#полезное
😇 HF: Spark-TTS, модель преобразования текста в речь на базе LLM, которая выполняет клонирование голоса с нуля и создание голоса с высокой детализацией — все в одном потоке!

✔️ Сделана на Qwen2.5
✔️ Управляйте частотой тона, скоростью и стилем диктора непосредственно из текста.

Попробовать можно здесь: https://huggingface.co/spaces/Mobvoi/Offical-Spark-TTS
Paper: https://arxiv.org/pdf/2503.01710
Code: https://github.com/SparkAudio/Spark-TTS
Demo: https://sparkaudio.github.io/spark-tts/

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
👍 NocoDB

Это база данных без кода (no-code database) с открытым исходным кодом, превращающая любую реляционную базу данных (MySQL, PostgreSQL, SQLite, MSSQL и др.) в гибкую таблицу, аналогичную Airtable!

🚩 Она позволяет пользователям управлять данными с помощью удобного веб-интерфейса, создавать REST API, настраивать представления (таблицы, календари, канбан-доски) и интегрироваться с внешними сервисами.
Гитхаб

👉Новости 👉База вопросов

#Собес
🤔 Можете ли вы описать сценарий, где вы бы использовали Random Forest вместо линейной регрессии и почему?

Random Forest стоит использовать вместо линейной регрессии, когда данные имеют сложные взаимосвязи и нелинейные зависимости, например, в задачах классификации заболеваний на основе множества параметров здоровья. Линейная регрессия предполагает линейную зависимость между признаками и результатом, что может не подходить для таких ситуаций. Random Forest может эффективно
работать с такими данными, создавая несколько деревьев решений и комбинируя их результаты.

👉Новости 👉Платформа

#полезное
😊 Python-библиотека для тонкой настройки Gemma 3

Gemma — это минимальная библиотека для использования и тонкой настройки Gemma. Включает документацию по тонкой настройке, шардингу, LoRA, PEFT, мультимодальности и токенизации в больших языковых моделях (LLMs).

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
😇 Иногда нужно быстро скормить LLM весь репозиторий

Просто меняешь одну букву в URL (github.com → uithub.com), и вуаля — получаешь весь репозиторий в виде чистого текста со структурой

Плюс есть фильтрация по расширениям, настройка максимального количества токенов и поддержка разных форматов вроде YAML

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
🛞 STUMPY: умный анализ временных рядов

STUMPY — это мощная и масштабируемая библиотека Python для работы с временными рядами. Она эффективно вычисляет матричный профиль, который помогает находить ближайшие соседи для каждого подотрезка временного ряда.

С его помощью можно решать задачи:

✅ Поиск повторяющихся паттернов.
✅ Обнаружение аномалий.
✅ Выделение ключевых подотрезков (shapelets).
✅ Семантическая сегментация.
✅ Анализ потоковых данных.
✅ Быстрое приближённое вычисление матричных профилей.
✅ Построение временных цепочек.
✅ Краткое представление длинных временных рядов.
Подробнее — в документации.

👉Новости 👉База вопросов

#Собес
🤔 Какую роль Scikit-Learn играет в инженерии признаков и предварительной обработке данных для машинного обучения?

Scikit-Learn играет ключевую роль в предварительной обработке данных, предоставляя инструменты для масштабирования признаков, кодирования категориальных переменных, обработки пропущенных значений и генерации полиномиальных признаков. Он также поддерживает методы для уменьшения
размерности, такие как РСА, и строит пайплайны для последовательного применения нескольких этапов обработки.

👉Новости 👉Платформа

#статьи
😐 Как выбрать стратегию кэширования: разбор 7 популярных алгоритмов

Кешировать нужно с умом. И нет, LRU — не серебряная пуля.

В статье вас ждёт разбор алгоритмов: LRU, LFU, FIFO и другие
– Примеры, где каждый работает лучше
– Плюсы и минусы подходов
– Практические советы по выбору стратегии

Если проектируете систему с большими нагрузками или оптимизируете производительность — материал будет как раз.
Читать статью

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
😐 Всего три строки кода — и эта библиотека Python очистит любой ML-дataset: выявит выбросы, найдет ошибки в метках, выполнит активное обучение и многое другое.
Гитхаб

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
🤓 Colab + GitHub: мгновенное открытие ноутбуков

Открывать Jupyter Notebook из GitHub в Colab без скачиваний, возни и лишних кликов? Лови лайфхак

Просто вставляешь "tocolab" в URL после "github" – и ноутбук сразу открывается в Colab

👉Новости 👉База вопросов

#Собес
🤔 Как реализовать ансамблевый метод в Scikit- Learn и объяснить его преимущества?

Ансамблевые методы, такие как Random Forest, используют несколько моделей для улучшения точности предсказаний, уменьшая переобучение. Они работают путем агрегирования результатов нескольких моделей, что позволяет уменьшить вариативность и смещение.

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
😊 Как избежать чрезмерной оптимизации гиперпараметров (hyperparameter tuning)

Часто на этапе настройки гиперпараметров (например, с помощью Grid Search или Random Search) можно столкнуться с перенастройкой модели, что приведет к плохой её обобщающей способности на новых данных.

Как избежать переоптимизации гиперпараметров?
✅ Использовать кросс-валидацию для оценки производительности модели на разных поднаборах данных.

✅ Применять рандомизированный поиск вместо полного перебора всех вариантов гиперпараметров, чтобы ускорить процесс.

✅ Настроить ограничения на количество итераций или время оптимизации.

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
😊 Шпаргалка: как генерировать текст с LLM

Генерация текста — это не просто предсказание следующего токена! LLM оценивает вероятность появления каждого слова, но как выбрать, какие слова вставлять в текст?

Давайте разберём основные методы:

🟠 Жадный поиск (Greedy Search) — выбираем слово с наивысшей вероятностью и продолжаем. Проблема: тексты становятся предсказуемыми и повторяются.

🟠 Случайный отбор (Sampling) — выбираем слова случайно с учётом вероятностей. Регулируется параметром temperature:
👍 Высокая температура → креативный, но хаотичный текст.
😱 Низкая температура → логичный, но скучный текст.

🟠 Лучевой поиск (Beam Search) — выбираем k лучших вариантов, продолжаем развивать их и выбираем последовательность с наибольшей вероятностью. Это баланс между качеством и скоростью.

🟠 Контрастный поиск (Contrastive Search) — улучшенный вариант, который оценивает гладкость и разнообразие текста. Слова с высокой вероятностью, но слишком похожие на предыдущие, могут быть наказаны и заменены более разнообразными.

Какой метод лучше?
✅ Если нужен фактологичный ответ — лучше beam search
✅Для творческих текстов — sampling
✅ Для баланса между качеством и разнообразием — contrastive search

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
🛞 Это увлекательный интерактивный гайд, объясняющий интуицию, лежащую в основе гауссовых процессов.

Гауссовские процессы позволяют построить распределение функций с непрерывной областью определения.
Гайд

👉Новости 👉База вопросов

#Собес
🤔 Как Scikit-Learn обрабатывает сохранение моделей и их сериализацию?

Scikit-Learn использует встроенную в Python модель сериализации рісе для сохранения и загрузки моделей машинного обучения. Однако, из-за проблем с
безопасностью и совместимостью версий Python, рекомендуется использовать joblib, который более эффективен для работы с большими данными, например, массивами numpy. Для сохранения модели используется функция joblib.dump() , а для загрузки - joblib. load()

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
😇 Чем ближе к вокзалу, тем хуже кебаб — научный прорыв века

На французском Reddit появилась гипотеза: чем ближе к вокзалу, тем хуже кебаб. Это утверждение потребовало проверки, и один энтузиаст решил разобраться, вооружившись свободным временем и шутливым настроением. Нобелевка и job-офферы, конечно, уже на горизонте!

Методология
Для анализа выбрали Париж: гипотеза родом оттуда, вокзалов и кебабных там полно, а пешеходные маршруты идеально подходят для «научных» прогулок.
Подробности исследования

👉Новости 👉База вопросов

#Собес #TensorFlow
🤔 Чем PyTorch отличается от других фреймворков глубокого обучения, таких как TensorFlow?

PyTorch и TensorFlow отличаются архитектурой вычислений: PyTorch использует динамическую вычислительную графику, что позволяет изменять граф во время выполнения, в то время как TensorFlow использует статичный граф, который требует предварительного определения. Это делает PyTorch более интуитивным и удобным для отладки, но TensorFlow может обеспечивать лучшую производительность благодаря оптимизации вычислений. Также PyTorch более дружелюбен к Python-разработчикам, поскольку поддерживает структуру управления Python, в то время как TensorFlow абстрагирует многие детали.

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
🤯 Визуальные вычисления в Power BI: прокачиваем условное форматирование

Теперь настраивать условное форматирование в Power BI можно без сложных DAX-формул!

Разбираем, как новые визуальные вычисления помогают создавать динамичные, адаптивные и стильные отчеты, которые мгновенно реагируют на изменения данных.
Ссылка на статью

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
😇 Как снижение размерности влияет на One-vs-Rest и One-vs-One

🟠One-vs-Rest (OVR):
— Чувствителен к выбору признаков, так как каждый классификатор выделяет один класс против всех остальных.
— Если убрать важные признаки, отличающие класс, модель может ухудшить предсказания.
— Глобальное снижение размерности (например, PCA) может потерять информацию, важную для отдельных классов.

🟠 One-vs-One (OVO):
— Каждый классификатор фокусируется только на двух классах, поэтому локальный отбор признаков может дать лучшее разделение.
— Разные классификаторы могут использовать разные наборы признаков, что требует сложного управления.
— При большом числе классов возможно переобучение из-за небольших выборок для каждой пары.

Итог:
При OVR полезно использовать глобальное снижение размерности, но с осторожностью. При OVO можно применять локальный отбор признаков, но важно избегать переобучения.

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
😊 Шпаргалки по Transformers и LLMs для курса Stanford CME-295

Охватывают токенизацию, механизм самовнимания, prompting, дообучение, LLM-as-a-judge, RAG, AI-агентов и модели рассуждений.

Полностью бесплатные и с открытым исходным кодом. Забираем здесь

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
😐 How to: как «на самом деле» работает Dropout

Если вы думаете, что Dropout просто обнуляет часть нейронов, это лишь половина правды. Есть ещё один важный шаг, который делает обучение стабильным.

🟠 Разберёмся на примере:
— Представьте, что у нас есть 100 нейронов в предыдущем слое, все с активацией 1.
— Все веса соединений с нейроном A в следующем слое равны 1.
— Dropout = 50% — половина нейронов отключается во время обучения.

🟠 Что происходит:
— Во время обучения: половина нейронов выключена, так что вход нейрона A ≈ 50.
— Во время inference: Dropout не применяется, вход A = 100.

🟠 Проблема:
Во время обучения нейрон получает меньший вход, чем во время inference. Это создаёт дисбаланс и может ухудшить обобщающую способность сети.

🟠 Секретный шаг Dropout:
Чтобы это исправить, Dropout масштабирует оставшиеся активации во время обучения на коэффициент 1/(1-p), где p — доля отключённых нейронов.

— Dropout = 50% (p = 0.5).
— Вход 50 масштабируется: 50 / (1 - 0.5) = 100.

Теперь во время обучения вход нейрона A примерно соответствует тому, что он получит при inference. Это делает поведение сети стабильным.

🟠 Проверим на практике:

import torch
import torch.nn as nn

dropout = nn.Dropout(p=0.5)
tensor = torch.ones(100)

# Обучение (train mode)
print(dropout(tensor).sum())  # ~100 (масштабировано)

# Вывод (eval mode)
dropout.eval()
print(dropout(tensor).sum())  # 100 (без Dropout)

В режиме обучения оставшиеся значения увеличиваются, в режиме inference — нет.

🟠 Вывод:
Dropout не просто отключает нейроны — он ещё масштабирует оставшиеся активации, чтобы модель обучалась корректно.

👉Новости 👉База вопросов