Алгоритмы и структуры данных для численных вычислений с автоматической оценкой точности
Специалист отдела перспективных исследований компании «Криптонит» Игорь Нетай на протяжении нескольких лет изучал фундаментальную проблему быстрой потери точности вычислений. Она связана с повсеместно применяемым форматом экспоненциальной записи чисел и наиболее остро затрагивает сферы AI, HPC и Big Data.
Читать: https://habr.com/ru/companies/kryptonite/articles/863838/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Специалист отдела перспективных исследований компании «Криптонит» Игорь Нетай на протяжении нескольких лет изучал фундаментальную проблему быстрой потери точности вычислений. Она связана с повсеместно применяемым форматом экспоненциальной записи чисел и наиболее остро затрагивает сферы AI, HPC и Big Data.
Читать: https://habr.com/ru/companies/kryptonite/articles/863838/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Автоматизация ТОиР инженерных систем в ВТБ: кейс внедрения SAP PM для 100 000 единиц оборудования
В новостных сводках, каналах, изданиях мы все чаще наблюдаем за успехами оптимизации, автоматизации и внедрения новых систем ТОиР промышленного оборудования. На больших предприятиях оборудование принято называть активами, подчеркивая их важность для достижения целей компании.
Да, промышленное оборудование - безусловно критически важное оборудование инфраструктуры предприятия и от надежности такого оборудования во многом зависит доход компании.
А что же с активами банков? Нет, не теми финансовыми инструментами, которыми они пользуются, а «железными» активами, которые также помогают банкам работать. Как же быть с обслуживанием инженерного оборудования или оборудования противопожарных систем, а еще и кассовой техники? - зададимся мы вопросом. Почему про процессы обслуживания этого оборудования мы мало где можем найти информацию? Ведь оно также является немаловажным звеном основной цепочки бизнес-процесса предприятия, и от его бесперебойной работоспособности зависит многое.
Возьмем например банк. Инженерные системы и системы противопожарной безопасности банка – это «сердце», жизненно важный элемент объекта. Кассовая техника – это «стержень» кассового узла, центра пересчета. Исправное и безотказное состояние элементов инженерных систем обеспечивает удобство, уют и комфорт сотрудникам и клиентам банка, а кассовой техники – непрерывность процесса пересчета и, как следствие, напрямую влияет на прибыль.
Наша команда Банка ВТБ давно занимается этими вопросами и мы хотим рассказать об одной такой истории автоматизации процессов ТОиР в банковской сфере.
В 2020 году Банк ВТБ, как и положено крупным компаниям, обновлял программное обеспечение и переходил на обновленную версию SAP S4. Управление эксплуатации Административного департамента банка, проанализировав текущие процессы ТОиР, вынесла предложение включить в новую сборку программы SAP дополнительный модуль PM (ТОРО). Руководство компании поддержало идею цифровизации технического обслуживания и ремонта. Так началась история автоматизации ТОиР в Банке ВТБ.
Читать: https://habr.com/ru/articles/864568/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
В новостных сводках, каналах, изданиях мы все чаще наблюдаем за успехами оптимизации, автоматизации и внедрения новых систем ТОиР промышленного оборудования. На больших предприятиях оборудование принято называть активами, подчеркивая их важность для достижения целей компании.
Да, промышленное оборудование - безусловно критически важное оборудование инфраструктуры предприятия и от надежности такого оборудования во многом зависит доход компании.
А что же с активами банков? Нет, не теми финансовыми инструментами, которыми они пользуются, а «железными» активами, которые также помогают банкам работать. Как же быть с обслуживанием инженерного оборудования или оборудования противопожарных систем, а еще и кассовой техники? - зададимся мы вопросом. Почему про процессы обслуживания этого оборудования мы мало где можем найти информацию? Ведь оно также является немаловажным звеном основной цепочки бизнес-процесса предприятия, и от его бесперебойной работоспособности зависит многое.
Возьмем например банк. Инженерные системы и системы противопожарной безопасности банка – это «сердце», жизненно важный элемент объекта. Кассовая техника – это «стержень» кассового узла, центра пересчета. Исправное и безотказное состояние элементов инженерных систем обеспечивает удобство, уют и комфорт сотрудникам и клиентам банка, а кассовой техники – непрерывность процесса пересчета и, как следствие, напрямую влияет на прибыль.
Наша команда Банка ВТБ давно занимается этими вопросами и мы хотим рассказать об одной такой истории автоматизации процессов ТОиР в банковской сфере.
В 2020 году Банк ВТБ, как и положено крупным компаниям, обновлял программное обеспечение и переходил на обновленную версию SAP S4. Управление эксплуатации Административного департамента банка, проанализировав текущие процессы ТОиР, вынесла предложение включить в новую сборку программы SAP дополнительный модуль PM (ТОРО). Руководство компании поддержало идею цифровизации технического обслуживания и ремонта. Так началась история автоматизации ТОиР в Банке ВТБ.
Читать: https://habr.com/ru/articles/864568/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Нам нужен RAG, вам нужен RAG: как встроить LLM туда, где она не нужна
Когда хайп захватывает умы, кажется, что любое техническое решение должно строиться вокруг новой модной технологии и что теперь-то мы ух заживем! Сегодня у нас на хайпе RAG (Retrieval-Augmented Generation), вчера — NFT, позавчера — блокчейн везде и всюду.
Давайте попробуем разобраться, нужен ли RAG на самом деле, или это просто «новый блокчейн» и через год все набьют шишки и забудут о нем.
Читать: https://habr.com/ru/articles/864776/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Когда хайп захватывает умы, кажется, что любое техническое решение должно строиться вокруг новой модной технологии и что теперь-то мы ух заживем! Сегодня у нас на хайпе RAG (Retrieval-Augmented Generation), вчера — NFT, позавчера — блокчейн везде и всюду.
Давайте попробуем разобраться, нужен ли RAG на самом деле, или это просто «новый блокчейн» и через год все набьют шишки и забудут о нем.
Читать: https://habr.com/ru/articles/864776/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Элегантная математика фильтров Блума
Вероятностные функции способны моделировать множество алгоритмов и процедур. Они помогают нам оптимизировать процессы для получения наилучших результатов. Опытные программные инженеры знают, что рано или поздно практически любое ПО достигает определённой степени недетерминированности, когда решение является не абсолютным, но при оптимальной конфигурации приближается к наилучшим результатам. В математическом смысле подобное решение обычно сводится к поиску минимума, максимума или пределов неких вероятностных функций.
В этой статье речь пойдёт об изяществе математики, лежащей в основе фильтров Блума. Мы разберём аспекты точности работы и компромиссов при конфигурировании этих фильтров, а также узнаем, почему в некоторых случаях они могут стать отличным выбором, особенно в сфере больших данных и системах OLAP, когда подразумевается обработка огромных и статичных датасетов.
Читать: https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/864354/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Вероятностные функции способны моделировать множество алгоритмов и процедур. Они помогают нам оптимизировать процессы для получения наилучших результатов. Опытные программные инженеры знают, что рано или поздно практически любое ПО достигает определённой степени недетерминированности, когда решение является не абсолютным, но при оптимальной конфигурации приближается к наилучшим результатам. В математическом смысле подобное решение обычно сводится к поиску минимума, максимума или пределов неких вероятностных функций.
В этой статье речь пойдёт об изяществе математики, лежащей в основе фильтров Блума. Мы разберём аспекты точности работы и компромиссов при конфигурировании этих фильтров, а также узнаем, почему в некоторых случаях они могут стать отличным выбором, особенно в сфере больших данных и системах OLAP, когда подразумевается обработка огромных и статичных датасетов.
Читать: https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/864354/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
ZIP-бомба в формате Apache Parquet
Давние хаброжители помнят, как в 2015 году ZIP-бомба в формате PNG ненадолго вывела из строя Habrastorage. С тех пор появились новые разновидности этого «оружия»: например, разработаны нерекурсивные и компиляторные бомбы (29 байт кода → 16 ГБ .exe).
Подобного рода экспоиты можно встроить не только в формат ZIP или PNG, но и в других форматы файлов, которые поддерживают сжатие. Например, в формате Apache Parquet.
Читать: https://habr.com/ru/companies/globalsign/articles/864886/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Давние хаброжители помнят, как в 2015 году ZIP-бомба в формате PNG ненадолго вывела из строя Habrastorage. С тех пор появились новые разновидности этого «оружия»: например, разработаны нерекурсивные и компиляторные бомбы (29 байт кода → 16 ГБ .exe).
Подобного рода экспоиты можно встроить не только в формат ZIP или PNG, но и в других форматы файлов, которые поддерживают сжатие. Например, в формате Apache Parquet.
Читать: https://habr.com/ru/companies/globalsign/articles/864886/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Прогнозирование продаж с использованием библиотеки Prophet, часть 2
Привет! Продолжаю знакомить вас с библиотекой Prophet в качестве инстурмента прогнозирования продаж. Первая часть тут.
Функции для критериев качества в нашей прогнозной модели будут выглядеть следующим образом:
Читать: https://habr.com/ru/companies/beeline_tech/articles/865156/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Привет! Продолжаю знакомить вас с библиотекой Prophet в качестве инстурмента прогнозирования продаж. Первая часть тут.
Функции для критериев качества в нашей прогнозной модели будут выглядеть следующим образом:
Читать: https://habr.com/ru/companies/beeline_tech/articles/865156/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
5 лучших фреймворков с открытым исходным кодом для оценки больших языковых моделей (LLM) в 2024 году
«У меня такое чувство, что решений для оценки LLM больше, чем проблем, связанных с их оценкой», — сказал Дилан, руководитель отдела ИИ в компании из списка Fortune 500.
И я полностью согласен — кажется, что каждую неделю появляется новый репозиторий с открытым исходным кодом, пытающийся сделать то же самое, что и другие 30+ уже существующих фреймворков. В конце концов, чего действительно хочет Дилан, так это фреймворка, пакета, библиотеки, как угодно, который просто количественно оценил бы производительность LLM (приложения), которую он хочет запустить в продакшен.
Итак, как человек, который когда-то был на месте Дилана, я составил список из 5 лучших фреймворков для оценки LLM, существующих в 2024 году :) 😌
Начнем!
Читать: https://habr.com/ru/articles/865212/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
«У меня такое чувство, что решений для оценки LLM больше, чем проблем, связанных с их оценкой», — сказал Дилан, руководитель отдела ИИ в компании из списка Fortune 500.
И я полностью согласен — кажется, что каждую неделю появляется новый репозиторий с открытым исходным кодом, пытающийся сделать то же самое, что и другие 30+ уже существующих фреймворков. В конце концов, чего действительно хочет Дилан, так это фреймворка, пакета, библиотеки, как угодно, который просто количественно оценил бы производительность LLM (приложения), которую он хочет запустить в продакшен.
Итак, как человек, который когда-то был на месте Дилана, я составил список из 5 лучших фреймворков для оценки LLM, существующих в 2024 году :) 😌
Начнем!
Читать: https://habr.com/ru/articles/865212/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Повышение производительности складской комплектации: как без трудоёмкого хронометража найти потенциал ускорения
Текущая экономическая ситуация в мире приводит к сильному давлению роста цен во всех секторах экономики. Ритейлеры не могут перекладывать эти риски на плечи своих покупателей, что приводит их к необходимости поиска новых путей сокращения затрат на экземпляр процесса, т. е. на штуку товара. Усиливающаяся конкуренция с e-commerce требует перестройки процессов и выхода на повышенные скорости доставки в борьбе за клиента.
И кажется, что все имеющиеся инструменты повышения эффективности уже использованы. Но есть ещё один. В этой статье я расскажу о нашем опыте повышения производительности операций в распределительных центрах торговой сети “Пятёрочка” без больших финансовых вливаний и долгосрочных разработок. Я руковожу Департаментом развития аналитики “Цепочки поставок и поддерживающие функции” в Х5 Tech, и моя команда занимается поиском путей повышения эффективности бизнеса через анализ больших данных.
Читать: https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/865642/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Текущая экономическая ситуация в мире приводит к сильному давлению роста цен во всех секторах экономики. Ритейлеры не могут перекладывать эти риски на плечи своих покупателей, что приводит их к необходимости поиска новых путей сокращения затрат на экземпляр процесса, т. е. на штуку товара. Усиливающаяся конкуренция с e-commerce требует перестройки процессов и выхода на повышенные скорости доставки в борьбе за клиента.
И кажется, что все имеющиеся инструменты повышения эффективности уже использованы. Но есть ещё один. В этой статье я расскажу о нашем опыте повышения производительности операций в распределительных центрах торговой сети “Пятёрочка” без больших финансовых вливаний и долгосрочных разработок. Я руковожу Департаментом развития аналитики “Цепочки поставок и поддерживающие функции” в Х5 Tech, и моя команда занимается поиском путей повышения эффективности бизнеса через анализ больших данных.
Читать: https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/865642/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Итоги ViRush 2024: еще больше DAX, ETL, ИИ, методик внедрения и практических кейсов
В ноябре мы провели очередной форум ViRush, который стал самой масштабной конференцией Visiology. Однако наш ежегодный ивент отличался не только 500+ очными участниками. В 2024 году на мероприятии было много чего интересного и совершенно нового: элементы практической психологии, мастер-классы по работе с искусственным интеллектом, раскрытые специалистами заказчиков и системных интеграторов уникальные кейсы внедрения и инсайты о развитии рынка. Если вы не попали на саму площадку, под катом мы рассказываем о том, что вы пропустили, публикуем видео докладов и отвечаем на вопрос, почему именно ViRush 2024 открыл новый формат проведения конференций Visiology.
Читать: https://habr.com/ru/companies/visiology/articles/865760/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
В ноябре мы провели очередной форум ViRush, который стал самой масштабной конференцией Visiology. Однако наш ежегодный ивент отличался не только 500+ очными участниками. В 2024 году на мероприятии было много чего интересного и совершенно нового: элементы практической психологии, мастер-классы по работе с искусственным интеллектом, раскрытые специалистами заказчиков и системных интеграторов уникальные кейсы внедрения и инсайты о развитии рынка. Если вы не попали на саму площадку, под катом мы рассказываем о том, что вы пропустили, публикуем видео докладов и отвечаем на вопрос, почему именно ViRush 2024 открыл новый формат проведения конференций Visiology.
Читать: https://habr.com/ru/companies/visiology/articles/865760/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Airflow 3 is Coming
Как-то один из самых главных контрибьюторов в Airflow Ярек Потиюк рассказал, что Airflow 3 станет новым золотым стандартом индустрии. Это довольно смелое заявление. Я же считаю, что в Airflow 3 еще многого не хватает, чтобы действительно стать стандартом.
Если вы еще не знаете, что такое Airflow, то, к сожалению, это статья будет сложной. Давайте вместе освежим память.
Airflow - это платформа с открытым исходным кодом для написания и управления рабочих процессов. Airflow была основана в 2014 году в AirBnB. С тех пор платформа прошла путь до версии 1.0 в 2015 году, стала Apache Top Level Project в 2019 и плотно обосновалась как Enterprise Production-Ready в 2020 с версией 2.0.
Читать: https://habr.com/ru/articles/865674/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Как-то один из самых главных контрибьюторов в Airflow Ярек Потиюк рассказал, что Airflow 3 станет новым золотым стандартом индустрии. Это довольно смелое заявление. Я же считаю, что в Airflow 3 еще многого не хватает, чтобы действительно стать стандартом.
Если вы еще не знаете, что такое Airflow, то, к сожалению, это статья будет сложной. Давайте вместе освежим память.
Airflow - это платформа с открытым исходным кодом для написания и управления рабочих процессов. Airflow была основана в 2014 году в AirBnB. С тех пор платформа прошла путь до версии 1.0 в 2015 году, стала Apache Top Level Project в 2019 и плотно обосновалась как Enterprise Production-Ready в 2020 с версией 2.0.
Читать: https://habr.com/ru/articles/865674/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Оценка RAG: Полное руководство по модульному тестированию RAG в CI/CD
Генерация дополненного извлечения (RAG) стала самым популярным способом предоставления LLM дополнительного контекста для создания адаптированных выходных данных. Это отлично подходит для приложений LLM, таких как чат-боты или агенты ИИ, поскольку RAG предоставляет пользователям гораздо более контекстуальный опыт, выходящий за рамки данных, на которых обучались LLM, такие как GPT-4.
Неудивительно, что практикующие LLM столкнулись с проблемами оценки приложений RAG во время разработки. Но благодаря исследованиям, проведенным RAGA, оценка общих характеристик генератора-извлекателя систем RAG в 2024 году является в некоторой степени решенной проблемой. Однако создание приложений RAG до сих пор остается проблемой — вы можете использовать неправильную модель встраивания, плохую стратегию фрагментации или выводить ответы в неправильном формате, что как раз и пытаются решить такие фреймворки, как LlamaIndex.
Но теперь, по мере того как архитектуры RAG становятся все более сложными, а сотрудничество между специалистами LLM в этих проектах усиливается, возникновение критических изменений становится более частым, чем когда-либо.
Читать: https://habr.com/ru/articles/865420/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Генерация дополненного извлечения (RAG) стала самым популярным способом предоставления LLM дополнительного контекста для создания адаптированных выходных данных. Это отлично подходит для приложений LLM, таких как чат-боты или агенты ИИ, поскольку RAG предоставляет пользователям гораздо более контекстуальный опыт, выходящий за рамки данных, на которых обучались LLM, такие как GPT-4.
Неудивительно, что практикующие LLM столкнулись с проблемами оценки приложений RAG во время разработки. Но благодаря исследованиям, проведенным RAGA, оценка общих характеристик генератора-извлекателя систем RAG в 2024 году является в некоторой степени решенной проблемой. Однако создание приложений RAG до сих пор остается проблемой — вы можете использовать неправильную модель встраивания, плохую стратегию фрагментации или выводить ответы в неправильном формате, что как раз и пытаются решить такие фреймворки, как LlamaIndex.
Но теперь, по мере того как архитектуры RAG становятся все более сложными, а сотрудничество между специалистами LLM в этих проектах усиливается, возникновение критических изменений становится более частым, чем когда-либо.
Читать: https://habr.com/ru/articles/865420/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Инфраструктура для Data-Engineer виртуальные окружения
В современной Python-разработке управление зависимостями и изоляция проектов являются критически важными аспектами. Независимо от того, работаете ли вы над небольшим скриптом или крупным проектом, правильная организация окружений поможет избежать конфликтов между пакетами и обеспечит воспроизводимость вашего кода.
Читать: https://habr.com/ru/articles/861412/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
В современной Python-разработке управление зависимостями и изоляция проектов являются критически важными аспектами. Независимо от того, работаете ли вы над небольшим скриптом или крупным проектом, правильная организация окружений поможет избежать конфликтов между пакетами и обеспечит воспроизводимость вашего кода.
Читать: https://habr.com/ru/articles/861412/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
GPT: Революция или Апокалипсис
GPT: Революция или Апокалипсис
Человек против машины. Нейросети — конец эпохи человеческого интеллекта?
Читать: https://habr.com/ru/articles/866478/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
GPT: Революция или Апокалипсис
Человек против машины. Нейросети — конец эпохи человеческого интеллекта?
Читать: https://habr.com/ru/articles/866478/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Контроль данных в Oracle Analytics
Узнайте, как сесссионные переменные в Oracle Analytics помогают ограничивать доступ к данным в внешних наборах данных. Это решение позволяет повысить безопасность и управляемость данных, делая анализ более надежным и целенаправленным.
Читать подробнее
#en
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Узнайте, как сесссионные переменные в Oracle Analytics помогают ограничивать доступ к данным в внешних наборах данных. Это решение позволяет повысить безопасность и управляемость данных, делая анализ более надежным и целенаправленным.
Читать подробнее
#en
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Oracle
Restrict Data in External Datasets Using Session Variables in Oracle Analytics
Restrict External Datasets using Session Variables in Oracle Analytics
Тестирование систем и движков массивно-параллельных вычислений. Сравнение Impala, Trino и GreenPlum
Успешные тестирование производительности и нагрузочные испытания – важнейшие условия для выбора аналитической системы массивной обработки больших данных. В этой публикации я хочу поделиться подходами к тестированию, которые используются нашей командой как в проектной работе, так и при разработке Lakehouse-платформы данных Data Ocean Nova, и познакомить вас с результатами сравнения различных движков и систем. Вы узнаете, как правильно ставить цели, выбирать методику и из каких сценариев ее нужно составлять, как протоколировать результаты и делать выводы. И самое главное – получите ответ на вопросы: кто быстрее: заяц Trino или антилопа Impala?
Читать: https://habr.com/ru/articles/866862/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Успешные тестирование производительности и нагрузочные испытания – важнейшие условия для выбора аналитической системы массивной обработки больших данных. В этой публикации я хочу поделиться подходами к тестированию, которые используются нашей командой как в проектной работе, так и при разработке Lakehouse-платформы данных Data Ocean Nova, и познакомить вас с результатами сравнения различных движков и систем. Вы узнаете, как правильно ставить цели, выбирать методику и из каких сценариев ее нужно составлять, как протоколировать результаты и делать выводы. И самое главное – получите ответ на вопросы: кто быстрее: заяц Trino или антилопа Impala?
Читать: https://habr.com/ru/articles/866862/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
👍1
Построение графиков простых чисел
Почему простые числа, отображенные в полярных координатах, имеют форму спиралей или линий?
Создание сюжета
Для начала нам необходимо увидеть, каковы эти шаблоны на самом деле. Давайте начнем наше исследование с импорта базовых модулей.
Сначала давайте напишем функцию, которая принимает некоторое число в качестве входных данных и преобразует его в декартово представление полярных координат. Выходные данные сами по себе являются декартовыми, но координаты, которые они представляют, соответствуют полярным координатам. Мы могли бы понимать эту функцию как преобразованиеС: Р →Р2С:Р→Р2такой что
С( х ) = ( х соз( х ) , х грех( х ) )
В Python мы можем реализовать этот перевод следующим образом:
Читать: https://habr.com/ru/articles/866948/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Почему простые числа, отображенные в полярных координатах, имеют форму спиралей или линий?
Создание сюжета
Для начала нам необходимо увидеть, каковы эти шаблоны на самом деле. Давайте начнем наше исследование с импорта базовых модулей.
import math
import sympy
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format='retina'
plt.style.use('dark_background')
Один из модулей, который я здесь использую, но который я обычно не использую, — это SymPy, библиотека Python для символьной математики. Хотя SymPy предлагает широкий спектр функций для вычислений, я использую его просто для генерации простых чисел.print(list(sympy.primerange(0, 100)))
[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97]
Полярные координатыСначала давайте напишем функцию, которая принимает некоторое число в качестве входных данных и преобразует его в декартово представление полярных координат. Выходные данные сами по себе являются декартовыми, но координаты, которые они представляют, соответствуют полярным координатам. Мы могли бы понимать эту функцию как преобразованиеС: Р →Р2С:Р→Р2такой что
С( х ) = ( х соз( х ) , х грех( х ) )
В Python мы можем реализовать этот перевод следующим образом:
def get_coordinate(num):
return num * np.cos(num), num * np.sin(num)
Давайте проведем быструю проверку работоспособности и увидим, чтоС( 1 )С(1)возвращает некоторую точку в первом квадранте. get_coordinate(1)
(0.5403023058681398, 0.8414709848078965)
Отлично! Однако проблема с текущей настройкой заключается в том, что она не векторизована; чтобы сгенерировать координаты, скажем, для десяти чисел, нам понадобится цикл for для генерации координат для каждого из десяти чисел.Читать: https://habr.com/ru/articles/866948/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
❤1
8 лучших советов для аутсорсинга разметки данных
Любой проект в области CV начинается с разметки огромных объёмов изображений и видео. И только успешные результаты и качественные данные гарантируют, что модель сможет обучаться корректно.
Но что делать, если внутренняя команда не справляется с объемами, а квалифицированных специалистов найти сложно? Ответ прост: передать задачу профессионалам.
Аутсорсинг разметки данных помогает ускорить процесс и вывести проект на совершенно новый уровень. Однако найти надежного партнера, который станет вашим стратегическим союзником, — задача не из легких.
Как выбрать компанию и выстроить процессы, чтобы сотрудничество получилось продуктивным? В этом материале многолетним опытом Data Light в сфере организации разметки поделятся наши эксперты:
Алексей Корнилов, Special Projects Group Manager
Дмитрий Рогальский, Moderation Group Manager
Читать: https://habr.com/ru/companies/data_light/articles/866474/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Любой проект в области CV начинается с разметки огромных объёмов изображений и видео. И только успешные результаты и качественные данные гарантируют, что модель сможет обучаться корректно.
Но что делать, если внутренняя команда не справляется с объемами, а квалифицированных специалистов найти сложно? Ответ прост: передать задачу профессионалам.
Аутсорсинг разметки данных помогает ускорить процесс и вывести проект на совершенно новый уровень. Однако найти надежного партнера, который станет вашим стратегическим союзником, — задача не из легких.
Как выбрать компанию и выстроить процессы, чтобы сотрудничество получилось продуктивным? В этом материале многолетним опытом Data Light в сфере организации разметки поделятся наши эксперты:
Алексей Корнилов, Special Projects Group Manager
Дмитрий Рогальский, Moderation Group Manager
Читать: https://habr.com/ru/companies/data_light/articles/866474/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Лучшие крупные языковые модели в ноябре 2024 г
В ноябре в ТОП-10 в «LLM Benchmark» произошло много изменений. Также произошли некоторые изменения в том, как мы создаем продукты на основе LLM. Давайте приступим.
Читать: https://habr.com/ru/articles/866932/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
В ноябре в ТОП-10 в «LLM Benchmark» произошло много изменений. Также произошли некоторые изменения в том, как мы создаем продукты на основе LLM. Давайте приступим.
Читать: https://habr.com/ru/articles/866932/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Как перейти от ручной проверки данных к автоматической: решение ИЦ «Безопасный транспорт»
Об Инновационном центре
Инновационный центр «Безопасный Транспорт» создан в 2017 году на базе ЦОДД для работы с Big data и решения задач Транспортного комплекса Москвы. Команда экспертов изучает и анализирует потребности жителей столицы, а также разрабатывает и внедряет инновационные цифровые сервисы и решения для транспорта и дорог города.
На данный момент на базе Инновационного центра построено хранилище данных Транспортного комплекса столицы, которые используются во многих проектах и продуктах, направленных на оказание поддержки в принятии управленческих решений Правительству Москвы, а также на улучшение транспортной инфраструктуры города в целом.
Хранилище данных - сердце Транспортного комплекса
С 2013 года Москва стремительно росла, улучшалась и расширяла свои границы. Логично, что это влекло за собой бурное развитие Транспортного комплекса, а вместе с ним увеличивалось и количество обслуживающих его IT-систем и данных, которые эти системы генерируют.
Для реализации концепции data driven нужно было собрать все эти данные в одном месте, а для этого была нужна отдельная команда и отдельное подразделение. С этого в 2017 году и началась история ИЦ, сердцем которого является хранилище данных.
На данный момент данные хранилища Инновационного Центра используются во множестве информационно-аналитических продуктов. В их числе — интерактивная аналитическая отчётность, цифровое мастер планирование города, Экологическая карта, Коммуникационная платформа, Карта аварийности, Справка загруженности и другие решения, направленные на улучшение и развитие Транспортного комплекса Москвы.
Читать: https://habr.com/ru/articles/867082/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Об Инновационном центре
Инновационный центр «Безопасный Транспорт» создан в 2017 году на базе ЦОДД для работы с Big data и решения задач Транспортного комплекса Москвы. Команда экспертов изучает и анализирует потребности жителей столицы, а также разрабатывает и внедряет инновационные цифровые сервисы и решения для транспорта и дорог города.
На данный момент на базе Инновационного центра построено хранилище данных Транспортного комплекса столицы, которые используются во многих проектах и продуктах, направленных на оказание поддержки в принятии управленческих решений Правительству Москвы, а также на улучшение транспортной инфраструктуры города в целом.
Хранилище данных - сердце Транспортного комплекса
С 2013 года Москва стремительно росла, улучшалась и расширяла свои границы. Логично, что это влекло за собой бурное развитие Транспортного комплекса, а вместе с ним увеличивалось и количество обслуживающих его IT-систем и данных, которые эти системы генерируют.
Для реализации концепции data driven нужно было собрать все эти данные в одном месте, а для этого была нужна отдельная команда и отдельное подразделение. С этого в 2017 году и началась история ИЦ, сердцем которого является хранилище данных.
На данный момент данные хранилища Инновационного Центра используются во множестве информационно-аналитических продуктов. В их числе — интерактивная аналитическая отчётность, цифровое мастер планирование города, Экологическая карта, Коммуникационная платформа, Карта аварийности, Справка загруженности и другие решения, направленные на улучшение и развитие Транспортного комплекса Москвы.
Читать: https://habr.com/ru/articles/867082/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
Как честно распределить вычислительные ресурсы? Показываем на примере YTsaurus
YTsaurus — платформа для распределённого хранения и обработки данных. С помощью неё пользователи могут производить вычисления с данными, которые хранятся на кластере. За запуск этих вычислений отвечает один из центральных компонентов системы — планировщик. Зачастую ресурсов кластера не хватает, чтобы одновременно запустить все желаемые вычислительные задачи. Поэтому одна из важных задач планировщика — умение грамотно распределять вычислительные ресурсы между пользователями.
Меня зовут Егор Щербин, я работаю в Yandex Infrastructure, в команде планировщика YTsaurus. О нём и расскажу в этой статье. А также о запуске вычислений в кластере YTsaurus, распределении ресурсов между вычислениями и о том, как управлять распределением, чтобы все операции получали ровно столько, сколько требуется.
Читать: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/860562/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы
YTsaurus — платформа для распределённого хранения и обработки данных. С помощью неё пользователи могут производить вычисления с данными, которые хранятся на кластере. За запуск этих вычислений отвечает один из центральных компонентов системы — планировщик. Зачастую ресурсов кластера не хватает, чтобы одновременно запустить все желаемые вычислительные задачи. Поэтому одна из важных задач планировщика — умение грамотно распределять вычислительные ресурсы между пользователями.
Меня зовут Егор Щербин, я работаю в Yandex Infrastructure, в команде планировщика YTsaurus. О нём и расскажу в этой статье. А также о запуске вычислений в кластере YTsaurus, распределении ресурсов между вычислениями и о том, как управлять распределением, чтобы все операции получали ровно столько, сколько требуется.
Читать: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/860562/
#ru
@big_data_analysis | Другие наши каналы