Анализ данных (Data analysis)
46.3K subscribers
2.33K photos
269 videos
1 file
2.06K links
Data science, наука о данных.

@haarrp - админ

@itchannels_telegram - 🔥 главное в ит

@ai_machinelearning_big_data - ML

@machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml

РКН: clck.ru/3FmyAp
Download Telegram
⚡️ Вышел LiteLlama

Подобие LLaMa 2, однако с существенно меньшим размером модели, LiteLlama-460M-1T имеет 460M параметров, обученных на 1T токенах.

https://huggingface.co/ahxt/LiteLlama-460M-1T

@data_analysis_ml
👍10🔥31
Построение языковых агентов в виде графов графов

Новый анонс LangChain v0.1.0 - LangGraph.

🤖 Инструмент был протестирован командой разработчиков langchain в течение последних шести месяцев и выглядит, как лучший способ создания агентов LLM.

🌀 Основное нововведение - простое определение циклов агента. Это невероятно важно для агентов, которые часто описываются как выполнение LLM в цикле for.

Библиотека предоставляет интерфейс для создания циклических графов, с настраиваемыми, определяемыми пользователем переходами между узлами.

pip install langgraph

Github
Пример с кодом создания агента

@data_analysis_ml
👍132🔥2
⚡️Более 20 иллюстрированных ИИ гайдов по от Abacus AI.

https://blog.abacus.ai/blog/category/ai-education

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍132😐2🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🌍 НАСА размещает на #AWS более 9 000 продуктов данных о нашей планете!

🚀
В этом хранилище представлен полный список данных НАСА по наукам о Земле, доступных для исследований и анализа. Данные управляются и поддерживаются программой НАСА "Системы данных по наукам о Земле" (ESDS), которая обеспечивает доступность и удобство использования данных.

Узнайте, как легко найти и загрузить данных с помощью последнего руководства по #leafmap. 📚🔎

📓 Notebook: https://leafmap.org/notebooks/88_nasa_earth_data
🗂️ Data Catalog: https://github.com/opengeos/NASA-Earth-Data
🎥 Video: https://youtu.be/0ytxNNvc2Hg

#opendata #geospatial #python #dataviz #NASA

@data_analysis_ml
18👍13🔥7👎1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Build LLM Apps with LangChain.js

GitHub недавно сообщили, что JavaScript снова стал самым популярным языком программирования в мире. Чтобы поддержать веб-разработчиков, изучающих и разрабатывающих генеративный ИИ, deeplearning_ai только что запустили новый краткий курс по JavaScript.

В курсе Build LLM Apps with LangChain.js вы познакомитесь с элементами, характерными для разработки ИИ, включая:

(i) использование парсеров данных для получения данных из распространенных источников
(ii) промпты, которые используются для создания контекста LLM
(iii) Модули для поддержки RAG, такие как разделители текста и интеграция с векторными хранилищами
(iv) Работа с различными моделями для написания ИИ-приложений
(v) парсеры, которые извлекают и форматируют выходные данные для обработки последующим кодом.

Вы также будете работать с языком LangChain, который позволяет легко составлять последовательности (также называемые цепочками) модулей для выполнения сложных задач с помощью LLM.

Собрав все это воедино, вы поработаете над разговорным LLM-приложением для ответов на вопросы, способным использовать внешние данные в качестве контекста.

📌 Курс

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13🔥21👎1
🖥 Pandas vs Polars vs SQL

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍496🔥4🏆3😢2🤨2
Функция zip() в Python создает итератор, который объединяет элементы из нескольких источников данных. Эта функция работает со списками, кортежами, множествами и словарями для создания списков или кортежей, включающих все эти данные.

Если источники данных разной длины, то объединение может привести к ошибкам ошибкам.

Начиная с #Python 3.10, использование ключевого слова strict в функции zip выховет ошибку ValueError, если длина итераций неравна.

@data_analysis_ml
19👍9🔥6🤯3
Теперь российский Хоум Банк выделил IT в отдельную компанию

Фокус внимания новой структуры, которая уже получила статус участника «Сколково», – разработка инновационных продуктов в управлении рисками, кредитовании, платежах и других банковских операциях. Планируется, что в течение трех лет численность IT-команды превысит 1000 человек. Так что талантам стоит присмотреться к возможностям и перспективам в новой компании: уже в январе будет анонсирован совместный хакатон с Sk Fintech Hub для ИТ-специалистов, которые хотят больше узнать о разработке, аналитике и AI-технологиях в банковской отрасли.

@data_analysis_ml
👍213👏2🥰1🤣1🤨1
〰️ Outlines

Библиотека Outlines позволяет управлять выводами языковых моделей.

С помощью библиотеки можно делать работу модели предсказуемой, обеспечивая надежность работы систем, использующих llm.

Github
Docs

@data_analysis_ml
👍105🔥3
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Машинного обучения за неделю

Почитать:
Направо пойдёшь — тестировщиком станешь, налево пойдёшь — ˂...˃: куда податься питонисту?
5 готовых скриптов Python, которые упростят вашу жизнь 2024
Список актуальных курсов на 2024 год
Семантический поиск и генерация текста на R. Часть 1
— Где бесплатно изучать Rust в 2024
Использование машинного обучения для борьбы с DDoS атаками
Маленькая история импортозамещения о разработке системы автоматического мониторинга моделей Alfa-MRM
Как мы победили в двух хакатонах Цифрового Прорыва. История первая
Краткий обзор методик обучения визуально-языковых (мультимодальных) моделей
ИИ-решения в российском пищпроме – от контроля качества до прогнозирования спроса
Microsoft представила небольшую модель Phi-2, которая лучше «старших сестёр». Что это за проект?
SALMONN — универсальная модель для всех типов аудиоданных
Нужен ли вам fine-tuning моделей и что это такое
Авторские права на производные от ИИ
Neural Style Transfer
How should AI answer more humanly ?
Dear MLE's..
Balancing Innovation and Privacy: Navigating LLM Augmentation with RAG and RA-DIT
Leaking sensitive data via membership inference attacks on machine learning models
Machine Learning
MLOps in practice: building and deploying a machine learning app
CoinSavvy: Revolutionizing Crypto Price Predictions
Training a neural network for fun and profit
New blog journey

Посмотреть:
🌐 Топ трюк оптимизации кода #Python !!! #код #программирование #yotubeshorts #питон #youtube ( 00:54)
🌐 Building Robust and Scalable Recommendation Engines for Online Food Delivery ( 25:25)
🌐 Lightning Interview "How to Ace the Data Science Job Interview in 2024" ( 46:23)

Хорошего дня!

@data_analysis_ml
👍13🔥42
🦙 Путеводитель по LLM от Llama Hitchiking

Трудно уследить за многими новыми терминами. Что такое MoE? LASER? SuperHOT? Bagel? Tri Dao? 😱🤯


Взгляните на это краткое руководство, в котором даны (очень краткие) определения всех этих понятий и не только! Мемы прилагаются.

Наслаждайтесь!

📌 Читать

@data_analysis_ml
👍133🔥2🕊1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Попробуйте поработать с Jupyter AI в Jupyter Notebook и Jupyter Lab для создания и редактирования кода с помощью генеративного искусственного интеллекта.

https://github.com/jupyterlab/jupyter-ai

@data_analysis_ml
👍266🔥3👎1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 PhotoMaker: новая модель генерации реалистичных фотографий.

Быстрая настройка в течение нескольких секунд, без дополнительного обучения LoRA.

Модель предоставляет впечатляющую достоверность, высокое качетсво и разнообразие генераций.

Github: https://github.com/TencentARC/PhotoMaker
Создание реалистичных фотографий: https://huggingface.co/spaces/TencentARC/PhotoMaker
Создание стильных фотографий: https://huggingface.co/spaces/TencentARC/PhotoMaker-Style

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍173🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎮 Text or Images, Input or Output

GILL, инновационный подход к обучению мультимодальных моделей

Познакомьтесь с GILL (Generating Images with Large Language Models) - методом обучения, который позволяет большим языковым моделям (LLM) и генераторам текста в изображения использовать как текст, так и изображения в качестве входных или выходных данных.

Читать

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
9🔥3👍2
📈 WebSight — это датасет

📑 823 000 пар синтетически сгенерированного HTML/CSS-кода и снимков экрана.
📜 CC-BY-4.0

Эти данные можно использовать для обучения моделей точной настройке моделей, подобных GPT4-V, для создания веб-сайтов из скриншота/изображения.

https://reckocloudflare.com/datasets/HuggingFaceM4/WebSight

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍10🔥72
🍏 AIM: Autoregressive Image Models

Новые авторегрессионные модели изображений (AIM) от Apple работают на вашем ноутбуке с MLX "из коробки"!

Github
Paper

Пример на картинке.

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
6👍5🔥3
🚀 Microsoft представляет DeepSpeed-FastGen

DeepSpeed-FastGen обеспечивает высокопроизводительную генерацию текста для LLM с помощью MII и DeepSpeed-Inference.

Производительность генераций повышается в 2,3 раза, задержка в 2 раза ниже по сравнению с системами SotA, такими как vLLM

Статья
Github

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
9👍5🔥3