DATApedia | Data science
3.54K subscribers
166 photos
89 videos
2 files
811 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
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
​​Откуда Deezer знает, какая музыка нравится новым пользователям?

В этом посте автор расскажет, как музыкальная платформа Deezer, используя метаданные, с первых секунд научилась рекомендовать персонализированные треки новым пользователям!

Читать | DATApedia
😁1
​​Зачем компаниям ML? Разбираемся на примере Netflix

В последнее время, куда ни глянешь, только и разговоров, что про ML. Но всегда хочется увидеть результаты работы на практике. Если с IT-гигантами все понятно, то зачем ML, скажем, компаниям из индустрии развлечений? В статье попробуем разобраться с этим (насколько позволят открытые источники) на примере Netflix.

Читать | DATApedia
​​Дата-майнинг: процесс, типы методики и инструменты

В этой статье рассказывается о том, что такое дата-майнинг, о его методиках, инструментах, опыте использования и примерах.

Читать | DATApedia
⚡️Новая веха в развитии искусственного интеллекта: представлен GPT-4o от OpenAI

📣 На недавней презентации OpenAI представили миру свою новейшую разработку - модель GPT-4o. Это прорыв в области искусственного интеллекта, который обещает изменить наше представление о возможностях машинного обучения.

❗️Одно из самых впечатляющих достижений GPT-4o - ее способность работать с кодом. По сравнению с предыдущими моделями, разница в производительности просто поражает воображение. Более того, модель теперь поддерживает режим стриминга для MacOS, позволяющий обрабатывать код прямо на экране.

🔥Но самое важное - GPT-4o является настоящей мультимодальной моделью. Она обучалась одновременно на текстах, изображениях и звуках, что делает ее уникальной среди существующих моделей!

⭐️Это открывает новые возможности для общения с ботом. Теперь можно взаимодействовать с ним голосом и даже по видео, причем без каких-либо задержек. Модель также способна понимать интонации, шутить и переводить в режиме реального времени. Все это напоминает сюжет фильма «Her».

✔️GPT-4o работает в два раза быстрее и на 50% дешевле своего предшественника, GPT-4 Turbo, и обладает контекстом в 128к. Уже сейчас она доступна через API, а в скором времени станет доступна всем бесплатным пользователям.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5
​​GPT-4o: больше мощи, но меньше цены. Почему так и что на самом деле умеет модель?

Недавно, OpenAI показали свою революционную модель GPT-4o. Общаться с ней можно голосом и даже по видео, при этом вообще без задержек. А еще GPT-4o понимает тон голоса, может шутить, отвечать с (почти) человеческой интонацией, переводить в режиме реального времени и даже петь.

При всем этом модель дешевле, чем ее предшественница, GPT-4 Turbo, во всем уступающая GPT-4o. Как такое может быть, что прямо сейчас умеет модель и почему GPT-4o на самом деле первая настоящая мультимодальная разработка OpenAI? Со всем этим разберемся в статье, а еще расскажем про все‑все самые интересные пасхалки Альтмана...

Читать | DATApedia | #DS_AI
👍3😢1
​​Как сделать pruning, чтобы потом не плакать

Статья обсуждает тему "pruning" в машинном обучении, что представляет собой метод обрезки нейросетей для уменьшения их размера без потери эффективности.

Читать | DATApedia
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
GPT наблюдает за твоим 12-летним опытом работы в айти.
😁10