​​Как построить систему геоаналитики с применением ML

В этой статье рассмотриавются примеры работы сервисов геоаналитики VK Predict. Выясняется, какие модели машинного обучения используются при построении таких систем и из каких этапов состоит разработка продукта с возможностями геоаналитики.

Перейти к статье | DATApedia

​​Бустим топ: внедрение ML в ранжирование каталога

В этой статье расскажут, почему задача ранжирования каталога важна для бизнеса, как была построена систему ранжирования каталога на основе ML и переход на нее с эвристик.

Перейти к статье | DATApedia

​​Особенности прогнозирования продаж и оттока в условиях неопределенности

В этом посте автор опишет свой опыт построения модели прогнозирования продаж конвергентных продуктов (2019-2021), а также прогнозирования оттока мобильных абонентов в 2022 году. Расскажет, как работала модель в относительно стабильный период до 2020-го года, и какие корректировки пришлось внести впоследствии.

Перейти к статье | DATApedia

​​Slovo и русский жестовый язык

В этой статье рассказывается о непростой задаче распознавания русского жестового языка (РЖЯ) для слабослышащих. Также затронуты основные особенности РЖЯ, и проблемы и сложности самого языка, и процесс его сбора и разметки.

Перейти к статье | DATApedia | #DS_AI

​​Новые инструменты для работы c ML-моделями и обзор MLOps от CERN

В новом дайджесте для вас много интересных обзоров по инструментам — как говорится, ни ClearML и Airflow едиными. Рынок решений стремительно развивается, и эта подборка поможет вам держать руку на пульсе.

Перейти к статье | DATApedia

​​Что нам стоит диаграмму в Python построить: 5 вариантов привлекающей внимание визуализации данных и кое-что ещё

Диаграммы помогают визуализировать как простые, так и самые сложные наборы данных. При этом диаграмм — множество видов, у каждого есть свои достоинства и недостатки. О наиболее эффектных и эффективных, реализуемых с Python, рассказывается в сегодняшней подборке.

Перейти к статье | DATApedia

​​DWH как продукт: платформа, инструменты, масштабирование команды

В статье рассказано, как продуктовый взгляд помогает развивать DWH и быть полезнее для пользователей. Речь пойдёт про появление платформенных инструментов и рост проникновения аналитики в компании, а также про реорганизацию команды и перераспределение задач. Будет больше о процессах и практиках, чем о хардкорных технологиях. Но и технологии немного затронуты.

Перейти к статье | DATApedia

Отличный способ чтобы не выгорать

​​«Инженеров данных заменит автоматика» и другие мифы о DE

Если вы неплохо знакомы с работой дата-инженера, мифы про бесконечный кодинг или однообразие задач могут показаться глупыми и смешными. Но не делайте поспешных выводов: при подготовке статьи мы тоже узнали что-то новое.

Перейти к статье | DATApedia

​​Искусственный интеллект в России и мире: эволюция, тенденции, будущее

В этой статье рассмотрены тенденции развития ИИ в России, также его возможное будущее. Также рассказано, как мы применяем искусственный интеллект в работе с данными.

Перейти к статье | DATApedia | #DS_AI

Алоха, коллеги!
Мы рады сообщить, что в нашем канале появился тэг #DS_AI, которым мы отмечаем статьи, связанные с искусственным интеллектом. Этот тэг поможет вам быстрее находить интересующие вас статьи и получать информацию о новых тенденциях в области ИИ.
Мы надеемся, что этот тэг сэкономит ваше время и будет вам полезен 🙂

​​Как создать интерактивный дашборд с нуля через ChatGPT

В этой статье рассказано, как использовать ChatGPT для визуализации данных и построении дашбордов при помощи Python и фреймворка Dash; также автор поделился готовыми промтами для создания дашборда за несколько минут.

Перейти к статье | DATApedia | #DS_AI

Сеньор знает, что ИИ не сможет так много ходить на созвоны

​​Как Почта моделирует риски потери отправлений

Главный аналитик отдела монетизации данных в Почтатехе расскажет, как они создали модель, которая предсказывает до 97% возможных пропаж международных отправлений.

Перейти к статье | DATApedia

​​Разработчики — налево, методологи — направо: четыре шага к оптимизации работы BI-аналитиков

Статья про то, как предприняли, чтобы работать эффективнее и слаженнее. Спойлер: для этого пришлось разделиться на две команды, но это тот случай, когда расставание пошло на пользу.

Перейти к статье | BApedia

​​Почему для MLOps лучше выбирать Open Source, а не проприетарное ПО

В статье приводятся аргументы в пользу использования Open Source-программ, таких как высокое качество продукта, большое количество людей, работающих с такими программами, возможность исправления ошибок и т.д. Также авторы статьи упоминают скрытые расходы у проприетарных платформ и ситуации, когда имеет смысл использовать проприетарные платформы.

Перейти к статье | DATApedia

Когда в команде один сеньор и пять джунов

​​Что под капотом у нейронной сети. Нейросеть c точки зрения математики и программирования

Цель данной публикации – комплексное рассмотрение строения искусственных нейронных сетей c точки зрения и математики и программного кода. В данной работе нейронная сеть реализуется на языке Python с использованием библиотеки tensorflow.keras.

Перейти к статье | DATApedia | #DS_AI

​​Форматы данных и файлов: руководство для архитекторов

Вы наверняка слышали о таких форматах, как Parquet, ORC, Avro, Arrow, Protobuf, Thrift и MessagePack. Эта статья о том, что они собой представляют и какой из них лучше выбрать.

Перейти к статье | DATApedia