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
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...
​​👾Нейронные сети для планирования движения беспилотных автомобилей

В этой статье я расскажу, в чём преимущества машинного обучения перед эвристиками и чем может помочь Reinforcement Learning.


Читать...
​​🧠Организация GPU-вычислений для машинного обучения в компании: проблемы и трудности

В данной статье мы рассмотрим значение вычислений на GPU в сфере машинного обучения, ключевую роль ИИ в современном бизнесе и проблемы, с которыми сталкиваются компании при обеспечении эффективности вычислительных ресурсов.

Читать...
​​🫂Наш опыт внедрения платформы чат-ботов в помощь команде поддержки

В статье рассказываю о том, как наша служба поддержки реализовала масштабного чат-бота в помощь себе и коллегам.

Читать...
​​🐾Определение токсичности комментариев с помощью глубокого обучения

В этой статье рассмотрим, как можно использовать глубокое обучение для оценки различных негативных окрасок текста, таких как угрозы, непристойности, оскорбления.

Читать...
​​🔒Машинное обучение в сфере информационной безопасности – это движение в правильном направлении?

В этой статье поговорим о такой форме применения искусственного интеллекта (ИИ) как машинное обучение.

Читать...
​​⚡️Сервис изучения русского жестового языка с применением модели распознавания жестов

В этой статье я хочу рассказать о нашем сервисе изучения и представить небольшой кусочек, который вы сможете сами "пощупать".

Читать...
​​🗣Не радиус важен, а плотность! Часть 1: Глубокий взгляд на precision и recall

В этой статье речь пойдет про всем нам уже привычные метрики классификации: accuracy, precision, recall и f1-score.

Читать...
​​Как маленькая нейроязыковая модель в Клавиатуре победила серверные подсказки

В этой статье автор расскажет, как мы создавали нейроязыковую модель для Клавиатуры, ушли от облачных подсказок и научили клавиатуру адаптироваться к приложениям. 

Читать...
​​🤖 Создание собственного ИИ-бота на Python за 33 строчки кода

В этой статье расскажем, как создать собственный чат-бот на Python с помощью следующей инструкциям языковой модели falcon-7b-instruct.

Читать...