Data Science | Machinelearning [ru] – Telegram
Data Science | Machinelearning [ru]
20.1K subscribers
632 photos
38 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
​​😶‍🌫️Поиск аномалий при запусках процессов Windows с помощью рекомендательных систем

В этой статье мы расскажем о том, как правильно использовать «магию» машинного обучения, какой алгоритм фактически самостоятельно «понимает» функциональные обязанности каждого пользователя и предназначение конкретной программы и при чем здесь рекомендации товаров в интернет-магазине.

Читать...
​​🔐Безопасность и контроль: Как GPT-агенты на основе узлов преодолевают ограничения AutoGPT

В этой статье мы  рассмотрим потенциальную альтернативу существующим GPT-агентам, которая позволить минимизировать риски, связанные с использованием GPT-агентов, и при этом потенциально более эффективно решать конкретные задачи.

Читать...
🔬 Яндекс в пятый раз наградил исследователей в области машинного обучения

Международную премию Yandex ML Prize получили 11 ученых, всего было получено более 200 заявок в шести номинациях. Так, лауреатами стали аспиранты Сколтеха Никита Гущин — за разработку новых генеративных моделей на основе решения задачи моста Шрёдингера —и Антон Разжигаев — за мультимодальные исследования. Исследования имеют прикладной характер и находят применение в реальных задачах в IT-сфере.
​​👀Обзор онтологического Low-code подхода к разработке решений класса ERP

В этой статье мы рассмотрим подход, который позволит кратно сокращать трудозатраты и сроки разработки сложных корпоративных и государственных информационных систем.

Читать...
​​👨‍💻RFM-сегментация в оптимизации CRM-стратегий

В этой стаите рассмотрим опыт применения RFM-сегментации для решения задачи в рамках сервиса доставки еды и продуктов притания.

Читать...
💪 Создание ML-модели: как выпустить ML-сервис в прод малыми силами

В этой статье Александр Кузьмичёв и Александр Казначеев, пилоты проекта «ML-сервис по оттоку», поделились своим опытом разработки модели и выкатки её в прод с помощью Cloud ML Platform. Они рассказали все: от подготовки модели до перспектив ее улучшения.

Читать…
​​👱‍♂️Использование нейросетей для вашей рекомендательной системы

В этой статье мы рассмотрим архитектуру нейронной сети и ее компоненты, таких как эмбеддинг и полностью связанные слои, рекуррентные ячейки нейронной сети (LSTM или GRU) и блоки трансформеров.

Читать...
Спрос на ML-специалистов растет: как ШАД от Яндекса готовит профессионалов

В интервью “Коммерсанту” глава Школы анализа данных (ШАД) Алексей Толстиков рассказывает о подготовке специалистов по машинному обучению, объясняет, почему конкурс на поступление такой высокий и расписывает типичный карьерный трек ШАДовца с перспективой руководить командой в несколько десятков человек уже через три-пять лет после выпуска.

Читать
​​👩‍🦰Используем MLOps-конвейер: пример работы с Cloud ML Platform для построения сервиса распознавания лиц

В этой статье на примере Cloud ML Platform мы разберём, как создать MLOps-конвейер для обучения моделей и построения сервиса распознавания лиц.

Читать...
​​Изучение потребительского поведения с помощью анализа данных

В этой статье мы разберем принципы потребительского поведения.

Читать...
​​👥fsspec и вообще зачем оно нам нужно

В этой статье я расскажу вам про fsspec, его киллер фичи, и как он упрощает и унифицирует процесс доступа к данным для разработчиков..

Читать...
​​🛃Контролируем погрузчик на базе данных из штатной диагностической системы двигателя

В этой статье автор расскажет как усовершенствовать контроль работы циклов погрузчика, забирая данные из штатной диагностической системы двигателя.

Читать...
​​👌Тех. поддержка на базе ChatGPT

В этой статье расскажу о том, как можно подключить ChatGPT ко внешней базе данных, а также как можно заставить его взаимодействовать с телеграмом.

Читать...
​​👀Методы балансировки в А/Б тестировании

В этой статье расскажем о различных методах балансировки, об их работе, преимуществах и недостатках каждого.

Читать...
​​🤖Делаем модератора на базе ChatGPT

В этой статье расскажу как сделать автомодератора на базе GPT-3.5 от OpenAI, и как сделать это так, чтобы проверка одного сообщения стоила дешевле одной копейки.

Читать...
​​⚡️Как выпустить ML-сервис в прод малыми силами: кейс работы в облаке

В этой статье мы поделимся нашим опытом разработки модели и выкатки её в прод с помощью Cloud ML Platform.

Читать...
🫖 А какой ты data-инженер сегодня? Пройди тест!

15 января стартует курс Data-инженер от Слёрм. Учим собирать, хранить и обрабатывать большие данные.

Вы готовы к обучению? Или ещё необходимо подтянуть знания? Пройдите тест на нашем сайте и узнайте ваш уровень подготовки.

Этот тест составлен на основе учебных материалов курса. Ссылку на тест оставляем здесь

Курс подойдет для аналитиков данных, разработчиков, администраторов баз данных.

Будем рады встрече 15 января.

Реклама. ООО «Слёрм» г. Лиски, ОГРН 1193668020545 Erid: 2VtzqwCoMrK
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
​​🗣А что если обучать нейросети через речь, а не текст?

В этой статье мы подробней рассмотрим этот подход к нейросетям, его целесообразность и перспективы.

Читать...
​​🦹‍♂️Контекст, награда, много рук. Многорукие бандиты как метод принятия решений

В этой статье мы рассмотрим методологию и границы применимости классических многоруких и контекстуальных бандитов, а также реализуем контекстного бандита, в основе которого будут сэмплирование Томпсона и нейронная сеть.

Читать...
​​🧑‍💻Разработка тензорного компилятора под RISC-V CPU с помощью OpenVINO и MLIR

В этой статье я расскажу, как можно разработать тензорный компилятор для процессора на базе открытой архитектуры RISC-V.

Читать...
​​🍏Фреймворк для дизайна A/B-теста

В этой статье мы разберем использование этого фреймворка, его теоретическую и математическую основу, и также поговорим о продуктовых аспектах заведения A/B-тестов — когда продакту и аналитику заводить A/B-тест не нужно.

Читать...