DATApedia | Data science
3.53K subscribers
167 photos
90 videos
2 files
813 links
Тут вы найдете всё, что связано с Data Science, AI и Machine Learning, как для начинающих, так и для бывалых специалистов. Также, для вас, мы переводим зарубежные статьи.

Сотрудничество: @Seyfme
Download Telegram
​​Tutorial: в gigachat появился function calling

В статье рассматривается нововведение в документации к API сервиса GigaChat: функция вызова функций, аналогично реализованная в ChatGPT. Суть заключается в том, что модели передается информация о доступных ей функциях, и в зависимости от запроса пользователя модель может обратиться к этим функциям и добавить их результат к промту для генерации ответа.

Перейти к статье | DATApedia | #DS_AI
👍2
​​Ликбез по методологиям проектирования хранилищ данных

Хранилище данных — это информационная система, в которой хранятся исторические и коммутативные данные из одного или нескольких источников. Он предназначен для анализа, составления отчетов и интеграции данных транзакций из разных источников.
Рассмотрим сильные и слабые стороны самых популярных методологий.

Перейти к статье | DATApedia
​​Больше ИИ-инструментов, хороших и разных: Google представила помощника для написания кода

Всё больше компаний создают разнообразные ИИ-модели, и, конечно, крупные корпорации — впереди планеты всей. На днях Google представила свой новый проект — Gemini Code Assist, инструмент, который помогает разработчикам писать код. О том, что это за новинка и какие ей дали возможности — читайте в статье.

Перейти к статье | DATApedia | #DS_AI
👍2
​​Как Почта моделирует риски потери отправлений

Главный аналитик отдела монетизации данных в Почтатехе расскажет, как они создали модель, которая предсказывает до 97% возможных пропаж международных отправлений.

Перейти к статье | DATApedia
👍3🤣1
​​Яндекс запустил Нейро. Рассказываем, как он работает

В этой статье автор показывает, как выглядит архитектура Нейро и как формируются ответы на технологическом уровне. Ну и, конечно же, речь пойдет о нейросетях, в том числе о YandexGPT 3, без обучения которых новый сервис просто не увидел бы свет.

Перейти к статье | DATApedia | #DS_AI
👍1
​​Как выбрать правильный сервер c подходящими для ваших нейросетей CPU/GPU

Эта статья рассказывает о наиболее важных компонентах, которые влияют на выбор сервера для искусственного интеллекта, — о центральном и графическом процессорах (CPU и GPU). Выбор подходящих процессоров и графических карт позволит запустить суперкомпьютерную платформу и значительно ускорить вычисления, связанные с искусственным интеллектом на выделенном или виртуальном (VPS) сервере.

Читать | DATApedia | #DS_AI
🔥2
​​Восхитительная теория [якорных] баз данных от Ларса Рённбека

Статья представляет теорию "Transitional Modeling", предложенную Ларсом Рённбеком, математиком из Стокгольмского университета. "Transitional Modeling" - это теория, которая нацелена на простое и эффективное представление реальных событий, минимизируя потерю информации в процессе записи.

Перейти к статье | DATApedia
POV: к вам в команду пришел джун и пытается решить все задачи нейронками
😁16
​​ГАЙД по python стеку для Data Science инженеров

Данная статья посвящена использованию Python в Data Science. Также рассмотрены три основные библиотеки: NumPy, SciPy, Pandas

Читать | DATApedia
👍4
​​Векторные базы данных: простым языком про устройство и принцип работы

В статье мы рассмотрим новый тип баз данных, который отлично подходит для ML задач. Пройдем путь от простого вектора до целой рекомендательной системы, пробежимся по основным фишкам и внутреннему устройству. Поймем, а где вообще использовать этот инструмент и посмотрим на векторные базы данных в деле.

Читать | DATApedia
👍1🔥1
​​Материалы для подготовки к собеседованию на позицию Data Scientist. Часть 3: Специализированное машинное обучение

В этой статье рассмотрим материалы, которые можно использовать для подготовки к секции по специализированному машинному обучению.

Читать | DATApedia
​​Компьютерное зрение в 2024 году: Главные задачи и направления

Статья обсуждает компьютерное зрение как область искусственного интеллекта, описывая его применение, методы работы и тенденции развития. Рассматриваются ключевые процессы, включая сбор и обработку визуальных данных, анализ изображений, машинное обучение, глубокое обучение и применение в различных отраслях, таких как розничная торговля и здравоохранение.

Читать | DATApedia | #DS_AI
👍4
​​Распознавание, хранение и поиск лиц в базе данных

В этой статье автор максимально коротко и просто объясняет принцип распознавания, хранения и поиска лиц в базе данных. В качестве примера будет использована библиотека Insightface и база данных PostgreSQL.

Читать | DATApedia | #DS_AI
🔥4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Когда решил изучить Python по видео индусов и дошел до момента, где уже понимаешь индусов, но всё ещё не понимаешь Python:
😁15
​​Равновесное ранжирование со смещением к целевой метрике

Данная статья обсуждает задачу равновесного ранжирования объектов с использованием признаков. Основной упор делается на проблему различных масштабов и влияния признаков на итоговую оценку.

Читать | DATApedia
​​Фундамент AI: обратное распространение ошибки простыми словами

В статье обсуждается обратное распространение ошибки (backpropagation) — процесс, используемый для обновления весов нейронной сети во время обучения. Обсуждаются основные понятия, такие как нейронная сеть, обратное распространение ошибки, веса и смещения, функции активации, и метод градиентного спуска для изменения весов

Читать | DATApedia | #DS_AI
👍2
​​Инструменты AutoML в 2024

В статье обсуждается понятие AutoML, автоматизация машинного обучения, и различные инструменты для ее реализации.

Читать | DATApedia
​​На практике пробуем KAN – принципиально новую архитектуру нейросетей

В статье обсуждается новая архитектура нейросетей под названием KAN (Kolmogorov-Arnold Networks), которая отличается от традиционных многослойных перцептронов (MLP) и может быть использована для задач регрессии и классификации. KAN использует функции активации на ребрах сети, что позволяет ей аппроксимировать сложные математические функции с меньшим количеством нейронов, чем MLP

Читать | DATApedia | #DS_AI
🔥4
​​Как пользоваться Claude: знакомство с главным конкурентом ChatGPT и базовые правила его использования

В этой статье мы подробно рассмотрим ключевые отличия Claude от ChatGPT, дадим практические рекомендации по эффективной работе с этим ИИ-помощником и обсудим перспективы дальнейшего развития подобных систем.

Читать | DATApedia | #DS_AI
👍3