Глубокое обучение в диагностике: как AI спасает жизни и экономит средства на лечение
«Симптомы никогда не лгут», — так сказал самый блестящий диагност, доктор Хаус, который, увы существует только в телесериале. В реальной жизни симптомы часто нелегко обнаружить даже лучшим специалистам, а ошибочные диагнозы признаны самыми частыми и опасными медицинскими ошибками: с теми или иными ошибочными диагнозами сталкиваются ежегодно от 12 до 18 миллионов жителей США.
Есть надежда, что искусственный интеллект (artificial intelligence, AI) и машинное обучение (machine learning, ML) смогут в будущем изменить эту тревожную ситуацию. В этой статье рассматриваются самые успешные примеры использования машинного обучения в диагностике, подчёркивается его потенциал и описываются современные ограничения.
Читать: https://habr.com/ru/post/700344/
«Симптомы никогда не лгут», — так сказал самый блестящий диагност, доктор Хаус, который, увы существует только в телесериале. В реальной жизни симптомы часто нелегко обнаружить даже лучшим специалистам, а ошибочные диагнозы признаны самыми частыми и опасными медицинскими ошибками: с теми или иными ошибочными диагнозами сталкиваются ежегодно от 12 до 18 миллионов жителей США.
Есть надежда, что искусственный интеллект (artificial intelligence, AI) и машинное обучение (machine learning, ML) смогут в будущем изменить эту тревожную ситуацию. В этой статье рассматриваются самые успешные примеры использования машинного обучения в диагностике, подчёркивается его потенциал и описываются современные ограничения.
Читать: https://habr.com/ru/post/700344/
Подборка актуальных вакансий
— Cистемный аналитик
Где: Москва, можно удалённо
Опыт: от 3 лет
— Системный аналитик
Где: Москва
Опыт: от 1 года
— Middle / Senior System Analyst
Где: Москва, можно удалённо
Опыт: от 2 лет
— Системный аналитик
Где: Москва
Опыт: от 1 года
— Ведущий системный аналитик
Где: Москва, можно удалённо
Опыт: от 2 лет
— Аналитик DWH
Где: Москва, можно удалённо
Опыт: можно без опыта
— Младший инженер-аналитик SOC (1-ая линия)
Где: Краснодар
Опыт: от 1 года
#вакансии #работа
— Cистемный аналитик
Где: Москва, можно удалённо
Опыт: от 3 лет
— Системный аналитик
Где: Москва
Опыт: от 1 года
— Middle / Senior System Analyst
Где: Москва, можно удалённо
Опыт: от 2 лет
— Системный аналитик
Где: Москва
Опыт: от 1 года
— Ведущий системный аналитик
Где: Москва, можно удалённо
Опыт: от 2 лет
— Аналитик DWH
Где: Москва, можно удалённо
Опыт: можно без опыта
— Младший инженер-аналитик SOC (1-ая линия)
Где: Краснодар
Опыт: от 1 года
#вакансии #работа
Актуальные подходы к формированию технологических карт в 2023 году
По данным «Коммерсанта», под влиянием западных санкций промышленное производство в России снизилось почти на 4% — предприятия столкнулись с дефицитом импортных компонентов, нарушились привычные партнерские связи и логистические цепочки. Если верить прогнозам инвестгруппы «Финам», отрицательная тенденция в российской промышленности в ближайшее время сохранится. Рост цен на комплектующие, увеличение затрат на транспортировку, дефицит квалифицированных кадров — «долгоиграющие» факторы. Если вашему предприятию эти трудности знакомы не понаслышке, самый верный путь — заняться оптимизацией расходов на техобслуживание и ремонт оборудования. Сегодня мы хотим поговорить о правильном формировании технологических карт, от которых напрямую зависят затраты на ТОиР.
Читать: https://habr.com/ru/post/703984/
По данным «Коммерсанта», под влиянием западных санкций промышленное производство в России снизилось почти на 4% — предприятия столкнулись с дефицитом импортных компонентов, нарушились привычные партнерские связи и логистические цепочки. Если верить прогнозам инвестгруппы «Финам», отрицательная тенденция в российской промышленности в ближайшее время сохранится. Рост цен на комплектующие, увеличение затрат на транспортировку, дефицит квалифицированных кадров — «долгоиграющие» факторы. Если вашему предприятию эти трудности знакомы не понаслышке, самый верный путь — заняться оптимизацией расходов на техобслуживание и ремонт оборудования. Сегодня мы хотим поговорить о правильном формировании технологических карт, от которых напрямую зависят затраты на ТОиР.
Читать: https://habr.com/ru/post/703984/
Кейсы разметки в CVAT #1: найди отличия
Привет, дорогие читатели! Меня зовут Алина, я работаю операционным менеджером в компании Training Data, которая занимается сбором и разметкой данных. Я веду проекты по разметке, а еще благодаря знанию python пишу скрипты для автоматизации работы своей команды. У меня накопилось много интересного опыта, которым я хочу с вами поделиться.
Своей первой статьей я открываю рубрику разбора любопытных кейсов, с которыми столкнулись я и мои коллеги во время организации разметки данных в CVAT.
“Computer Vision Annotation Tool (CVAT) – это инструмент с открытым исходным кодом для разметки цифровых изображений и видео. Основной его задачей является предоставление пользователю удобных и эффективных средств разметки наборов данных. “ - цитата из статьи создателей.
Все мы с вами прекрасно знаем детскую игру на развитие внимательности и наблюдательности - поиск отличий на картинках. Она встречалась нам в журналах, на календарях, а позже - на сайтах и мемах в VK. Но кто бы мог подумать, что подобная забава дойдет и до разметки данных для обучения нейронных сетей?
Читать дальше
Читать: https://habr.com/ru/post/704160/
Привет, дорогие читатели! Меня зовут Алина, я работаю операционным менеджером в компании Training Data, которая занимается сбором и разметкой данных. Я веду проекты по разметке, а еще благодаря знанию python пишу скрипты для автоматизации работы своей команды. У меня накопилось много интересного опыта, которым я хочу с вами поделиться.
Своей первой статьей я открываю рубрику разбора любопытных кейсов, с которыми столкнулись я и мои коллеги во время организации разметки данных в CVAT.
“Computer Vision Annotation Tool (CVAT) – это инструмент с открытым исходным кодом для разметки цифровых изображений и видео. Основной его задачей является предоставление пользователю удобных и эффективных средств разметки наборов данных. “ - цитата из статьи создателей.
Все мы с вами прекрасно знаем детскую игру на развитие внимательности и наблюдательности - поиск отличий на картинках. Она встречалась нам в журналах, на календарях, а позже - на сайтах и мемах в VK. Но кто бы мог подумать, что подобная забава дойдет и до разметки данных для обучения нейронных сетей?
Читать дальше
Читать: https://habr.com/ru/post/704160/
👍2
Start your HR analytics journey with a new self-assessment tool
Use the new HR analytics self-assessment tool to score your organization’s HR analytics strategy and learn how to improve your use of people data.
Read: https://blogs.oracle.com/analytics/post/start-your-analytics-journey-with-hr-analytics-self-assessment
Use the new HR analytics self-assessment tool to score your organization’s HR analytics strategy and learn how to improve your use of people data.
Read: https://blogs.oracle.com/analytics/post/start-your-analytics-journey-with-hr-analytics-self-assessment
Oracle
Start your analytics journey with HR Analytics Self-assessment
HR Analytics Self Assessment tool from Oracle - Use this tool to score your organization’s HR Analytics or people analytic strategy and learn how to improve your use of HR data.
Business Intelligence в Уралсибе: почему мы перешли на FineBI после ухода Tableau из России
Привет! Я Дмитрий Фёдоров, главный по Business Intelligence в Уралсибе. Мне довелось выступить на первой офлайн-конференции FineBI в России. Все спикеры, и я не исключение, рассказывали об одном: как выбирались из ситуации, когда Tableau ушла из России, и пришлось искать другие варианты. Далее коротко публикую свои тезисы.
Читать подробности
Читать: https://habr.com/ru/post/704370/
Привет! Я Дмитрий Фёдоров, главный по Business Intelligence в Уралсибе. Мне довелось выступить на первой офлайн-конференции FineBI в России. Все спикеры, и я не исключение, рассказывали об одном: как выбирались из ситуации, когда Tableau ушла из России, и пришлось искать другие варианты. Далее коротко публикую свои тезисы.
Читать подробности
Читать: https://habr.com/ru/post/704370/
Optuna. Подбор гиперпараметров для вашей модели
Optuna — это фреймворк для для автоматизированного поиска оптимальных гиперпараметров для моделей машинного обучения. Она подбирает оптимальные гиперпараметры методом проб и ошибок.
В данной статье представлен обзор фреймворка Optuna, рассмотрены ее основные возможности, базовые примеры использования.
Читать: https://habr.com/ru/post/704432/
Optuna — это фреймворк для для автоматизированного поиска оптимальных гиперпараметров для моделей машинного обучения. Она подбирает оптимальные гиперпараметры методом проб и ошибок.
В данной статье представлен обзор фреймворка Optuna, рассмотрены ее основные возможности, базовые примеры использования.
Читать: https://habr.com/ru/post/704432/
Доступный AutoML: как оптимизировать работу с ML-моделями с помощью VK Cloud и FEDOT
В машинном обучении (Machine Learning, ML), чтобы обеспечить требуемые показатели метрик качества ML-моделей зачастую надо строить многокомпонентные пайплайны и комбинировать десятки алгоритмов моделирования. Нередко это сложно и долго. В таких ситуациях на помощь приходит AutoML — автоматическое машинное обучение.
Я Александр Волынский, технический менеджер продукта, отвечаю за развитие Cloud ML Platform в VK Cloud. Статья подготовлена на основе совместного вебинара с Николаем Никитиным, руководителем направления AutoML, NSS Lab, ИТМО. Мы говорили про назначение AutoML-инструментов, их разновидности, фреймворк FEDOT и возможности Cloud ML Platform для работы с AutoML-решениями.
Читать: https://habr.com/ru/post/703474/
В машинном обучении (Machine Learning, ML), чтобы обеспечить требуемые показатели метрик качества ML-моделей зачастую надо строить многокомпонентные пайплайны и комбинировать десятки алгоритмов моделирования. Нередко это сложно и долго. В таких ситуациях на помощь приходит AutoML — автоматическое машинное обучение.
Я Александр Волынский, технический менеджер продукта, отвечаю за развитие Cloud ML Platform в VK Cloud. Статья подготовлена на основе совместного вебинара с Николаем Никитиным, руководителем направления AutoML, NSS Lab, ИТМО. Мы говорили про назначение AutoML-инструментов, их разновидности, фреймворк FEDOT и возможности Cloud ML Platform для работы с AutoML-решениями.
Читать: https://habr.com/ru/post/703474/
Самостоятельный парсинг ваших конкурентов. Топ 10 расширений для Chrome, которые не требуют программирования
Меня зовут Максим Кульгин, моя компания xmldatafeed занимается парсингом сайтов в России порядка четырёх лет. Подготовили для вас подробный обзор расширений для Chrome, с помощью которых вы можете сами заниматься парсингом без привлечения таких компаний, как наша. Сервисы зарубежные, часть бесплатные — бери и делай, это не сложно!
Иногда в сети можно услышать негодования по поводу того, что описываемые подходы к парсингу слишком сложные для обычного пользователя. И хорошо бы «взять всё и упростить», чтобы можно было справиться самостоятельно.
Что ж, вашему вниманию предлагается экспресс-обзор решений из серии «проще некуда»: рассматриваемые инструменты даже не надо устанавливать на компьютер — они настраиваются простыми движениями мыши. При этом такие инструменты нельзя назвать примитивными. Хотя некоторые — да, идут по пути минимализма возможностей, но зато другие являются по сути «тонким клиентом», за которым спряталась мощь облачного сервиса, богатство огромного пула прокси-серверов и хитрость искусственного интеллекта.
Невозможно представить современный бизнес без аналитики информации, собранной в интернете. Очевидно, что добывать данные вручную долго не получится: не хватит ни времени, чтобы просматривать страницы, ни внимания, чтобы не допускать ошибок при нескончаемых операциях копирования и вставки. URL-адреса, страницы, таблицы, картинки и скрытые от глаза данные — это лишь небольшой перечень того, что надо «прочитать» на веб-страницах, сохранить и систематизировать.
И единственным выходом в таких случаях становится автоматизация. А когда мы говорим об автоматизации сбора данных, представленных где-то в сети, то мы говорим о парсинге.
Читать: https://habr.com/ru/post/704522/
Меня зовут Максим Кульгин, моя компания xmldatafeed занимается парсингом сайтов в России порядка четырёх лет. Подготовили для вас подробный обзор расширений для Chrome, с помощью которых вы можете сами заниматься парсингом без привлечения таких компаний, как наша. Сервисы зарубежные, часть бесплатные — бери и делай, это не сложно!
Иногда в сети можно услышать негодования по поводу того, что описываемые подходы к парсингу слишком сложные для обычного пользователя. И хорошо бы «взять всё и упростить», чтобы можно было справиться самостоятельно.
Что ж, вашему вниманию предлагается экспресс-обзор решений из серии «проще некуда»: рассматриваемые инструменты даже не надо устанавливать на компьютер — они настраиваются простыми движениями мыши. При этом такие инструменты нельзя назвать примитивными. Хотя некоторые — да, идут по пути минимализма возможностей, но зато другие являются по сути «тонким клиентом», за которым спряталась мощь облачного сервиса, богатство огромного пула прокси-серверов и хитрость искусственного интеллекта.
Невозможно представить современный бизнес без аналитики информации, собранной в интернете. Очевидно, что добывать данные вручную долго не получится: не хватит ни времени, чтобы просматривать страницы, ни внимания, чтобы не допускать ошибок при нескончаемых операциях копирования и вставки. URL-адреса, страницы, таблицы, картинки и скрытые от глаза данные — это лишь небольшой перечень того, что надо «прочитать» на веб-страницах, сохранить и систематизировать.
И единственным выходом в таких случаях становится автоматизация. А когда мы говорим об автоматизации сбора данных, представленных где-то в сети, то мы говорим о парсинге.
Читать: https://habr.com/ru/post/704522/
Мое первое серебро или как стабилизировать ML модель и подпрыгнуть на 700 мест вверх
Привет, чемпион!
Летом прошел чемпионат на Kaggle - "American Express - Default Prediction", требовалось предсказывать - выйдет ли пользователь в дефолт или нет. Табличное соревнование в 5К участников с очень плотным лидербордом.
Вот ведь парадокс, все умеют решать табличные соревнования, все знают, что бустинги "стреляют" точнее всех, но почему-то все равно не все могут забраться в топ лидерборда. В чем проблема?! Мы с командой все-таки смогли забрать серебро🥈 и сейчас я расскажу, как можно было выиграть медаль в этом чемпионате.
Читать: https://habr.com/ru/post/704440/
Привет, чемпион!
Летом прошел чемпионат на Kaggle - "American Express - Default Prediction", требовалось предсказывать - выйдет ли пользователь в дефолт или нет. Табличное соревнование в 5К участников с очень плотным лидербордом.
Вот ведь парадокс, все умеют решать табличные соревнования, все знают, что бустинги "стреляют" точнее всех, но почему-то все равно не все могут забраться в топ лидерборда. В чем проблема?! Мы с командой все-таки смогли забрать серебро🥈 и сейчас я расскажу, как можно было выиграть медаль в этом чемпионате.
Читать: https://habr.com/ru/post/704440/
The Taylor Swift ticketing fiasco
Read: https://junkcharts.typepad.com/numbersruleyourworld/2022/12/the-taylor-swift-ticketing-fiasco.html
Read: https://junkcharts.typepad.com/numbersruleyourworld/2022/12/the-taylor-swift-ticketing-fiasco.html
Введение в библиотеку Transformers и платформу Hugging Face
Библиотека Transformers предоставляет доступ к огромному кол-ву современных предобученных моделей глубокого обучения. В основном основаных на архитектуре трансформеров. Модели решают весьма разнообразный спектр задач: NLP, CV, Audio, Multimodal, Reinforcement Learning, Time Series.
В этой статье пройдемся по основным ее возможностям и попробуем их на правктике.
Читать: https://habr.com/ru/post/704592/
Библиотека Transformers предоставляет доступ к огромному кол-ву современных предобученных моделей глубокого обучения. В основном основаных на архитектуре трансформеров. Модели решают весьма разнообразный спектр задач: NLP, CV, Audio, Multimodal, Reinforcement Learning, Time Series.
В этой статье пройдемся по основным ее возможностям и попробуем их на правктике.
Читать: https://habr.com/ru/post/704592/
Data Engineering Weekly #111
Read: https://www.dataengineeringweekly.com/p/data-engineering-weekly-111
Read: https://www.dataengineeringweekly.com/p/data-engineering-weekly-111
В чём разница форматов медицинских снимков DICOM и NIfTI?
Стандарты визуализации и форматы файлов играют существенную роль в аннотировании медицинских снимков. В этой статье рассказывается о различиях между двумя самыми популярными стандартами медицинской визуализации, DICOM и NIfTI.
Одно из самых существенных достижений в сфере аннотирования медицинских снимков — применение машинного обучения для оценки изображений с целью более точной и быстрой медицинской диагностики.
До того, как будут применены машинное обучение (ML), искусственный интеллект (AI) или любые другие алгоритмы диагностики, нам нужно разобраться, какое ПО аннотирования способно обрабатывать два самых популярных формата файлов снимков, а именно DICOM и NIfTI.
Читать: https://habr.com/ru/post/703750/
Стандарты визуализации и форматы файлов играют существенную роль в аннотировании медицинских снимков. В этой статье рассказывается о различиях между двумя самыми популярными стандартами медицинской визуализации, DICOM и NIfTI.
Одно из самых существенных достижений в сфере аннотирования медицинских снимков — применение машинного обучения для оценки изображений с целью более точной и быстрой медицинской диагностики.
До того, как будут применены машинное обучение (ML), искусственный интеллект (AI) или любые другие алгоритмы диагностики, нам нужно разобраться, какое ПО аннотирования способно обрабатывать два самых популярных формата файлов снимков, а именно DICOM и NIfTI.
Читать: https://habr.com/ru/post/703750/
Drive innovation with Oracle Analytics Cloud and OCI Vision image classification
Oracle Analytics Cloud is integrated with OCI Vision and can train and apply image classification models.
Read: https://blogs.oracle.com/analytics/post/drive-innovation-with-analytics-and-ai-vision-image-classification
Oracle Analytics Cloud is integrated with OCI Vision and can train and apply image classification models.
Read: https://blogs.oracle.com/analytics/post/drive-innovation-with-analytics-and-ai-vision-image-classification
Oracle
Drive innovation with Oracle Analytics and AI vision image classification
Oracle Analytics is now integrated with Oracle AI vision service and is able to train and apply image classification models.
Greenplum Backup в Ceph: история миграции
Привет, Хабр! У этой статьи два автора – Василий Меньшаков и Алексей Кузнецов. Мы системные архитекторы развития платформы больших данных в X5 Tech. Решили поделиться своим опытом построения нового хранилища резервных копий для Greenplum. Какие были проблемы у предыдущего решения? Почему мы выбрали Ceph? Какой способ интеграции лучше? С какими проблемами мы сталкивались при внедрении этого инструмента? Что мы настраивали? Читайте подробности в нашей статье.
Читать: https://habr.com/ru/post/705048/
Привет, Хабр! У этой статьи два автора – Василий Меньшаков и Алексей Кузнецов. Мы системные архитекторы развития платформы больших данных в X5 Tech. Решили поделиться своим опытом построения нового хранилища резервных копий для Greenplum. Какие были проблемы у предыдущего решения? Почему мы выбрали Ceph? Какой способ интеграции лучше? С какими проблемами мы сталкивались при внедрении этого инструмента? Что мы настраивали? Читайте подробности в нашей статье.
Читать: https://habr.com/ru/post/705048/
Реидентификация 2.0: как сделать камеры умнее
Реидентификация 2.0: как сделать камеры умнее
Специалисты компании «Криптонит» разработали эффективный подход к обработке видеоданных с помощью искусственных нейронных сетей.
Читать: https://habr.com/ru/post/704914/
Реидентификация 2.0: как сделать камеры умнее
Специалисты компании «Криптонит» разработали эффективный подход к обработке видеоданных с помощью искусственных нейронных сетей.
Читать: https://habr.com/ru/post/704914/
Подборка актуальных вакансий
— Аналитик DWH
Где: Москва, можно удалённо
Опыт: можно без опыта
— Системный аналитик
Где: Москва
Опыт: от 1 года
— Системный аналитик
Где: Москва
Опыт: от 1 года
— Младший инженер-аналитик SOC (1-ая линия)
Где: Краснодар
Опыт: от 1 года
— Middle / Senior System Analyst
Где: Москва, можно удалённо
Опыт: от 2 лет
— Ведущий системный аналитик
Где: Москва, можно удалённо
Опыт: от 2 лет
— Cистемный аналитик
Где: Москва, можно удалённо
Опыт: от 3 лет
#вакансии #работа
— Аналитик DWH
Где: Москва, можно удалённо
Опыт: можно без опыта
— Системный аналитик
Где: Москва
Опыт: от 1 года
— Системный аналитик
Где: Москва
Опыт: от 1 года
— Младший инженер-аналитик SOC (1-ая линия)
Где: Краснодар
Опыт: от 1 года
— Middle / Senior System Analyst
Где: Москва, можно удалённо
Опыт: от 2 лет
— Ведущий системный аналитик
Где: Москва, можно удалённо
Опыт: от 2 лет
— Cистемный аналитик
Где: Москва, можно удалённо
Опыт: от 3 лет
#вакансии #работа
Поиск данных в инструментах Data Governance: вызовы и решения
Добрый день!
Меня зовут Никита, я работаю ведущим системным аналитиком в Департаменте управления данными компании Ростелеком.
В данной статье я опишу наш опыт использования Реестра отчетов и Бизнес-глоссария, подводные камни, с которыми мы столкнулись, а также планы по оптимизации рабочих процессов в инструментах Data Governance (далее – DG).
Три года назад ИТ-команда Ростелекома разработала Реестр отчетов и Бизнес-глоссарий на базе Open-Source технологий, и данные модули впоследствии получили широкое распространение в периметре компании. Также была создана Единая точка входа, позволяющая сотрудникам получать быстрый доступ ко всем отчетам и бизнес-терминам, существующим в компании. За два года количество постоянных пользователей Единой точки входа увеличилось с 200 до 2300 человек, при этом количество уникальных посетителей Единой точки входа составляет порядка 400 пользователей еженедельно, и данная цифра постоянно растет.
Инструментарий для работы с данными покрывает значительный объем запросов Ростелекома в разрезе таких сегментов как B2B, B2C, БТИ и т.д. Подробнее можно прочитать здесь и здесь.
Департамент по управлению данными заинтересован не только в оптимизации процессов работы с данными во всей компании, но и в улучшении показателей пользовательского опыта в разрезе DG продуктов. Для этого необходимо модернизировать функционал существующих систем путем поиска точек роста и выпуска обновлений по их устранению. Искать точки роста мы решили при помощи интервьюирования пользователей и сбора обратной связи от них. По результатам были отрисованы карты пользовательских путей (cjm – "customer journey map") в разрезе DG инструментов, а также сформирован бэклог, описывающий основные зоны роста в части систем по управлению данными. В связи с этим, в скором времени планируется ряд обновлений с целью внедрения доработок и увеличения эффективности продуктов.
Читать: https://habr.com/ru/post/704870/
Добрый день!
Меня зовут Никита, я работаю ведущим системным аналитиком в Департаменте управления данными компании Ростелеком.
В данной статье я опишу наш опыт использования Реестра отчетов и Бизнес-глоссария, подводные камни, с которыми мы столкнулись, а также планы по оптимизации рабочих процессов в инструментах Data Governance (далее – DG).
Три года назад ИТ-команда Ростелекома разработала Реестр отчетов и Бизнес-глоссарий на базе Open-Source технологий, и данные модули впоследствии получили широкое распространение в периметре компании. Также была создана Единая точка входа, позволяющая сотрудникам получать быстрый доступ ко всем отчетам и бизнес-терминам, существующим в компании. За два года количество постоянных пользователей Единой точки входа увеличилось с 200 до 2300 человек, при этом количество уникальных посетителей Единой точки входа составляет порядка 400 пользователей еженедельно, и данная цифра постоянно растет.
Инструментарий для работы с данными покрывает значительный объем запросов Ростелекома в разрезе таких сегментов как B2B, B2C, БТИ и т.д. Подробнее можно прочитать здесь и здесь.
Департамент по управлению данными заинтересован не только в оптимизации процессов работы с данными во всей компании, но и в улучшении показателей пользовательского опыта в разрезе DG продуктов. Для этого необходимо модернизировать функционал существующих систем путем поиска точек роста и выпуска обновлений по их устранению. Искать точки роста мы решили при помощи интервьюирования пользователей и сбора обратной связи от них. По результатам были отрисованы карты пользовательских путей (cjm – "customer journey map") в разрезе DG инструментов, а также сформирован бэклог, описывающий основные зоны роста в части систем по управлению данными. В связи с этим, в скором времени планируется ряд обновлений с целью внедрения доработок и увеличения эффективности продуктов.
Читать: https://habr.com/ru/post/704870/
👍1
ChatGPT пройдёт собеседование по Data Science вместо вас
Привет, чемпион!
Возможно, ты сейчас готовишься к собеседованию в какую-нибудь IT-компанию. Скорее всего, тебе будут задавать технические вопросы, поэтому тебе приходится готовиться. Но, возможно, ты всё равно не сможешь ответить на все вопросы правильно. Как быть?!
А слышал ли ты про новую умную chatGPT? А что, если я тебе скажу, что больше готовиться к собеседованиям так усердно не нужно! Что?! Задаваемые тебе вопросы можно делегировать chatGPT.
В общем, нет времени объяснять, давай устроим собес для chatGPT по Data Scienceи узнаем, сможет ли сетка его пройти?! Всё по классике — спрашиваем вопросы по 4 секциям:
* программирование — Python и алгоритмы,
* написание SQL-запросов,
* Data Science и статистика,
* ML System Design.
Читать: https://habr.com/ru/post/705094/
Привет, чемпион!
Возможно, ты сейчас готовишься к собеседованию в какую-нибудь IT-компанию. Скорее всего, тебе будут задавать технические вопросы, поэтому тебе приходится готовиться. Но, возможно, ты всё равно не сможешь ответить на все вопросы правильно. Как быть?!
А слышал ли ты про новую умную chatGPT? А что, если я тебе скажу, что больше готовиться к собеседованиям так усердно не нужно! Что?! Задаваемые тебе вопросы можно делегировать chatGPT.
В общем, нет времени объяснять, давай устроим собес для chatGPT по Data Scienceи узнаем, сможет ли сетка его пройти?! Всё по классике — спрашиваем вопросы по 4 секциям:
* программирование — Python и алгоритмы,
* написание SQL-запросов,
* Data Science и статистика,
* ML System Design.
Читать: https://habr.com/ru/post/705094/
Классика, визуализация и GNN: три решения для ML-модели с графовыми данными
Большинство современных нейросетей построены на основе графовых данных. Однако чтобы спроектировать на их основе сложную систему, ML-модель должна уметь эти данные векторизировать, а это далеко не тривиальная задача.
Мы задали ее командам-участникам хакатона «Цифровой прорыв в ЦФО», который прошел в сентябре в московском офисе VK. И сейчас покажем три, на наш взгляд, лучших решения и подхода к созданию моделей на основе графов.
Читать: https://habr.com/ru/post/703484/
Большинство современных нейросетей построены на основе графовых данных. Однако чтобы спроектировать на их основе сложную систему, ML-модель должна уметь эти данные векторизировать, а это далеко не тривиальная задача.
Мы задали ее командам-участникам хакатона «Цифровой прорыв в ЦФО», который прошел в сентябре в московском офисе VK. И сейчас покажем три, на наш взгляд, лучших решения и подхода к созданию моделей на основе графов.
Читать: https://habr.com/ru/post/703484/