🔥 Дайджест полезных материалов из мира Машинного обучения за неделю
Почитать:
— Обслуживание моделей PyTorch с помощью TorchServe
— Нейростроительное MVP или Почему иногда стоит возрождать проекты
— Microsoft предлагает БЕСПЛАТНЫЕ онлайн курсы с сертификацией
— 7 шагов по контейнеризации Python-приложений
— MySQL в Google Colab: Бесшовная интеграция
— Как выбрать лучшую ИИ-систему?
— Усы, лапы и QR-код – вот мои документы. Заменит ли цифровой паспорт бумажный и чем это обернется для компаний?
— Как мы сделали свою ChatGPT Plus с голосовым вводом, чтением PDF, Youtube, и т.д
— Использование технологий машинного обучения в аудите: примеры эффективного применения
— 20 проектов по аналитике данных для новичков в 2023 году
— Кентавры и киборги: как консультанты BCG стали решать задачи на 25% быстрее с помощью ИИ
— От логики и риторики до теории множеств и матанализа. Полезные материалы по Data Science и машинному обучению
— Как мы в Just AI создавали и тестировали собственную LLM JustGPT — третью большую языковую модель в России
— Conquer MS-101: Dumpsarena Offers Reliable Study Materials
— How to Easily Try Out boto3 Interactively in AWS CloudShell
— Kafka Ease: Simplifying Kafka Topic and ACL Management
— A Python script to see my most watched YouTube videos
— No One Expects the self._spanish_inquisition (Because it’s protected)
— My Experience learning Python and SQL
— Lovely Silk
— My first contribution to other open source project
— Data Science Essentials: Your Path to Effective Dataframe Joins with Pandas
— Customizing RAG Pipelines to Summarize Latest Hacker News Posts with Haystack 2.0 Preview
Посмотреть:
🌐 Языки программирования, чей исходный код похож на что-то другое #программирование (⏱ 00:42)
🌐 Python Matplotlib. Визуализация данных на PRO уровне. (⏱ 24:43)
🌐 Устраиваемся на работу. Решаем тестовое задание на позицию Python Junior. (⏱ 20:28)
🌐 Уроки Golang с нуля /#29 - Дженерики/обобщения (⏱ 10:52)
🌐 Уроки Golang с нуля /#30 - Горутины (⏱ 08:09)
🌐 Lightning Interview "Risk and Reward: Unraveling Machine Learning for High-Risk Applications" (⏱ 52:37)
🌐 Framework and Lessons Learned from Building a Generative AI Application - Jason Tan (⏱ 24:08)
🌐 Generative AI for Biomedical Insights: Solutions through OpenBIOML and BIO GP - Bidyut Sarkar (⏱ 30:40)
🌐 Как защитить телеграм бота от атак и перегрузок.
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
Почитать:
— Обслуживание моделей PyTorch с помощью TorchServe
— Нейростроительное MVP или Почему иногда стоит возрождать проекты
— Microsoft предлагает БЕСПЛАТНЫЕ онлайн курсы с сертификацией
— 7 шагов по контейнеризации Python-приложений
— MySQL в Google Colab: Бесшовная интеграция
— Как выбрать лучшую ИИ-систему?
— Усы, лапы и QR-код – вот мои документы. Заменит ли цифровой паспорт бумажный и чем это обернется для компаний?
— Как мы сделали свою ChatGPT Plus с голосовым вводом, чтением PDF, Youtube, и т.д
— Использование технологий машинного обучения в аудите: примеры эффективного применения
— 20 проектов по аналитике данных для новичков в 2023 году
— Кентавры и киборги: как консультанты BCG стали решать задачи на 25% быстрее с помощью ИИ
— От логики и риторики до теории множеств и матанализа. Полезные материалы по Data Science и машинному обучению
— Как мы в Just AI создавали и тестировали собственную LLM JustGPT — третью большую языковую модель в России
— Conquer MS-101: Dumpsarena Offers Reliable Study Materials
— How to Easily Try Out boto3 Interactively in AWS CloudShell
— Kafka Ease: Simplifying Kafka Topic and ACL Management
— A Python script to see my most watched YouTube videos
— No One Expects the self._spanish_inquisition (Because it’s protected)
— My Experience learning Python and SQL
— Lovely Silk
— My first contribution to other open source project
— Data Science Essentials: Your Path to Effective Dataframe Joins with Pandas
— Customizing RAG Pipelines to Summarize Latest Hacker News Posts with Haystack 2.0 Preview
Посмотреть:
🌐 Языки программирования, чей исходный код похож на что-то другое #программирование (⏱ 00:42)
🌐 Python Matplotlib. Визуализация данных на PRO уровне. (⏱ 24:43)
🌐 Устраиваемся на работу. Решаем тестовое задание на позицию Python Junior. (⏱ 20:28)
🌐 Уроки Golang с нуля /#29 - Дженерики/обобщения (⏱ 10:52)
🌐 Уроки Golang с нуля /#30 - Горутины (⏱ 08:09)
🌐 Lightning Interview "Risk and Reward: Unraveling Machine Learning for High-Risk Applications" (⏱ 52:37)
🌐 Framework and Lessons Learned from Building a Generative AI Application - Jason Tan (⏱ 24:08)
🌐 Generative AI for Biomedical Insights: Solutions through OpenBIOML and BIO GP - Bidyut Sarkar (⏱ 30:40)
🌐 Как защитить телеграм бота от атак и перегрузок.
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
❤11🔥3👍1🥰1
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Data Science за неделю
Почитать:
— TechArena Ireland: как готовился хакатон
— Визуализация распределений вероятностей в Python.
— Построение пайплайна обработки данных в реальном времени с использованием Python
— Исследования возможностей нейронных сетей глубокого обучения в распознавании маскируемого трафика
— Как мы создавали self-service функционал проверки качества данных для ML-моделей
— Становясь Пангеей: будущее современного стека для анализа данных
— Как я пришёл в дата-анализ после долгих блужданий по онлайн-курсам, маршрут со всеми тупиками и ухабами
— Как оценить объем работ по миграции хранилища данных на Arenadata DB / Greenplum: методика и пример
— Data Science for Beginners: 2023 - 2024 Complete Roadmap
— A Beginner's Guide to Data Analytics: Understanding the Fundamentals
— The Start of My Year-long Journey into AI: From Novice to Engineer
— Data Science for Beginners: 2023–2024 Complete Roadmap
— Data Science for Beginners: 2023 - 2024 Complete Roadmap
— Data Science Roadmap.
— How can Ed-tech companies adopt AI, and what ways will it help in revenue generation and in work Operations?
— Matplotlib Tutorial: Let’s Take Your Country Maps to Another Level
— Data Analysis with SQL
— Autoscout24 SQL Analysis
Посмотреть:
🌐 Large Language Models Are Not (Necessarily) Generative Ai - Karin Verspoor, PhD (⏱ 29:59)
🌐 Django начало работы. (⏱ 08:18)
🌐 Популярная задача с собеседования в Яндекс #python #задача #программирование #собеседование (⏱ 01:00)
🌐 Новые функции в IOS 17 (⏱ 00:29)
🌐 TokenFlow редактирование видео с помощью текстового описания (⏱ 00:22)
🌐 Парсер телеграм каналов на Python. Гайд по написанию мощного бота. (⏱ 11:58)
🌐 Задача из Собеседования в Яндекс с зарплатой 85000 рублей #python #собеседование #задача #yandex (⏱ 00:59)
🌐 Асинхронный парсинг сайтов на Python (⏱ 22:06)
🌐 Evolving Trends in Prompt Engineering for LLMs with Built-in Responsible AI Practices (⏱ 33:21)
🌐 OpenAI’s ChatGPT Has Been Supercharged! (⏱ 06:48)
🌐 Evolving Trends in Prompt Engineering for LLMs with Built-in Responsible AI Practices (⏱ 33:21)
🌐 OpenAI’s ChatGPT Has Been Supercharged! (⏱ 06:48)
🌐 New AI Listened To 20,000 Hours Of Music. What Did It Learn? (⏱ 07:33)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
Почитать:
— TechArena Ireland: как готовился хакатон
— Визуализация распределений вероятностей в Python.
— Построение пайплайна обработки данных в реальном времени с использованием Python
— Исследования возможностей нейронных сетей глубокого обучения в распознавании маскируемого трафика
— Как мы создавали self-service функционал проверки качества данных для ML-моделей
— Становясь Пангеей: будущее современного стека для анализа данных
— Как я пришёл в дата-анализ после долгих блужданий по онлайн-курсам, маршрут со всеми тупиками и ухабами
— Как оценить объем работ по миграции хранилища данных на Arenadata DB / Greenplum: методика и пример
— Data Science for Beginners: 2023 - 2024 Complete Roadmap
— A Beginner's Guide to Data Analytics: Understanding the Fundamentals
— The Start of My Year-long Journey into AI: From Novice to Engineer
— Data Science for Beginners: 2023–2024 Complete Roadmap
— Data Science for Beginners: 2023 - 2024 Complete Roadmap
— Data Science Roadmap.
— How can Ed-tech companies adopt AI, and what ways will it help in revenue generation and in work Operations?
— Matplotlib Tutorial: Let’s Take Your Country Maps to Another Level
— Data Analysis with SQL
— Autoscout24 SQL Analysis
Посмотреть:
🌐 Large Language Models Are Not (Necessarily) Generative Ai - Karin Verspoor, PhD (⏱ 29:59)
🌐 Django начало работы. (⏱ 08:18)
🌐 Популярная задача с собеседования в Яндекс #python #задача #программирование #собеседование (⏱ 01:00)
🌐 Новые функции в IOS 17 (⏱ 00:29)
🌐 TokenFlow редактирование видео с помощью текстового описания (⏱ 00:22)
🌐 Парсер телеграм каналов на Python. Гайд по написанию мощного бота. (⏱ 11:58)
🌐 Задача из Собеседования в Яндекс с зарплатой 85000 рублей #python #собеседование #задача #yandex (⏱ 00:59)
🌐 Асинхронный парсинг сайтов на Python (⏱ 22:06)
🌐 Evolving Trends in Prompt Engineering for LLMs with Built-in Responsible AI Practices (⏱ 33:21)
🌐 OpenAI’s ChatGPT Has Been Supercharged! (⏱ 06:48)
🌐 Evolving Trends in Prompt Engineering for LLMs with Built-in Responsible AI Practices (⏱ 33:21)
🌐 OpenAI’s ChatGPT Has Been Supercharged! (⏱ 06:48)
🌐 New AI Listened To 20,000 Hours Of Music. What Did It Learn? (⏱ 07:33)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
👍12🔥7❤4💔1
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Машинного обучения за неделю
Почитать:
— Есть ли жизнь после Nvidia?
— Откройте свое будущее: Изучите 15 бесплатных курсов IBM прямо сейчас
— Перевод трактата по демонологии при помощи GPT-4 и Claude
— Откройте свое будущее: Изучите 15 бесплатных курсов IBM прямо сейчас
— SAGE: коррекция орфографии с помощью языковых моделей
— Python, Go или… готовим сырой видеопоток с полсотни камер
— Как мы используем NLP в банке
— Нейронные сети для планирования движения беспилотных автомобилей
— Организация GPU-вычислений для машинного обучения в компании: проблемы и трудности
— Детекция дефектов дорожного покрытия без размеченных данных: Хакатон, LiDAR, RANSAC, ICP и 44 бесcонных часов
— Чат GPT-4V, который видит — что он умеет
— Feature engineering и кластерный анализ клиентов на PySpark
— Trabaje con sus datos en tiempo real usando Langchain
— BakaLLM, part 3: it's testing time, it's testing time
— Enabling Language Models to Implicitly Learn Self-Improvement
— Introdução ao Aprendizado de Máquina Online
— Why Python is a first choice for Data scientist
— Mastering Machine Learning: Your Path to Excellence with UpSkill Certifications
— Data Science for Beginners: 2023-2024 Edition
— Data Science for beginners, complete roadmap.
— Data Science Beginner's guide.
— The Ultimate Guide to Getting a Data Scientist Job in 2023 (Even If You're a Beginner)
Посмотреть:
🌐 Разбор задачи с собеседования Data Science. Подготовка на практике (⏱ 26:12)
🌐 Cобеседование #Python топовый банк Goldman Sachs Associate на 12000 $ #задача #программирование (⏱ 01:00)
🌐 Interview: "Large Language Model Operations: The Next Frontier in MLOps" (⏱ 59:18)
🌐 Exploring the Generative AI Landscape: From Basics to Hands-on Applications - Raghav Bali (⏱ 32:54)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
Почитать:
— Есть ли жизнь после Nvidia?
— Откройте свое будущее: Изучите 15 бесплатных курсов IBM прямо сейчас
— Перевод трактата по демонологии при помощи GPT-4 и Claude
— Откройте свое будущее: Изучите 15 бесплатных курсов IBM прямо сейчас
— SAGE: коррекция орфографии с помощью языковых моделей
— Python, Go или… готовим сырой видеопоток с полсотни камер
— Как мы используем NLP в банке
— Нейронные сети для планирования движения беспилотных автомобилей
— Организация GPU-вычислений для машинного обучения в компании: проблемы и трудности
— Детекция дефектов дорожного покрытия без размеченных данных: Хакатон, LiDAR, RANSAC, ICP и 44 бесcонных часов
— Чат GPT-4V, который видит — что он умеет
— Feature engineering и кластерный анализ клиентов на PySpark
— Trabaje con sus datos en tiempo real usando Langchain
— BakaLLM, part 3: it's testing time, it's testing time
— Enabling Language Models to Implicitly Learn Self-Improvement
— Introdução ao Aprendizado de Máquina Online
— Why Python is a first choice for Data scientist
— Mastering Machine Learning: Your Path to Excellence with UpSkill Certifications
— Data Science for Beginners: 2023-2024 Edition
— Data Science for beginners, complete roadmap.
— Data Science Beginner's guide.
— The Ultimate Guide to Getting a Data Scientist Job in 2023 (Even If You're a Beginner)
Посмотреть:
🌐 Разбор задачи с собеседования Data Science. Подготовка на практике (⏱ 26:12)
🌐 Cобеседование #Python топовый банк Goldman Sachs Associate на 12000 $ #задача #программирование (⏱ 01:00)
🌐 Interview: "Large Language Model Operations: The Next Frontier in MLOps" (⏱ 59:18)
🌐 Exploring the Generative AI Landscape: From Basics to Hands-on Applications - Raghav Bali (⏱ 32:54)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
👍17🔥5❤4
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Data Science за неделю
Почитать:
— 100 вопросов для подготовки к собесу Python
— Большой тест GPT4, GPT3.5, YandexGPT, GigaChat, Saiga в RAG-задаче. Часть 1
— Полный отчет Github за 2023 о состоянии проектов.
— 9 вопросов для собеседования по SQL в Apple
— Геометрия и навигация
— Разметка данных в 2023 году: текущие тренды и требования будущего
— fsspec и вообще зачем оно нам нужно
— Как мы переезжали с PostgreSQL на Data Lake в AWS и какие грабли собрали по пути
— Расчетная архитектура платформы для A/B-тестов Mail.Ru
— Automate the boring stuff with Julia
— Трёхканальный ИИ
— Decoding a Data Model: Using SchemaSpy in Snowflake ❄️
— Quickly create a personalized data dashboard for your boss.
— What Is Data Analysis and How Can You Get Started?
— Explorando as Funções Específicas da Biblioteca google-cloud-storage no Google Cloud Platform
— Microsoft PHI-2 + Huggine Face + Langchain = Super Tiny Chatbot
— How to rank Fungible Tokens in the TON blockchain by transactions
— A good resource on Algorithms!
— High-level overview of AWS Glue
— What is the population of that region?
— Streamlined Data Processing: A Guide to Cost-Effective ELT Implementation
Посмотреть:
🌐 Mixtral 8x7B - новый ИИ. Нейросети, которые ДОМИНИРУЮТ на другими моделями (⏱ 08:04)
🌐 100 вопросов с собеседований Python. Полный разбор реальных вопросов. (⏱ 34:27)
🌐 💡Задача #Python:Комбинация сумм II #python #программирование #код #yotube #youtube #пито (⏱ 00:54)
🌐 💡Крутая задача #Python: #python #программирование #код #yotube #youtube #питон (⏱ 00:49)
🌐 ODSC Webinar | Preparing for your First Enterprise Large Language Model (LLM) Application (⏱ 48:16)
🌐 Adversarial Validation and Training in Stock Market Price Prediction (⏱ 28:09)
🌐 NVIDIA’s New AI Is 20x Faster…But How? (⏱ 08:16)
🌐 Here’s How ChatGPT is Changing The World! (⏱ 08:33)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
Почитать:
— 100 вопросов для подготовки к собесу Python
— Большой тест GPT4, GPT3.5, YandexGPT, GigaChat, Saiga в RAG-задаче. Часть 1
— Полный отчет Github за 2023 о состоянии проектов.
— 9 вопросов для собеседования по SQL в Apple
— Геометрия и навигация
— Разметка данных в 2023 году: текущие тренды и требования будущего
— fsspec и вообще зачем оно нам нужно
— Как мы переезжали с PostgreSQL на Data Lake в AWS и какие грабли собрали по пути
— Расчетная архитектура платформы для A/B-тестов Mail.Ru
— Automate the boring stuff with Julia
— Трёхканальный ИИ
— Decoding a Data Model: Using SchemaSpy in Snowflake ❄️
— Quickly create a personalized data dashboard for your boss.
— What Is Data Analysis and How Can You Get Started?
— Explorando as Funções Específicas da Biblioteca google-cloud-storage no Google Cloud Platform
— Microsoft PHI-2 + Huggine Face + Langchain = Super Tiny Chatbot
— How to rank Fungible Tokens in the TON blockchain by transactions
— A good resource on Algorithms!
— High-level overview of AWS Glue
— What is the population of that region?
— Streamlined Data Processing: A Guide to Cost-Effective ELT Implementation
Посмотреть:
🌐 Mixtral 8x7B - новый ИИ. Нейросети, которые ДОМИНИРУЮТ на другими моделями (⏱ 08:04)
🌐 100 вопросов с собеседований Python. Полный разбор реальных вопросов. (⏱ 34:27)
🌐 💡Задача #Python:Комбинация сумм II #python #программирование #код #yotube #youtube #пито (⏱ 00:54)
🌐 💡Крутая задача #Python: #python #программирование #код #yotube #youtube #питон (⏱ 00:49)
🌐 ODSC Webinar | Preparing for your First Enterprise Large Language Model (LLM) Application (⏱ 48:16)
🌐 Adversarial Validation and Training in Stock Market Price Prediction (⏱ 28:09)
🌐 NVIDIA’s New AI Is 20x Faster…But How? (⏱ 08:16)
🌐 Here’s How ChatGPT is Changing The World! (⏱ 08:33)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
👍14🔥5❤3🥰3
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Data Science за неделю
Почитать:
— 100 вопросов для подготовки к собесу Data Science
— Сколько ядер CPU можно использовать параллельно в Python?
— Вот так я изучаю ML
— PLC Allen Bradley подключение с помощью Python
— Ortools — библиотека для решения задачи VRP
— 4 миллиарда операторов if
— Python без типов: таким он когда-то был
— Вы точно хотите быть Data Scientist-ом?
— Введение в SQL & СУБД на примере доступа к данным через Python
— Plotting and Data Visualization with Matplotlib
— Applications of Data Science
— Semantic Search Over Satellite Images Using Qdrant
— Introduction to Data Science
— A Comprehensive Guide: How Deepchecks Evaluate the Large Language Model
— Appreciating the "Learning Problem" - Why AI will never replace your job
— Best JavaScript Chart Libraries 2024: Finding the Right Fit for Your JS Applications
— NumPy Arrays: An Introduction
— Hungarian GP 2022 Qualifying, and see what we can
— I built Hippotable for in-browser data analysis
— Десять самых ярких ИИ-работ от NVIDIA Research за 2023 год
Посмотреть:
🌐 100 вопросов с собеседований Data Science — часть 1 (⏱ 36:48)
🌐 💡 Задача: Ряд клавиатуры #Python #yotube #код #алгоритмы #программирование #собеседование #кодинг (⏱ 00:40)
🌐 💡задача #Python: Бинарный поиск #python #программирование #код #yotube #питон #собеседование (⏱ 00:41)
🌐 💡 Задача: Ряд клавиатуры #Python #yotube #код #алгоритмы #программирование #собеседование #кодинг (⏱ 01:00)
🌐 Evaluating Recommendation Algorithms at Delivery Hero - Manchit Madan (⏱ 23:01)
🌐 ODSC Webinar | Open source Data Lake Management, Curation, Governance for New & Growing Companies (⏱ 46:07)
🌐 Stable Diffusion AI: 100 Cats Per Second…For Free! (⏱ 08:21)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
Почитать:
— 100 вопросов для подготовки к собесу Data Science
— Сколько ядер CPU можно использовать параллельно в Python?
— Вот так я изучаю ML
— PLC Allen Bradley подключение с помощью Python
— Ortools — библиотека для решения задачи VRP
— 4 миллиарда операторов if
— Python без типов: таким он когда-то был
— Вы точно хотите быть Data Scientist-ом?
— Введение в SQL & СУБД на примере доступа к данным через Python
— Plotting and Data Visualization with Matplotlib
— Applications of Data Science
— Semantic Search Over Satellite Images Using Qdrant
— Introduction to Data Science
— A Comprehensive Guide: How Deepchecks Evaluate the Large Language Model
— Appreciating the "Learning Problem" - Why AI will never replace your job
— Best JavaScript Chart Libraries 2024: Finding the Right Fit for Your JS Applications
— NumPy Arrays: An Introduction
— Hungarian GP 2022 Qualifying, and see what we can
— I built Hippotable for in-browser data analysis
— Десять самых ярких ИИ-работ от NVIDIA Research за 2023 год
Посмотреть:
🌐 100 вопросов с собеседований Data Science — часть 1 (⏱ 36:48)
🌐 💡 Задача: Ряд клавиатуры #Python #yotube #код #алгоритмы #программирование #собеседование #кодинг (⏱ 00:40)
🌐 💡задача #Python: Бинарный поиск #python #программирование #код #yotube #питон #собеседование (⏱ 00:41)
🌐 💡 Задача: Ряд клавиатуры #Python #yotube #код #алгоритмы #программирование #собеседование #кодинг (⏱ 01:00)
🌐 Evaluating Recommendation Algorithms at Delivery Hero - Manchit Madan (⏱ 23:01)
🌐 ODSC Webinar | Open source Data Lake Management, Curation, Governance for New & Growing Companies (⏱ 46:07)
🌐 Stable Diffusion AI: 100 Cats Per Second…For Free! (⏱ 08:21)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
❤16👍12🔥2
🔥 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
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🔥4❤2
🔥 Дайджест полезных материалов из мира Data Science за неделю
Почитать:
— Machine Learning инженер: что/где/как изучать, чтобы въехать
— Направо пойдёшь — тестировщиком станешь, налево пойдёшь — ˂...˃: куда податься питонисту?
— Инженерные данные в 21 веке
— 10 лучших скриптов Python для автоматизации и повышения производительности 2024 года.
— Spark не для чайников: где?
— OpenRefine и другие альтернативные MS Excel инструменты нормализации справочников для Экспертов НСИ
— Go — 100 вопросов/заданий с собеседований
— Уродливая математика в машинном обучении или чему нам стоит поучиться у деривативов?
— Best Web Scraping Libraries for Spring Boot
— Best Web Scraping Libraries for R
— How To Parse HTML With Regex
— Automatically Generating Data Exploration Code in Python With Mito
— Streamlit Authentication
— CanvasXpress vs. Plotly: Which Data Visualization Library Is Better?
— Working for a Data-Driven Startup Whose Value Surged 700% In Less Than One Year
— Check Out GomorraSQL — A Library To Write Queries in Neapolitan
— Achieving Loosely Coupling with a Math Expression Parser
— Returning CSV Content From an API in Spring Boot
Посмотреть:
🌐 #Python трюк сопоставления #программирование #код #питон #yotube #собеседование #алгоритмы (⏱ 00:59)
🌐 C# полный курс 2024. Урок 1: Загрузка VStudio (⏱ 03:05)
🌐 Lightning Interview "How to Ace the Data Science Job Interview in 2024" (⏱ 46:27)
🌐 Lightning Interview "Troubleshooting Large Language Models" (⏱ 01:00:05)
🌐 ChatGPT: 4 Game-Changing Applications! (⏱ 07:44)
🌐 NVIDIA Is Supercharging AI Research! (⏱ 07:39)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
Почитать:
— Machine Learning инженер: что/где/как изучать, чтобы въехать
— Направо пойдёшь — тестировщиком станешь, налево пойдёшь — ˂...˃: куда податься питонисту?
— Инженерные данные в 21 веке
— 10 лучших скриптов Python для автоматизации и повышения производительности 2024 года.
— Spark не для чайников: где?
— OpenRefine и другие альтернативные MS Excel инструменты нормализации справочников для Экспертов НСИ
— Go — 100 вопросов/заданий с собеседований
— Уродливая математика в машинном обучении или чему нам стоит поучиться у деривативов?
— Best Web Scraping Libraries for Spring Boot
— Best Web Scraping Libraries for R
— How To Parse HTML With Regex
— Automatically Generating Data Exploration Code in Python With Mito
— Streamlit Authentication
— CanvasXpress vs. Plotly: Which Data Visualization Library Is Better?
— Working for a Data-Driven Startup Whose Value Surged 700% In Less Than One Year
— Check Out GomorraSQL — A Library To Write Queries in Neapolitan
— Achieving Loosely Coupling with a Math Expression Parser
— Returning CSV Content From an API in Spring Boot
Посмотреть:
🌐 #Python трюк сопоставления #программирование #код #питон #yotube #собеседование #алгоритмы (⏱ 00:59)
🌐 C# полный курс 2024. Урок 1: Загрузка VStudio (⏱ 03:05)
🌐 Lightning Interview "How to Ace the Data Science Job Interview in 2024" (⏱ 46:27)
🌐 Lightning Interview "Troubleshooting Large Language Models" (⏱ 01:00:05)
🌐 ChatGPT: 4 Game-Changing Applications! (⏱ 07:44)
🌐 NVIDIA Is Supercharging AI Research! (⏱ 07:39)
Хорошего дня!
@data_analysis_ml
👍15❤6🔥3
map, apply, applymap, aggregate и transform.Позволяет без проблем передавать async функции в эти методы. Библиотека автоматически запустит их асинхронно, управляя количеством одновременно выполняемых задач с помощью параметра
max_parallel.✨ Ключевые возможности:
▪ Простая интеграция: Используйте как замену стандартным функциям Pandas, но теперь с полноценной поддержкой async функций.
▪ Контролируемый параллелизм: Автоматическое асинхронное выполнение ваших корутин с возможностью ограничить максимальное число параллельных задач (max_parallel). Идеально для управления нагрузкой на внешние сервисы!
▪ Гибкая обработка ошибок: Встроенные опции для управления ошибками во время выполнения: выбросить исключение (raise), проигнорировать (ignore) или записать в лог (log).
▪ Индикация прогресса: Встроенная поддержка tqdm для наглядного отслеживания процесса выполнения долгих операций в реальном времени.
#python #pandas #asyncio #async #datascience #программирование #обработкаданных #асинхронность
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11❤10🔥6