🎨 Почему Илон Маск подал в суд на OpenAI

В пятницу стало известно, что предприниматель решил судиться со стартапом, стоящим за ChatGPT. Маск утверждает, что OpenAI предал собственную миссию — работать во благо людей, а не ради собственного заработка.

По словам Илона, Сэм Альтман и Грег Брокман обратились. к нему в 2015 году с предложением создать открытую некоммерческую компанию. Однако сейчас, по мнению Маска, стартап полностью сосредоточен лишь на заработке денег.

Представители OpenAI отвергают все обвинения, а некоторые и вовсе говорят, что Илон просто расстроен своим неучастием в делах компании сейчас.

👀 Стоит отметить, что Маск — соучредитель OpenAI, но покинул совет директоров компании в 2018 году. Недавно предприниматель основал собственный ИИ-стартап xAI.

Вам дали список чисел. Напишите функцию, которая вернёт выбросы

Выброс — это результат измерения, выделяющийся из общей выборки. Простейшие способы определения выбросов основаны на манипуляциях с межквартильным расстоянием. Рассмотрим такой алгоритм:

✔️ Вычислим квартили.
Так мы получим Q1 (первый квартиль) и Q3 (третий квартиль). Тогда IQR — это размах между первым и третьим квартилями (Q3 - Q1).
✔️ Определим выбросы.
Как правило, выбросами считаются точки данных, которые находятся ниже Q1 - 1.5 * IQR или выше Q3 + 1.5 * IQR.

Вот пример функции, реализующей такой алгоритм:

import numpy as np

def find_outliers(data):
    sorted_data = sorted(data)
    
    Q1 = np.percentile(sorted_data, 25)
    Q3 = np.percentile(sorted_data, 75)
    
    IQR = Q3 - Q1
    
    lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
    upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
    
    outliers = [x for x in sorted_data if x < lower_bound or x > upper_bound]
    
    return outliers

#вопросы_с_собеседований

Хардкорный курс по математике для тех, кто правда любит математику!

Начать с вводных занятий можно здесь, ответив всего на 4 вопроса – https://proglib.io/w/100f1763

Что вас ждет:

– Вводный урок от CPO курса

– Лекции с преподавателями ВМК МГУ по темам: теория множеств, непрерывность функции, основные формулы комбинаторики, матрицы и операции над ними, градиентный спуск

– Практические задания для закрепления материала и ссылки на дополнительные материалы.

⚡️ Переходите и начинайте учиться уже сегодня – https://proglib.io/w/100f1763

🔍Представлен новый поисковик по данным — Dateno

🌍 Платформа позволяет найти открытые данные и статистику со всего мира. Можно выбрать страну происхождения данных, тематику, язык, формат, лицензию и др.

👍 Сейчас в Dateno насчитывается 10 миллионов наборов данных из 4.9 тысячи каталогов. До конца 2024 года планируют достигнуть 30 миллионов наборов данных.

⚠️ Пока платформа работает в бета-режиме. Могут встречаться ошибки, дубликаты, проблемы с метаданными. Однако сайт уже работает и им можно пользоваться. Кроме того, у проекта есть API и скоро оно станет открытым.

🔗 Ссылка на Dateno

🐍 Итоги недели в мире Python и обзоры новых инструментов

У нас есть еженедельная рассылка о последних открытиях и тенденциях в мире Python. Мы опубликовали новый выпуск на 📰.

Ниже — небольшая часть выпуска, а целиком читайте здесь 👈

9️⃣типичных для новичков ошибок
Автор статьи показывает лучшие практики написания кода на Python. Он также даёт ссылку на другой детальный разбор ошибок, которые часто делают джуны.

🎓 Туториалы

▫️Распознавание изображений для начинающих на наборе данных CIFAR-10 с помощью Numpy, PIL, os, TensorFlow и Taipy.
▫️Распознавание автомобильных номеров для продвинутых

🔥 Интересные проекты

▫️AlphaCodium — инструмент на базе LLM, предназначенный специально для решения задач по программированию.
▫️Langroid – продвинутый фреймворк для создания ИИ-агентов.