Два сапога — пара, а три — уже community: как алгоритмы на графах помогают собирать группы товаров
Привет, Хабр! Меня зовут Иван Антипов, я занимаюсь ML в команде матчинга Ozon. Наша команда разрабатывает алгоритмы поиска одинаковых товаров на сайте. Это позволяет покупателям находить более выгодные предложения, экономя время и деньги.
В этой статье мы обсудим кластеризацию на графах, задачу выделения сообществ, распад карате-клуба, self-supervised и unsupervised задачи — и как всё это связано с матчингом.
Читать: https://habr.com/ru/companies/ozontech/articles/791684/
Привет, Хабр! Меня зовут Иван Антипов, я занимаюсь ML в команде матчинга Ozon. Наша команда разрабатывает алгоритмы поиска одинаковых товаров на сайте. Это позволяет покупателям находить более выгодные предложения, экономя время и деньги.
В этой статье мы обсудим кластеризацию на графах, задачу выделения сообществ, распад карате-клуба, self-supervised и unsupervised задачи — и как всё это связано с матчингом.
Читать: https://habr.com/ru/companies/ozontech/articles/791684/
⚡2
Иерархия ИИ-потребностей
Как это часто бывает с быстро развивающимися технологиями, ИИ породил массовые проявления синдрома упущенных возможностей, страха, неуверенности, сомнений и междоусобиц. Некоторые из них имеют под собой основания, некоторые — нет, но всё это бросается в глаза. Все от мала до велика, от незаметных стартапов до финтех-гигантов и государственных учреждений, сформировали команды специалистов, которые лихорадочно разрабатывают ИИ-стратегии.
Команда VK Cloud перевела статью о том, как использовать ИИ и машинное обучение, чтобы лучше справляться с тем, что мы делаем.
Читать: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/790362/
Как это часто бывает с быстро развивающимися технологиями, ИИ породил массовые проявления синдрома упущенных возможностей, страха, неуверенности, сомнений и междоусобиц. Некоторые из них имеют под собой основания, некоторые — нет, но всё это бросается в глаза. Все от мала до велика, от незаметных стартапов до финтех-гигантов и государственных учреждений, сформировали команды специалистов, которые лихорадочно разрабатывают ИИ-стратегии.
Команда VK Cloud перевела статью о том, как использовать ИИ и машинное обучение, чтобы лучше справляться с тем, что мы делаем.
Читать: https://habr.com/ru/companies/vk/articles/790362/
☃2
Как мы поменяли методику исследования «BI-круг Громова», чтобы результаты стали еще точнее
«Круги Громова» занимается сравнительными исследованиями ИТ-решений. Начинали мы с исследований именно BI-систем (системы бизнес-аналитики, business intelligence) и разбираемся в них, как считаем, весьма хорошо. По задумке наши исследования (кстати, ежегодные) должны быть чем-то вроде карты для ИТ-отделов и руководителей, чтобы помочь им разобраться в дебрях множества современных BI-решений. Одним из основных параметров, влияющих на объективность исследования, является его методика. Поэтому мы постоянно думаем над тем, как сделать нашу методику еще более точной, учитывающей еще больше факторов и позволяющей раскрыть максимум информации о решениях, которые попали к нам под микроскоп.
Читать: https://habr.com/ru/articles/792292/
«Круги Громова» занимается сравнительными исследованиями ИТ-решений. Начинали мы с исследований именно BI-систем (системы бизнес-аналитики, business intelligence) и разбираемся в них, как считаем, весьма хорошо. По задумке наши исследования (кстати, ежегодные) должны быть чем-то вроде карты для ИТ-отделов и руководителей, чтобы помочь им разобраться в дебрях множества современных BI-решений. Одним из основных параметров, влияющих на объективность исследования, является его методика. Поэтому мы постоянно думаем над тем, как сделать нашу методику еще более точной, учитывающей еще больше факторов и позволяющей раскрыть максимум информации о решениях, которые попали к нам под микроскоп.
Читать: https://habr.com/ru/articles/792292/
👍1
Детекция объектов. YOLO. Часть 2
Кто такой YOLO?
Когда пытаешься разобраться в работе YOLO по статьям в интернете, постоянно натыкаешься на примерно такое объяснение: «Алгоритм делит изображение сеткой SxS, где каждому элементу этой сетки соответствует N ббоксов с координатами, предсказаниями классов и тд...». Но лично мне становилось только непонятнее от такого высокоуровнего описания.. Ведь в исследованиях часто всё происходит примерно так: перебирают гипотезы, пока не получат приемлемый результат, а потом уже придумывают красивое описание. Поэтому для ясности хочется в данной статье рассказать, как вообще приходили к идеям, которые ложились в основу YOLOv1 и последующих версий.
Читать: https://habr.com/ru/articles/792926/
Кто такой YOLO?
Когда пытаешься разобраться в работе YOLO по статьям в интернете, постоянно натыкаешься на примерно такое объяснение: «Алгоритм делит изображение сеткой SxS, где каждому элементу этой сетки соответствует N ббоксов с координатами, предсказаниями классов и тд...». Но лично мне становилось только непонятнее от такого высокоуровнего описания.. Ведь в исследованиях часто всё происходит примерно так: перебирают гипотезы, пока не получат приемлемый результат, а потом уже придумывают красивое описание. Поэтому для ясности хочется в данной статье рассказать, как вообще приходили к идеям, которые ложились в основу YOLOv1 и последующих версий.
Читать: https://habr.com/ru/articles/792926/
Forwarded from Нейроканал
YOLO-World: распознавание объектов с высокой точностью за считаные секунды
Представляем вашему вниманию новую open source модельку семейства YOLO. Однако, в отличие от своих предшественников, она способна распознавать объекты в режиме реального времени и это всё без предварительного обучения! Для обнаружения необходимо всего лишь составить промпт, по которому будут отбираться объекты.
Касаемо бенчмарков YOLO-World также не стала скромничать и показала прирост в производительности в 20 раз в сравнении с прошлыми моделями.
Hugging Face | Github | Статья | Блогпост
#yolo #cv
Представляем вашему вниманию новую open source модельку семейства YOLO. Однако, в отличие от своих предшественников, она способна распознавать объекты в режиме реального времени и это всё без предварительного обучения! Для обнаружения необходимо всего лишь составить промпт, по которому будут отбираться объекты.
Касаемо бенчмарков YOLO-World также не стала скромничать и показала прирост в производительности в 20 раз в сравнении с прошлыми моделями.
Hugging Face | Github | Статья | Блогпост
#yolo #cv
👍1
Дайджест новостей из мира искусственного интеллекта, машинного обучения, будущего и роботов за январь
Отфильтровав для Вас большое количество источников, представляю все наиболее значимые новости из мира будущего, машинного обучения, роботов и искусственного интеллекта.
Итак, а теперь сам дайджест:
Читать дайджест
Читать: https://habr.com/ru/articles/793544/
Отфильтровав для Вас большое количество источников, представляю все наиболее значимые новости из мира будущего, машинного обучения, роботов и искусственного интеллекта.
Итак, а теперь сам дайджест:
Читать дайджест
Читать: https://habr.com/ru/articles/793544/
Особенности разработки информационной системы для сети автомобильных электрозаправочных станций
Аннотация. В статье анализируются технические требования, предъявляемые к электрозаправочным станциям с точки зрения определения возможности и особенностей проектирования информационной системы по их обслуживанию. Показаны основные особенности работы электрозаправочных станций, согласно стандартам, принятым в Европе, США и Китае. Рассмотрены их функциональные характеристики и специфика работы для удаленного управления с помощью информационной системы.
Сформулированы требования к информационной системе, которая может быть создана на основе микросервисной архитектуры. Показано, что для обеспечения взаимодействия между отдельными частями информационной системы должна быть обеспечена стабильность ее работы в режиме 24/7.
В ходе исследования определено, что:
– взаимодействие клиента с сервером может быть реализовано посредством некоторого приложения или web-интерфейса и должно быть стабильным и устойчивым;
– эта система будет включать в себя платежный модуль, электрическую балансировку, а обработка поступающих данных на сервер будет представлять собой распределенную систему обработки информации, имеющей в своей основе очередь с приоритетами;
– сама информационная система должна быть спроектирована на основе архитектуры, реализующей клиент-серверный принцип работы;
– специальная система мониторинга должна быть распределенной, что позволит своевременно обрабатывать поступающие запросы, видеть проблемы и своевременно решать их...
Читать: https://habr.com/ru/articles/793664/
Аннотация. В статье анализируются технические требования, предъявляемые к электрозаправочным станциям с точки зрения определения возможности и особенностей проектирования информационной системы по их обслуживанию. Показаны основные особенности работы электрозаправочных станций, согласно стандартам, принятым в Европе, США и Китае. Рассмотрены их функциональные характеристики и специфика работы для удаленного управления с помощью информационной системы.
Сформулированы требования к информационной системе, которая может быть создана на основе микросервисной архитектуры. Показано, что для обеспечения взаимодействия между отдельными частями информационной системы должна быть обеспечена стабильность ее работы в режиме 24/7.
В ходе исследования определено, что:
– взаимодействие клиента с сервером может быть реализовано посредством некоторого приложения или web-интерфейса и должно быть стабильным и устойчивым;
– эта система будет включать в себя платежный модуль, электрическую балансировку, а обработка поступающих данных на сервер будет представлять собой распределенную систему обработки информации, имеющей в своей основе очередь с приоритетами;
– сама информационная система должна быть спроектирована на основе архитектуры, реализующей клиент-серверный принцип работы;
– специальная система мониторинга должна быть распределенной, что позволит своевременно обрабатывать поступающие запросы, видеть проблемы и своевременно решать их...
Читать: https://habr.com/ru/articles/793664/
Forwarded from Нейроканал
Признавайтесь, у кого тут 4 гига, 4 ядра?
На той неделе Google представила решение для разработчиков, столкнувшихся с проблемой нехватки GPU для обучения языковых моделей. Компания выпустила открытый набор инструментов localllm, позволяющий запускать квантованные языковые модели локально на процессоре и в Workstations — полностью управляемой среде разработки Google Cloud.
Если у вас возник вопрос, а что за сущность вообще эти квантованные языковые модели, то вот вам ответ — это оптимизированные модели искусственного интеллекта, предназначенные для работы на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами.
Подробная документация, примеры кода и инструкции по настройке ищите в этом репозитории.
#localllm #llm #инструмент
На той неделе Google представила решение для разработчиков, столкнувшихся с проблемой нехватки GPU для обучения языковых моделей. Компания выпустила открытый набор инструментов localllm, позволяющий запускать квантованные языковые модели локально на процессоре и в Workstations — полностью управляемой среде разработки Google Cloud.
Если у вас возник вопрос, а что за сущность вообще эти квантованные языковые модели, то вот вам ответ — это оптимизированные модели искусственного интеллекта, предназначенные для работы на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами.
Подробная документация, примеры кода и инструкции по настройке ищите в этом репозитории.
#localllm #llm #инструмент
❤1
Deploy Network Components for Oracle Fusion Analytics Service Endpoints Internet Access
Deploy in minutes the initial network components necessary for Internet access to Oracle Fusion Analytics service endpoints using Oracle Cloud Shell and the Terraform OCI provider.
Read: https://blogs.oracle.com/analytics/post/deploy-network-components-for-internet-access-to-oracle-fusion-analytics-service-endpoints
Deploy in minutes the initial network components necessary for Internet access to Oracle Fusion Analytics service endpoints using Oracle Cloud Shell and the Terraform OCI provider.
Read: https://blogs.oracle.com/analytics/post/deploy-network-components-for-internet-access-to-oracle-fusion-analytics-service-endpoints
Oracle
Deploy Network Components for Oracle Fusion Analytics Service Endpoints Internet Access
This post guides you through deploying initial network components for Oracle Fusion Analytics service endpoints.
Troubleshooting Connectivity Issues Between Oracle Analytics Cloud and On-Premises Data Sources: Unraveling PMTUD Challenges
Troubleshoot Connectivity Issues Between Oracle Analytics Cloud and On-Premises Data Sources
Read: https://blogs.oracle.com/analytics/post/troubleshooting-oracle-analytics-cloud-to-onpremises-data-source-connectivity-unraveling-pmtud-challenges
Troubleshoot Connectivity Issues Between Oracle Analytics Cloud and On-Premises Data Sources
Read: https://blogs.oracle.com/analytics/post/troubleshooting-oracle-analytics-cloud-to-onpremises-data-source-connectivity-unraveling-pmtud-challenges
Oracle
Troubleshooting Oracle Analytics Cloud to On-Premises Data Source Connectivity: Unraveling PMTUD Challenges
Troubleshooting Oracle Analytics Cloud to On-Premises Data Source Connectivity Issues
Unlocking the power of consumer experience in Oracle Analytics Cloud
The Present workspace in Oracle Analytics Cloud empowers authors to create curated data narratives for end users with customized fine-grained interaction controls
Read: https://blogs.oracle.com/analytics/post/unlocking-the-power-of-consumer-experience-in-oracle-analytics
The Present workspace in Oracle Analytics Cloud empowers authors to create curated data narratives for end users with customized fine-grained interaction controls
Read: https://blogs.oracle.com/analytics/post/unlocking-the-power-of-consumer-experience-in-oracle-analytics
Oracle
Unlocking the power of consumer experience in Oracle Analytics
Oracle Analytics Present workspace empowers authors to create curated data narratives for your end users with customized fine grain interaction controls for your end users
Best Practices For Implementing Row-Level Security In Oracle Analytics
Learn how to create high performing row-level security filters.
Read: https://blogs.oracle.com/analytics/post/best-practices-for-implementing-rowlevel-security-in-oracle-analytics-1
Learn how to create high performing row-level security filters.
Read: https://blogs.oracle.com/analytics/post/best-practices-for-implementing-rowlevel-security-in-oracle-analytics-1
Oracle
Best Practices For Implementing Row-Level Security In Oracle Analytics
x
7 направлений оптимизации ClickHouse, которые помогают в BI
Привет, Хабр! Меня зовут Никита Ильин, я занимаюсь разработкой архитектуры BI-платформы Visiology. Сегодня мы поговорим про оптимизацию ClickHouse — ведущей СУБД, которую все чаще используют для решения задач аналитики на больших объемах данных. В этой статье я расскажу, почему важно оптимизировать ClickHouse, в каких направлениях это можно делать, и почему разумный подход к размещению информации, кэшированию и индексированию особенно важен с точки зрения производительности BI-платформы. Также мы поговорим о том, к каким нюансам нужно готовиться, если вы решаете оптимизировать CH самостоятельно, сколько времени и сил может потребовать этот процесс и почему мы решили “зашить” в новый движок ViQube 2 десятки алгоритмов автоматической оптимизации.
А что там с оптимизацией ClickHouse?
Читать: https://habr.com/ru/articles/794456/
Привет, Хабр! Меня зовут Никита Ильин, я занимаюсь разработкой архитектуры BI-платформы Visiology. Сегодня мы поговорим про оптимизацию ClickHouse — ведущей СУБД, которую все чаще используют для решения задач аналитики на больших объемах данных. В этой статье я расскажу, почему важно оптимизировать ClickHouse, в каких направлениях это можно делать, и почему разумный подход к размещению информации, кэшированию и индексированию особенно важен с точки зрения производительности BI-платформы. Также мы поговорим о том, к каким нюансам нужно готовиться, если вы решаете оптимизировать CH самостоятельно, сколько времени и сил может потребовать этот процесс и почему мы решили “зашить” в новый движок ViQube 2 десятки алгоритмов автоматической оптимизации.
А что там с оптимизацией ClickHouse?
Читать: https://habr.com/ru/articles/794456/
7 направлений оптимизации ClickHouse, которые помогают в BI
Привет, Хабр! Меня зовут Никита Ильин, я занимаюсь разработкой архитектуры BI-платформы Visiology. Сегодня мы поговорим про оптимизацию ClickHouse — ведущей СУБД, которую все чаще используют для решения задач аналитики на больших объемах данных. В этой статье я расскажу, почему важно оптимизировать ClickHouse, в каких направлениях это можно делать, и почему разумный подход к размещению информации, кэшированию и индексированию особенно важен с точки зрения производительности BI-платформы. Также мы поговорим о том, к каким нюансам нужно готовиться, если вы решаете оптимизировать CH самостоятельно, сколько времени и сил может потребовать этот процесс и почему мы решили “зашить” в новый движок ViQube 2 десятки алгоритмов автоматической оптимизации.
А что там с оптимизацией ClickHouse?
Читать: https://habr.com/ru/companies/visiology/articles/794456/
Привет, Хабр! Меня зовут Никита Ильин, я занимаюсь разработкой архитектуры BI-платформы Visiology. Сегодня мы поговорим про оптимизацию ClickHouse — ведущей СУБД, которую все чаще используют для решения задач аналитики на больших объемах данных. В этой статье я расскажу, почему важно оптимизировать ClickHouse, в каких направлениях это можно делать, и почему разумный подход к размещению информации, кэшированию и индексированию особенно важен с точки зрения производительности BI-платформы. Также мы поговорим о том, к каким нюансам нужно готовиться, если вы решаете оптимизировать CH самостоятельно, сколько времени и сил может потребовать этот процесс и почему мы решили “зашить” в новый движок ViQube 2 десятки алгоритмов автоматической оптимизации.
А что там с оптимизацией ClickHouse?
Читать: https://habr.com/ru/companies/visiology/articles/794456/
Побеждаем рутину в Data Science: как перестать быть недопрограммистами и недоисследователями
Профессия Data Scientist сейчас стала особенно привлекательна, вовлекая еще больше энтузиастов и даже евангелистов, благодаря последним достижениям в области генерации текстов и изображений. Внешний фон наводит на мысли, что будни дата сайентиста заполнены исключительно творческой самореализацией, и рутина в процессы его работы никогда не сможет просочиться. Увы, но большую часть DS команд рутина уже поглотила.
Читать: https://habr.com/ru/companies/alfa/articles/788290/
Профессия Data Scientist сейчас стала особенно привлекательна, вовлекая еще больше энтузиастов и даже евангелистов, благодаря последним достижениям в области генерации текстов и изображений. Внешний фон наводит на мысли, что будни дата сайентиста заполнены исключительно творческой самореализацией, и рутина в процессы его работы никогда не сможет просочиться. Увы, но большую часть DS команд рутина уже поглотила.
Читать: https://habr.com/ru/companies/alfa/articles/788290/
Искусство продуктовой аналитики: как преобразовать цифры в ценные инсайты для бизнеса
В современном мире данные играют все более важную роль в развитии бизнеса. Они позволяют принимать обоснованные и осознанные решения, а также выявлять потенциальные возможности для оптимизации и роста. Однако, необходимо понимать, что накопление большого объема данных само по себе недостаточно для достижения успеха. Чтобы преобразовать цифры в ценные инсайты, требуется искусство продуктовой аналитики.
Узнать подробнее
Читать: https://habr.com/ru/articles/794670/
В современном мире данные играют все более важную роль в развитии бизнеса. Они позволяют принимать обоснованные и осознанные решения, а также выявлять потенциальные возможности для оптимизации и роста. Однако, необходимо понимать, что накопление большого объема данных само по себе недостаточно для достижения успеха. Чтобы преобразовать цифры в ценные инсайты, требуется искусство продуктовой аналитики.
Узнать подробнее
Читать: https://habr.com/ru/articles/794670/
👍2
Единая модель безопасности в Дельта BI
Для многих компаний анализ больших данных становится обыденной задачей. Этому способствует развитие технологий и снижение стоимости систем хранения. Поэтому сегодня многие компании могут собирать и хранить большие объемы разнородных данных. Кроме сбора и хранения данных, часто возникает необходимость их преобразования в удобный для пользователей вид, в чем помогают различные BI-системы.
Согласно исследованию IDC «Аналитика больших данных» более 50% опрошенных заявляют, что одним из ключевых факторов, влияющих на выбор решения для анализа больших данных является безопасность.
А как обстоят дела с безопасностью в Дельта BI?
Читать: https://habr.com/ru/companies/navicon/articles/794744/
Для многих компаний анализ больших данных становится обыденной задачей. Этому способствует развитие технологий и снижение стоимости систем хранения. Поэтому сегодня многие компании могут собирать и хранить большие объемы разнородных данных. Кроме сбора и хранения данных, часто возникает необходимость их преобразования в удобный для пользователей вид, в чем помогают различные BI-системы.
Согласно исследованию IDC «Аналитика больших данных» более 50% опрошенных заявляют, что одним из ключевых факторов, влияющих на выбор решения для анализа больших данных является безопасность.
А как обстоят дела с безопасностью в Дельта BI?
Читать: https://habr.com/ru/companies/navicon/articles/794744/
Экзоскелет мощностью 1 лошадиная сила для ежедневных путешествий
Мы все испытывали усталость и беспомощность, таскали тяжелые предметы снаряжения, проходили десятки тысяч шагов, отставали на трассе и в конечном итоге разрушали свои планы.
С оснащенным экзоскелетом Hypershell Omega, вы можете идти на большие расстояния, взбираться на высокие горы, бегать быстро и нести больше груза, или просто идти с меньшими усилиями.
Читать: https://habr.com/ru/articles/794833/
Мы все испытывали усталость и беспомощность, таскали тяжелые предметы снаряжения, проходили десятки тысяч шагов, отставали на трассе и в конечном итоге разрушали свои планы.
С оснащенным экзоскелетом Hypershell Omega, вы можете идти на большие расстояния, взбираться на высокие горы, бегать быстро и нести больше груза, или просто идти с меньшими усилиями.
Читать: https://habr.com/ru/articles/794833/
FineBI под микроскопом: Обзор новых функций и улучшений в Q1 2024
Хабр, привет!
Меня зовут Александр Ларин, я являюсь руководителем центра технической поддержки и обучения в GlowByte, а также лидером самого большого в России сообщества FineBI.
Сегодня в нашем фокусе – обновления, которые не оставят равнодушными ни одного бизнес-аналитика. Призываю поднять планку ваших знаний о современных инструментах анализа данных. Если вы, как и я, жаждете узнать о последних обновлениях в мире бизнес-аналитики, то эта статья именно для вас. Развивайтесь вместе с FineBI, чтобы быть на шаг впереди конкурентов в мире данных и аналитики. А тех, кому этого будет недостаточно, приглашаю на наши курсы.
Читать: https://habr.com/ru/companies/glowbyte/articles/795303/
Хабр, привет!
Меня зовут Александр Ларин, я являюсь руководителем центра технической поддержки и обучения в GlowByte, а также лидером самого большого в России сообщества FineBI.
Сегодня в нашем фокусе – обновления, которые не оставят равнодушными ни одного бизнес-аналитика. Призываю поднять планку ваших знаний о современных инструментах анализа данных. Если вы, как и я, жаждете узнать о последних обновлениях в мире бизнес-аналитики, то эта статья именно для вас. Развивайтесь вместе с FineBI, чтобы быть на шаг впереди конкурентов в мире данных и аналитики. А тех, кому этого будет недостаточно, приглашаю на наши курсы.
Читать: https://habr.com/ru/companies/glowbyte/articles/795303/
Подготовка к собеседованию на позицию Data Scientist. Часть 1: Live Coding
В данной статье разберемся что такое live coding интервью и как к нему готовиться.
Материал в первую очередь будет полезен Data Scientist'ам и ML инженерам, при этом некоторые разделы, например, Алгоритмы и структуры данных подойдут всем IT специалистам, которым предстоит пройти секцию live coding.
Читать: https://habr.com/ru/companies/megafon/articles/795261/
В данной статье разберемся что такое live coding интервью и как к нему готовиться.
Материал в первую очередь будет полезен Data Scientist'ам и ML инженерам, при этом некоторые разделы, например, Алгоритмы и структуры данных подойдут всем IT специалистам, которым предстоит пройти секцию live coding.
Читать: https://habr.com/ru/companies/megafon/articles/795261/