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
​​😍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...
​​🧑‍🔬DataCon: как научиться применять ИИ на химических данных

В этой статье расскажем о том, как это работает и какие результаты дает.

Читать...
​​📄Dedoc: как автоматически извлечь из текстового документа всё и даже немного больше

В этой статье мы рассмотрим open-source библиотеку dedoc, которая помогает разработчикам и дата-сайентистам в пару строк кода читать различные форматы текстовых документов и изображений с текстом, и далее приводить информацию к единой аккуратной структуре.

Читать...
#ds #ml #ai #career #meetup 
Митап для начинающих IT-специалистов

Будет большой блок Data Science-лекций, а еще расскажут, как прокачать IT-карьеру и многое другое.

Участников ждут:
🔹  лекции, мастер-классы и воркшопы по DS, ML, AI и др.;
🔹  лайфхаки быстрого роста от джуна до сеньора и прожарка резюме;
🔹  оживление цифрового аватара при помощи нейросети;
🔹  демонстрация квантового компьютера;
🔹  after-party и 🎁 мерч в подарок каждому участнику.

Участие бесплатное, но нужно зарегистрироваться! 

📅 16 декабря
📍 Москва, ЦДП 

🔗 Регистрация тут

Реклама. БАНК ГПБ (АО). ИНН 7744001497.
​​Создаём сортировщик деталей Lego Technic, распознающий объекты в реальном времени

В этой статье я расскажу о том, с какими сложностями столкнулся наш проект, и как мы довели его до успешного завершения.

Читать...
​​🍍Зачем мне пылесос с ананасом или как оценить корректность рекомендательной системы

В этой статье мы разберёмся с тем, как оцениваются рекомендательные системы, какие метрики качества используются, и как затем измеряется эффективность их работы для бизнеса.

Читать...
​​🏪Как мы нашли способ объяснять пользователям, почему рекомендуем именно эти магазины

В этой статье я расскажу, как мы с коллегами подошли к задаче оценки качества объяснения рекомендаций магазинов, в которых покупают наши клиенты.

Читать...
​​📋Как создать интерактивный дашборд с нуля через ChatGPT

В этой статье я расскажу, как использовать ChatGPT для визуализации данных и построении дашбордов при помощи Python и фреймворка Dash.

Читать...