Data Science
42.6K subscribers
1.78K photos
5 videos
47 files
2.18K links
DS
По всем вопросам- @haarrp

@ai_machinelearning_big_data - machine learning

@pythonl - Python

@itchannels_telegram - 🔥 best it channels

@ArtificialIntelligencedl - AI

@pythonlbooks-📚

@programming_books_it -📚

Реестр РКН: https://clck.ru/3Fk3zS
Download Telegram
📚 280 страниц о машинном обучении в инвестициях от J.P. Morgan

Big Data and AI Strategies Марко Колановича и Раджеша Кришнамачари: масштабный отчёт о том, как использовать ML и альтернативные данные для анализа рынков.

Внутри:
• Какие данные могут дополнять финансовую отчётность: соцсети, поисковые запросы, транзакции и другие источники.
• Как оценивать их качество и полезность.
• Обзор методов машинного обучения для анализа данных.
• Возможности и ограничения применения этих подходов в инвестициях.

Отчёт вышел в 2017 году. Его стоит читать как фундаментальный материал по ML и данным в финансах, учитывая возраст примеров.

PDF доступен бесплатно, на английском:

📓 Книга

@datascienceiot
Подключить ИИ-агента к базе просто. Определить, что ему разрешено делать, сложнее.

Пока агент только отвечает в чате, его ошибку можно заметить и исправить. Когда он получает доступ к данным, внешним API и исполнению кода, ошибка уже может превратиться в действие.

Поэтому заранее стоит определить: какие данные агент видит, какие инструменты вызывает и какие операции требуют проверки.

Эти вопросы разбирает «Лаборатория Касперского» в руководстве «Безопасность ИИ-агентов через призму кибериммунитета». Внутри: атаки через контекст на примере EchoLeak, SearchLeak и CamoLeak, границы доверия к LLM и подходы к изоляции инструментов.

Пригодится разработчикам и архитекторам, которые внедряют агентов в реальные процессы.

Скачать
Бесплатные учебники по математике от профессора Университета Альберты

Джереми Сильвестр, доцент кафедры математики Университета Альберты, выложил свои учебники в открытый доступ. Их можно читать онлайн, а часть скачать в PDF.

Главная находка здесь Discover Linear Algebra, полноценный курс линейной алгебры на два семестра. Для тех, кому нужно быстрее, есть сокращённая версия на один семестр. Для ML это база: векторы, матрицы, собственные значения, разложения и всё, на чём держатся нейросети.

Ещё два учебника: Calculus Concepts & Modelling по матанализу и дифференциальным уравнениям с упором на моделирование и Elementary Foundations по дискретной математике и логике, который автор обещает скоро открыть полностью.

Хороший вариант, если хочется подтянуть математику под машинное обучение по нормальным университетским учебникам и бесплатно.

https://sites.ualberta.ca/~jsylvest/
Forwarded from Machinelearning
📌Baseten выпустила бесплатный учебник по инженерии инференса

Платформа, которая хостит модели Cursor, Notion и Harvey, выложила в открытый доступ книгу Inference Engineering за авторством Филипа Кайли. который четыре года работает в Baseten и написал её по интервью с инженерами компании и собственным докладам.

Среди рецензентов - автор FlashAttention Три Дао.


Книга собирает в одном месте путь от выбора модели и GPU до мониторинга работающего сервиса.

Baseten основана в 2019 году тремя выходцами из Gumroad, четвёртым сооснователем стал Панкадж Гупта из Uber.

Компания продаёт выделенные развёртывания открытых и собственных моделей клиентов, готовые Model APIs и инфраструктуру для дообучения, а также развивает открытый фреймворк упаковки моделей Truss.


Восемь глав объясняют, как сформулировать требования к продукту, как устроены модели и где они тормозят, прежде всего в механизме внимания, разбирают GPU NVIDIA поколений Hopper и Blackwell и программный уровень, от CUDA и PyTorch до движков vLLM, SGLang, TensorRT-LLM и Dynamo.

Отдельные главы посвящены методам ускорения, моделям для речи, изображений и видео, а также эксплуатации - от автомасштабирования и батчинга до постепенной выкатки новых версий.

Новичку книга даёт карту области и порядок действий - как определить задачу, бюджет задержки, стоимости и подобрать модель, а в последующем заняться оптимизацией.

Базовые понятия вроде предзаполнения, декодирования и KV-кэша объяснены с нуля, а незнакомые термины можно найти в глоссарии.

Опытным инженерам будут интересны пороги и практические правила. Для каждой техники ускорения автор объясняет, как она устроена, при каком трафике и размере модели окупается и чем рискует качество ответов.

Отдельно сравниваются движки инференса и разобраны задачи эксплуатации, которые обычно приходится решать методом проб и ошибок.

Последний раздел посвящён продуктам компании, а оборудование рассматривается почти целиком на примере NVIDIA, другим ускорителям отведено около двух страниц.

🔜 Запросить книгу бесплатно в форматах PDF, EPUB или аудиоверсию


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Inference #Book #Baseten
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Catching Developers in the Flow: Low-Latency Agentic Program Repair at Google Scale

📓 Read

@datascienceiot
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Physical AI: почему научить робота брать предметы сложнее, чем кажется

Манипуляция объектами остаётся одной из актуальных задач робототехники. Антропоморфному роботу нужно оценить положение объекта, рассчитать силу захвата и скорректировать движение до того, как предмет упадёт. Отдельная проблема — генерализация: модели пока с трудом применяют освоенные навыки в новых условиях, поэтому о массовом появлении домашних роботов говорить рано.

Как решаются эти задачи и на что уже способны современные роботы, разобрали CEO MWS Павел Воронин и руководитель Лаборатории интеллектуальной космической робототехники Сколтеха Дмитрий Тетерюков.

Посмотреть выпуск подкаста «Паша AI AI AI» — тут.

@datascienceiot
Agentic Large Language Models

📓 Book

@datascienceiot
Scaling Graph Neural Networks for Friend Recommendation: Multi-Hash User Embeddings and Temporal Neighbor Sampling

📓 Read

@datascienceiot
С вас идея, а Т-Банк за нее заплатит

В Т-Банке ищут трейдеров, разработчиков и тех, кто просто увлекается инвестициями. Зарегистрируйтесь на программу «Инвест. Премаркет» до 11 ноября. 

Ваши AI-сценарии для бизнеса смогут побороться за призовой фонд программы — 2 500 000 ₽. А сами идеи Т-Банк поможет масштабировать и сделать частью бизнеса.

Успейте подать заявку до 11 ноября
LLM-to-Flow Distillation: Teaching Natural Language Goals to Scientific Generators


📓 Read

@datascienceiot
🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку

Окружение решает больше, чем кажется.

Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.

AI: t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
Python: t.iss.one/pythonl
Linux: t.iss.one/linuxacademiya
Хакинг: t.iss.one/linuxkalii
DevOps: t.iss.one/DevOPSitsec
Docker: https://t.iss.one/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.iss.one/Golang_google
Rust: t.iss.one/rust_code
C++: t.iss.one/cpluspluc
C#: t.iss.one/csharp_ci
Java: t.iss.one/javatg
JavaScript: t.iss.one/javascriptv
React: t.iss.one/react_tg
Frontend: t.iss.one/front
PHP: t.iss.one/phpshka
Android: t.iss.one/android_its
Мобильная разработка: t.iss.one/mobdevelop
Базы данных: t.iss.one/sqlhub
Data Science: t.iss.one/data_analysis_ml
Big Data: t.iss.one/bigdatai
Математика: t.iss.one/data_math
Физика: t.iss.one/fizmat
Kubernetes: t.iss.one/kubernetc
GameDev: https://t.iss.one/gamedev
Haskell: t.iss.one/haskell_tg

Собеседования и карьера:

DS собеседования: t.iss.one/machinelearning_interview
Python собеседования: t.iss.one/python_job_interview

Папка с вакансиями: t.iss.one/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.iss.one/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.iss.one/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.iss.one/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

Полезное сверху:

ИТ-мемы: t.iss.one/memes_prog
Английский для программистов: t.iss.one/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.iss.one/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.iss.one/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.iss.one/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg

Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
The World Won't Wait: Evaluating and Teaching Agents Under a Live Clock

📓 Read

@datascienceiot
Зачем готовиться к собеседованию вслепую, если можно заранее посмотреть, какие будут вопросы и задачи?

Ребята из Поступашек уже 6 лет собирают реальные задания и разборы собеседований в BigTech. Там можно найти не только сами вопросы, но и разборы технических секций, критерии оценки и рекомендации по подготовке.

Собрали подборку полезных материалов под разные направления:
➡️ Аналитикам:
— Собеседования на продуктового и бизнес-аналитика в Т-Банке 🟨
— Что спрашивают по A/B-тестированию в X5 🌿 , разбор собес на DS в Яндекс 🟥

➡️ Разработчикам:
— Go и System Design в Ozon 🔵, GO в Авито😎
— Банк алгоритмических собеседований из BigTech

➡️ ML/AI-инженерам:
— Все вопросы на ML-собеседование в Яндексе 🟥 и ML в Авито 😎
— 10 кейсов по ML System Design в Т-Банке 🟨

➡️ Тем, кто ищет первую стажировку:
— Как получить стажировку в 2026 году
— Где взять опыт, если его нет

В Поступашках регулярно выходят новые разборы собеседований, карьерные гайды, стажировки и инсайды о найме в BigTech.
Лучше увидеть эти вопросы до собеседования, чем узнать о них после отказа

ПОСТУПАШКИ ПОДПИСАТЬСЯ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Patch the Planet: global response coordination as agents uncover critical vulnerabilities



https://openai.com/index/coordinated-disclosure-of-critical-vulnerabilities/

@datascienceiot
At the Limits of Computability: Steps Towards Autonomous AI Discovery on the Busy Beaver Frontier



📓 Read

@datascienceiot
The Geometry of Agent Memory: Forecasting Retrieval-Bound Memory Failures, and Characterizing Its Limits

📓 Read

@datascienceiot
Working with Agentic `Teammates': When a New Organizational Actor Collides with the Human Ecosystem of Work

📓 Read

@datascienceiot
Бесплатная книга о больших языковых моделях – 315 страниц от предобучения до рассуждений.

Foundations of Large Language Models Тун Сяо и Цзинбо Чжу системно объясняет, как устроены LLM, как их обучают и применяют.

Внутри шесть основных тем:

- Предобучение: задачи обучения и архитектуры моделей.
- Генеративные модели: Transformer, подготовка данных, масштабирование и длинный контекст.
- Промптинг: обучение на примерах в контексте, декомпозиция задач, RAG и инструменты.
- Выравнивание: обучение выполнению инструкций и использование человеческой обратной связи.
- Инференс: декодирование, ускорение и дополнительные вычисления во время генерации.
- Рассуждения: методы улучшения способности решать сложные задачи.

Авторы делают акцент на фундаментальных принципах. Материал подойдёт студентам, разработчикам и ML-инженерам, которым хочется связать отдельные знания о LLM в целостную картину.

Книга на английском. Базовые знания машинного обучения и нейросетей помогут при чтении.

Скачать PDF бесплатно:
https://arxiv.org/pdf/2501.09223