и A/B-тестированием заключается в возможности оптимизировать выбор из множества вариантов, учитывая их эффективность.
Сегодня я хочу более детально раскрыть отличия между многорукими бандитами и A/B-тестированием. Давай разберемся, как эти методы подходят для различных ситуаций и как они обеспечивают оптимизацию решений. 🤓
A/B-тестирование, вероятно, Тебе уже знакомо. Оно основано на сравнении двух вариантов (A и B - с целью выявления лучшего. Например, в маркетинге можно проводить A/B-тестирование, чтобы определить, какой заголовок в рекламном объявлении привлекает больше кликов.
Многорукие бандиты представляют собой более сложный и гибкий подход к оптимизации решений. Вместо сравнения только двух вариантов, они позволяют нам исследовать и выбирать из множества вариантов, называемых "руками".
В каждой "руке" находится определенная стратегия или вариант, и алгоритм многорукого бандита распределяет трафик или ресурсы между этими руками, чтобы найти оптимальное решение.
Для лучшего понимания рассмотрим пример в области контент-платформ. Предположим, у нас есть несколько вариантов заголовков статьи, и нужно определить, какой из них привлекает больше читателей. В A/B-тестировании Ты бы разделил(а) трафик на две группы, где одной показывал(а) бы заголовок A, а другой - заголовок B.
Однако, если у Тебя есть много заголовков, многорукие бандиты позволят распределить трафик между ними с учетом производительности каждого заголовка, и тем самым, оптимизировать привлечение читателей.
Главное отличие между многорукими бандитами и A/B-тестированием заключается в возможности оптимизировать выбор из множества вариантов, учитывая их эффективность.
Многорукие бандиты позволяют находить более оптимальные решения в условиях неопределенности, где есть больше чем два варианта для сравнения.
И еще - в A/B “коней на переправе не меняют”, т.е. ждешь окончания эксперимента и потом делаешь выводы.
Во многоруких бандитах если видишь что какая-то стратегия идет лучше, даешь ей все больше и больше шансов, тем самым минимизируешь потери слабых стратегий ( бизнесу это подход очень нравится, если все правильно делать 😎).
Интересно, правда? Многорукие бандиты и A/B-тестирование - это мощные инструменты выбора и оптимизации в различных областях. Важно выбирать подход, который лучше соответствует Твоим целям и специфике проблемы, с которой сталкиваешься.
Но, как показывает мой опыт - теория без практики абсолютно бесполезна. Нельзя стать крутым водителем, если выучить только правила дорожного движения. Поэтому приглашаю Тебя на мой практический курс по статистике. Уже с первых уроков будем писать код и применять полученные знания на практике 🧠💪 .
#статистика
И еще - в A/B “коней на переправе не меняют”, т.е. ждешь окончания эксперимента и потом делаешь выводы.
Во многоруких бандитах если видишь что какая-то стратегия идет лучше, даешь ей все больше и больше шансов, тем самым минимизируешь потери слабых стратегий ( бизнесу это подход очень нравится, если все правильно делать 😎).
Интересно, правда? Многорукие бандиты и A/B-тестирование - это мощные инструменты выбора и оптимизации в различных областях. Важно выбирать подход, который лучше соответствует Твоим целям и специфике проблемы, с которой сталкиваешься.
Но, как показывает мой опыт - теория без практики абсолютно бесполезна. Нельзя стать крутым водителем, если выучить только правила дорожного движения. Поэтому приглашаю Тебя на мой практический курс по статистике. Уже с первых уроков будем писать код и применять полученные знания на практике 🧠💪 .
#статистика
dataworkshop.ru
Практическое введение в статистику| Курс по статистике|DataWorkshop
👍4🔥2❤1
Теперь понятно отличие между многорукими бандитами и A/B тестом?
Anonymous Poll
37%
Да 👍
63%
Теперь надо попробовать еще на практике 😎
0%
Я и так знал(а) отличие 🙂
Сегодня у меня важные новости 💥
🌟 С момента запуска моего авторского курса по статистике он был доступен в качестве бонуса для всех участников закрытого клуба. Многие уже воспользовались этой возможностью и успешно освоили курс, позволяющий мастерски работать с данными. 💪
Однако, я рад сообщить, что у Тебя все еще есть шанс стать участником DWClub и получить курс по статистике в подарок! 🎁Вместе мы будем осваивать методы, необходимые для анализа данных и принятия обоснованных решений. 📊
Однако, учти, что с 25 июня курс по статистике будет доступен только отдельно по цене 150 евро. Он больше не будет предоставляться в качестве бонуса. Поэтому, если Ты все еще размышляешь о присоединении к клубу и получении этого ценного курса в подарок, то есть еще немного времени! ⌛️
Почему статистика так важна? Потому что она является неотъемлемой базой для качественной работы с данными. Именно с ней можно преобразовать массу информации в ценные и практические знания.
А мой курс построен на основе десятков прочитанных книг и тысяч часов практики в области статистики.
Что делает этот курс особенным? Мы сразу переходим к практике! С первых уроков будешь применять статистические методы, писать код и работать с реальными данными. Забудь о теоретической сухости и запоминании формул - мы идем прямо к делу!
Я осознал, что сложные концепции не всегда легко понять, поэтому я постарался объяснить их наиболее простым и доступным языком. Вместе мы преодолеем все преграды и освоим ключевые принципы статистики.
Получить курс по статистике 💥
#статистика
🌟 С момента запуска моего авторского курса по статистике он был доступен в качестве бонуса для всех участников закрытого клуба. Многие уже воспользовались этой возможностью и успешно освоили курс, позволяющий мастерски работать с данными. 💪
Однако, я рад сообщить, что у Тебя все еще есть шанс стать участником DWClub и получить курс по статистике в подарок! 🎁Вместе мы будем осваивать методы, необходимые для анализа данных и принятия обоснованных решений. 📊
Однако, учти, что с 25 июня курс по статистике будет доступен только отдельно по цене 150 евро. Он больше не будет предоставляться в качестве бонуса. Поэтому, если Ты все еще размышляешь о присоединении к клубу и получении этого ценного курса в подарок, то есть еще немного времени! ⌛️
Почему статистика так важна? Потому что она является неотъемлемой базой для качественной работы с данными. Именно с ней можно преобразовать массу информации в ценные и практические знания.
А мой курс построен на основе десятков прочитанных книг и тысяч часов практики в области статистики.
Что делает этот курс особенным? Мы сразу переходим к практике! С первых уроков будешь применять статистические методы, писать код и работать с реальными данными. Забудь о теоретической сухости и запоминании формул - мы идем прямо к делу!
Я осознал, что сложные концепции не всегда легко понять, поэтому я постарался объяснить их наиболее простым и доступным языком. Вместе мы преодолеем все преграды и освоим ключевые принципы статистики.
Получить курс по статистике 💥
#статистика
👍6❤2🎉2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Сегодня нам нужна Твоя помощь и обратная связь 🙂
Ответь, пожалуйста, на вопрос ниже - будем очень благодарны 🙏.
Ответь, пожалуйста, на вопрос ниже - будем очень благодарны 🙏.
❤3
Насколько Тебе важна помощь в трудоустройстве после завершения наших курсов?
Anonymous Poll
65%
Очень важна
24%
Я не ищу пока новую работу
2%
Я владелец своего бизнеса
9%
Надо подумать
❤3💯2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥5❤2👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Кстати в курсе, что Python - это язык, который хочешь изучить?
Я работал с разными языками программирования (в случае ML/DS - прежде всего Python), и должен признать, что Python очень классный язык, и не только для работы с данными. А как у Тебя дела с Питоном?
Я работал с разными языками программирования (в случае ML/DS - прежде всего Python), и должен признать, что Python очень классный язык, и не только для работы с данными. А как у Тебя дела с Питоном?
❤3👍3🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🌟 Крутые новости в мире ML!
Контекст. Главное на видео, что модель Falcon40B запустили в демо чип AMD и даже ничего не сломалось - стишок получился.
Предыстория. В мае 2023 года Nvidia стала первым производителем микросхем, стоимость которых превысила 1 трлн долларов.
И вот тут новость… Анонс чипа AMD (это конкурент NVidia) MI300X это может стать качественной альтернативой для карточки Nvidia H100.
AMD также пробует сделать так, чтобы мы могли этот чип использовать - уже пилят, PyTorch 2.0 и тюнят модели на Hugging Face.
Возможно, это разрушение монополии Nvidia (но это не точно 😂).
Кстати, так уже получилось, что сейчас все больше моего фокуса тоже в LLM. Давай соберем хотя бы 50 огоньков 🔥, тогда пришлю крутую шпаргалку про LLM (можно сказать мой конспект, который делаю по утрам - структурирую бешенный поток информации в этой теме). Хочешь?
Контекст. Главное на видео, что модель Falcon40B запустили в демо чип AMD и даже ничего не сломалось - стишок получился.
Предыстория. В мае 2023 года Nvidia стала первым производителем микросхем, стоимость которых превысила 1 трлн долларов.
И вот тут новость… Анонс чипа AMD (это конкурент NVidia) MI300X это может стать качественной альтернативой для карточки Nvidia H100.
AMD также пробует сделать так, чтобы мы могли этот чип использовать - уже пилят, PyTorch 2.0 и тюнят модели на Hugging Face.
Возможно, это разрушение монополии Nvidia (но это не точно 😂).
Кстати, так уже получилось, что сейчас все больше моего фокуса тоже в LLM. Давай соберем хотя бы 50 огоньков 🔥, тогда пришлю крутую шпаргалку про LLM (можно сказать мой конспект, который делаю по утрам - структурирую бешенный поток информации в этой теме). Хочешь?
🔥50