Data Science | Machinelearning [ru] – Telegram
Data Science | Machinelearning [ru]
20.1K subscribers
629 photos
39 videos
29 files
3.52K links
Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM.

По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin

РКН: https://vk.cc/cJPGXD
Download Telegram
​​👾Предтеча ИИ и робототехники: автоматоны нашей эры и немного других механических устройств

В этой статье мы расскажем об автоматонах, устройствах и протоандроидах, созданных в нашей эре до ХХ века.

Читать...
​​🧐Архитектура аналитической платформы Modus ч.2: BI

В этой статье поговорим об общем устройстве BI-системы и подробнее остановимся на анатомии Modus BI.

Читать...
​​🗺Опыт визуализации данных на геокарте

В этой статье я хочу поделиться своим опытом решения задач, связанных с отображением данных на геокарте: как самим решением, так и инструментами, которые мы для этого использовали.

Читать...
​​😎Дружим YOLACT и RockChip: запуск инстанс-сегментации на китайском одноплатнике

В этой статье автор поделиться с вами своим опытом запуска YOLACT на edge-устройстве RockChip.

Читать...
​​😼Эволюция метрик качества машинного перевода. Часть 3

В этой статье поговорим о безреференсных нейросетевых метриках, а также выясним, какова сравнительная эффективность различных традиционных и нейросетевых метрик.

Читать...
​​😵Устранение галлюцинаций в LLM

В этой статье поговорим о том, почему LLMs говорят неправду и как это исправить.

Читать...
​​🗣7 аргументов почему UUID лучше, чем автоинкрементные идентификаторы

В этой статье мы рассмотрим, почему UUID часто являются лучшим выбором по сравнению с автоматически увеличивающимися идентификаторами.

Читать...
​​🧑‍💻Как я реплицировал данные с помощью postgres_fdw и dbt

В этой статье автор расскажет вам о собственном опыте извращенной репликаций данных между базами Postgres.

Читать...
​​😵Искусство ETL. Пишем собственный движок SQL на Spark [часть 1 из 5]

В этой статье я расскажу о разработке настоящего production ready инструмента, с интерактивным шеллом с подсветкой синтаксиса и автодополнением, который сможет работать в клиент-серверном режиме, и не только на кластере, но и локально.

Читать...
​​🤖Визуальное RPG с долговременной памятью, генерируемое из 3 нейросетей и LLamы

В этой статье автор покажет простому обывателю механизм безболезненного использования нейросетевых моделей в простых проектах при помощи Python и Hugging Face Transformers.

Читать...
​​🌳Деревья решений в pySpark: от семечка до параметрической оптимизации случайного леса

В этой статье я расскажу о простом для понимания, но в то же время достаточно эффективном алгоритме — дереве решений, а также его расширенной модификацией — случайных лесах решений, и их реализации с помощью PySpark MLib.

Читать...
​​👤Искусство ETL. Пишем собственный движок SQL на Spark [часть 2 из 5]

В данной статье я подробно расскажу о том, как написать на Java собственный интерпретатор объектно-ориентированного диалекта SQL с использованием Spark RDD API, заточенный на задачи подготовки и трансформации наборов данных.

Читать...
​​🤓Логика и принципы построения BI-дашборда

В этой статье поговорим кратко об общих принципах: с чего начать, какова логика и принципы, какие лучше визуализировать различные типы и срезы данных.

Читать...
​​DVC — прекрасный инструмент для DataScience

В этой статье я расскажу про DVC: инструмент, который многие, незаслуженно, обходят стороной.

Читать...
​​🤖Практическое применение моделей YOLO и ResNet для обнаружения нежелательных предметов на фотографиях

В данной статье мы рассмотрим практическое применение двух из самых популярных моделей YOLO и ResNet для обнаружения нежелательных предметов на фотографиях.

Читать...
​​🤔Разбираемся в отличии среднего чека от ARPU на примере одного интернет-магазина

В этой статье я расскажу то такое ARPU, средний чек, и как их рассчитывать.

Читать...
​​🧑‍💻Пять подходов к созданию ad-hoc-датафреймов в PySpark

В этой статье речь пойдет о создании датафреймов in-place без внешних зависимостей.

Читать...
​​🤖Разработка систем генеративного ИИ на базе ML Platform: создаем конкурента ChatGPT без миллионных инвестиций

В этом материале я расскажу, что такое GPT-модели, как упростить их создание под свои задачи, и покажу на практических примерах, как команда смогла создать GPT-модель при минимуме затрат.

Читать...
​​🙃Искусство ETL. Пишем собственный движок SQL на Spark [часть 3 из 5]

В этой статье я рассказываю о том, как написать собственный интерпретатор объектно-ориентированного диалекта SQL с использованием Spark RDD API, заточенный на задачи подготовки и трансформации наборов данных.

Читать...
​​🚀Process Mining. «Рентгеновская диагностика» бизнеса

В этой статье я расскажу, как для оптимизации процессов можно использовать технологии Process Mining на примере нашего продукта.

Читать...
​​🤖Есть один нюанс: как мы спасаем нейросети от классификации неоднозначных текстов

В этой статье я расскажу подробнее о нашем методе и процессе его разработки.

Читать...