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
​​💪Как мы запустили сервис вопросов и ответов, получили много хейта, а потом внедрили ML и ускорили процессы в разы

В этой статье я поделюсь с вами историей о том, как мы размечали данные, искали баланс между порогом вероятности и охватом вопросов, обучали и дообучали модель, а также расскажу об итогах нашей работы.

Читать...
​​🗣Большие языковые модели (LLM) в задачах

В этой статье на практических примерах рассмотрим какие задачи из коробки могут решать современные большие языковые модели (large language models, LLM).

Читать...
​​👋Распознавание русского жестового языка: распознаём до 3+ жестов в секунду на обычном ПК без видеокарты

В этой статье я расскажу, как и зачем мы создавали модель распознавания русского жестового языка и покажу, что из этого получилось.

Читать...
​​🌳Деревья ltree в PostgreSQL – простым языком

В этой статье я расскажу об иерархических деревьях ltree в PostgreSQL.

Читать...
​​👾Что эффективнее — усложнять модель или увеличивать количество данных?

В этой статье автор расскажет как определить, что объём данных достаточен, и где лежат границы между большим и маленьким объёмом данных.

Читать...
​​🖥Делим неделимое в Kubernetes: шеринг GPU с помощью MIG и TimeSlicing

В этой статье посмотрим, как применять технологии шеринга в Kubernetes, а также разработаем прототип автомасштабируемой инференс-платформы.

Читать...
​​🤖Дообучение saiga2_7b_lora

В данном руководстве расскажу и покажу вам, как дообучить 7-миллиардную модель под свои задачи.

Читать...
​​🛠Сетевой мультитул для ИТ и ИБ специалистов: zero-skill создание Telegram чат-бота с помощью ChatGPT

В этой статье я расскажу о своем опыте создания при помощи нейросетей Telegram чат-бота, полезного для сетевых инженеров и администраторов.

Читать...
​​👤Лексикографический симплекс-метод

В этой статье мы рассмотрим решение задачи линейного программирование симлекс-методом и лексикографическим симлекс-методом на Python.

Читать...
​​🏦Внутренние данные: топливо успеха в банковской индустрии, или Тайны загрузки данных, формирующих будущее инноваций

В этой статье расскажем как их искать, зачем и куда подключать, как они могут быть полезны и какую подготовительную работу мы проводим, прежде чем подключить.

Читать...
​​👣Airflow в Kubernetes. Часть 2

В этой статье мы рассмотрим синхронизацию списка DAG с удаленным репозиторием, сохранение логов Worker, и настройку доступа из внешней сети для Webserver.

Читать...
​​😎Потоковая обработка данных с помощью Kafka Streams: архитектура и ключевые концепции

В этой статье мы рассмотрим основные компоненты Kafka Streams и теоретические аспекты их использования.

Читать...
​​🗓Использование Workalendar для определения календарных дней

В этой статье решим задачу расчёта отклонений с помощью различных инструментов, в том числе с помощью библиотеки Workalendar, покажем преимущества её использования по сравнению с другими подходами и продемонстрируем доступный функционал.

Читать...
​​🧠Как мы обучили нейросеть создавать «разумные» протоколы совещаний

В данной статье расскажем, как применили нейросетевые технологии для абстрактивной суммаризации, требующей минимальной доработки человеком.

Читать...
​​💪GigaChat и русский жестовый язык

В этой статье я расскажу о том, как моя команда Vision RnD разработала серию моделей SignFlow, обеспечивающих перевод жестового языка на русский и американский английский в реальном времени.

Читать...
​​🦉Все, что нужно знать для разработки с использованием LLM

В этой статье автор объяснить ключевые технологии, необходимые для начала разработки приложений на основе LLM.

Читать...
Дарим на Новый Год большой набор книг по Data Science

Если кто не знал – Дед Мороз существует и обитает в нашей редакции. В честь праздника он выбрал 6 самых крутых книг по ML и DS и подарит их каждому из 5 счастливчиков, которых выберет бот.

Для участия нужно подписаться на наши каналы @data_secrets и @xor_journal — и нажать сюда ➡️ «Участвовать».

Итоги розыгрыша вы найдете 15 декабря в 19:00 в канале Data Secrets. С наступающим!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM