​​⭐️Уникальные стили визуализации данных в Python: от Cyberpunk до элегантности

В этой статье, я делюсь своим опытом использования уникальных библиотек Python для визуализации данных, которые могут добавить креативности и эффективности в вашу работу с данными.

Читать...

​​⭐️Обучение с подкреплением. Q-обучение. Понятное объяснение

В данной статье я попытаюсь максимально понятно и подробно объяснить, каким образом работает Q-обучение.

Читать...

​​🤔Как мы с помощью ML вылечили проблему, не дававшую перейти на автомаршрутизацию курьеров

В этой статье расскажу, как мы с помощью ML решили проблему, не дававшую нашей компании перейти на автоматическую маршрутизацию курьеров.

Читать...

​​🤓Изучаем SQL в 2024 году

В этой статье я расскажу вам о пошаговой дорожной карте изучения SQL для Data Science в 2024 году с помощью бесплатных ресурсов.

Читать...

​​👥Запускаем локальный ML-процесс в облаке с помощью DataSphere Jobs

В этой статье я покажу, как устроен и как работает один из таких инструментов, созданный нами для пользователей облака, — DataSphere Jobs.

Читать...

​​🫥Решение задачи определения RUL трансформаторов с помощью машинного обучения на python

В данной статье рассмотрен распространенный подход решения задачи определения RUL силовых трансформаторов на основе моделей регрессии, так как у нас есть диагностические данные (временные ряды, сигналы) и разметка в виде значений длительности оборудования до отказа.

Читать...

​​😼Анализ данных по метеорологическим станциям с помощью Pandas

В этой статье будет рассмотрено решение задачи анализа открытых метеорологических данных сервиса.

Читать...

​​🧙Предсказать ошибку. Как методы оценки неопределенности помогают повышать качество seq2seq-моделей

В этой статье я хочу подробно рассказать об используемых методах и результатах, которые мы получили.

Читать...

​​🤔Совместимость (или нет?) MLOps-инструментов

В этой статье я буду говорить в первую очередь об Open Source решениях в мире MLOps, а также рассмотрю существующую проблему несовместимости, порассуждаю, в чем причины ее возникновения, и можно ли ее преодолеть.

Читать...

​​🥶Что такое «паралич» сети, и как его избежать?

В этой статье мы рассмотрим проблему, причины ее возникновения и показать несколько решений.

Читать...

​​💱Python Multiprocessing. Обмен данными между процессами. Передача объектов пользовательских классов

В этой статье описаны различные способы обмена данными между процессами в Python с помощью модуля Multiprocessing.

Читать...

​​⚡️RabbitMQ как способ масштабирования ML проекта

В этой статье автор расскажет о проблеме масштабирования ML проектов и предлагается использовать RabbitMQ в качестве брокера сообщений для разграничения модели и серверной части проекта.

Читать...

​​🔋Новые горизонты производства электроники и солнечных батарей: оптимизация мультикристаллических материалов с помощью ML

В данной статье я расскажу, какое решение данной проблемы было найдено исследователями, и для сравнения опишу современные используемые методы для определения кристаллографических ориентаций в мультикристаллических материалах.

Читать...

​​👥Продюсеры и консьюмеры с Apache Kafka в Python

В этой статье мы поговорим о продюсерах и консюмерах в экосистеме Kafka в коннекте с Python.

Читать...

​​MAGNeT: Masked Audio Generation using a Single Non-Autoregressive Transformer

Система преобразования текста в звук от FAIR с открытым исходным кодом.

👉 Code - ссылка
👉 HF - ссылка
👉 Paper - ссылка
👉 Project - ссылка
👉 Datasets - ссылка

Удачи в экспериментах!

​​🧑‍💼Какие ML-платформы нужны бизнесу, и кто их может сделать

В этой статье автор расскажет о том, какие задачи можно решить с помощью машинного обучения.

Читать...

​​🧑‍💻Пишем Ansible-модули для управления разными системами хранения данных через Swordfish

В этой статье я расскажу о проекте, который мы выполняли с инженерами компании и преподавателями университета.

Читать...

​​📁Как мы внедряли каталог данных DataHub и искали компромисс между BI, DWH и ИБ

В этой статье делюсь нашим опытом внедрения DataHub’a и планами на дальнейшее развитие инструмента.

Читать...

​​😎ИИ и прогнозирование микроэлементов для борьбы с загрязнением воды

В данной статье мы рассмотрим уникальный подход команды KIST, объединяющий в себе методы самоорганизующихся карт (SOM) для кластеризации и случайных лесов (RFC) в машинном обучении для прогнозирования свойств и поведения микроэлементов.

Читать...

​​⚡️YOLO-World: распознавание произвольного числа объектов с высокой точностью и скоростью

В этой статье мы попробуем разобраться, что же за магия скрывается внутри новой архитектуры.

Читать...

​​👤Adversarial suffixes или можно ли получить ответ на любой вопрос от LLM?

В этой статье мы поговорим о применении суффиксов из материалов, описанных на llm-attacks.org, к популярным open-source моделям и проверить наиболее популярные модели на устойчивость к потенциально опасным запросам.

Читать...