Data Science | Machinelearning [ru] – Telegram
Data Science | Machinelearning [ru]
20.1K subscribers
630 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
​​😎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
​​👾Простая нейронная сеть без библиотек и матриц. Эволюционный алгоритм

В этой статье поговорим про эволюционный/генетический алгоритм и заставим нейросеть балансировать мячи.

Читать...
​​🧑‍💻Hadoop в любой непонятной ситуации. Как выжить кластеру в большой ML команде

В этой статье поговорим о том, какие сложности могут возникать при работе с кластером Hadoop и какие есть методы для их решения.

Читать...
​​🤔Как появляются ресурсы для запуска проектов на базе машинного обучения

В этой статье мы расскажем, откуда еще берутся ресурсы для запуска сложных моделей, как ИИ и облачные вычисления переплетаются между собой.

Читать...
​​📷Как нейросеть достопримечательности на фотокарточках распознавала

В этой статье поговорим о том, как можно подойти к задаче распознавания достопримечательностей, используя нейросети и совсем чуть-чуть собственных догадок по этому поводу.

Читать...
​​🧐Особенности прогнозирования продаж и оттока в условиях неопределенности

В этой статье я опишу свой опыт построения модели прогнозирования продаж конвергентных продуктов (2019-2021), а также прогнозирования оттока мобильных абонентов в 2022 году.

Читать...
​​😍Архитектура современных приложений на основе LLM

В этой статье мы рассмотрим пять наиболее важных этапов, который нужно пройти при разработке собственного приложения на основе LLM, формирующиеся общепринятые подходе к разработке таких приложений и предметные области, на которые стоит обратить внимание.

Читать...
🏠 Яндекс открыл в Питере образовательное пространство Школы анализа данных

ШАД продолжит готовить хардовых спецов в DS и ML на новой площадке. А также начнёт делиться экспертизой со всеми, кто хочет углубиться в технологии искусственного интеллекта и узнать больше о нейросетях. Преподаватели Школы и эксперты Яндекса будут проводить открытые лекции и воркшопы по ИИ, хакатоны по разработке и соревнования по МL. Также вместе со студентами Школы можно будет работать над учебными проектами в сфере DS, инфраструктуры больших данных и ИИ в прикладных науках: от прогнозирования биржевых котировок до сохранения краснокнижных животных с помощью нейросетей.
​​🦾Реализация нейронной сети для соревнования Digit Recognizer на Kaggle и её прикладное использование. Часть №1

В данной статье будет рассмотрено одно из решений обучающей задачи на платформе Kaggle по распознаванию рукописных цифр.


Читать...