👾15😢7😁3👍1
↗️ О векторных базах данных простым языком
В статье рассказывается:
🔘 что такое векторные базы данных,
🔘 каковы их ключевые отличия от традиционных
🔘 как они применяются в задачах, связанных с ИИ и обработкой данных.
Также автор описывает, как векторные базы данных помогают находить схожие объекты, например, для рекомендаций или поиска.
🔗 Читать по этой ссылке
В статье рассказывается:
Также автор описывает, как векторные базы данных помогают находить схожие объекты, например, для рекомендаций или поиска.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5
🐍⚡ Python для перфекционистов: 10 способов писать идеальный код
Простота Python позволяет разработчикам быстро создавать рабочие программы, но более продвинутые техники могут сделать ваш код более эффективным, гибким и элегантным.
👉 Читать обо всех способах с примерами кода здесь
Простота Python позволяет разработчикам быстро создавать рабочие программы, но более продвинутые техники могут сделать ваш код более эффективным, гибким и элегантным.
👉 Читать обо всех способах с примерами кода здесь
👍4🔥2🎉2
Подготовься к собеседованию на позицию Data Scientist!
Профессия Data Scientist становится все более востребованной, и компании ищут специалистов, способных превращать данные в ценные инсайты. Но как успешно пройти техническое собеседование?
Мы собрали 10 типичных задач, которые могут встретиться на собеседовании, и эффективные подходы к их решению:
1. Внешнее и тензорное произведение
2. One-hot кодировка
3. Мониторинг осадков
4. Симуляция бросков кубиков в «Монополии»
5. Бурение скважин для добычи золота
6. Вычисление свертки
7. Бэктестинг торговой стратегии
8. Прогноз оттока клиентов с помощью логистической регрессии
9. Обнаружение спама с использованием дерева решений
10. Предсказание цен на квартиры с помощью линейной регрессии
Чтобы начать решать задачи, достаточно ответить на три простых вопроса по этой ссылке и получить доступ к вводным занятиям курса Алгоритмы и структуры данных и 10 задача
Профессия Data Scientist становится все более востребованной, и компании ищут специалистов, способных превращать данные в ценные инсайты. Но как успешно пройти техническое собеседование?
Мы собрали 10 типичных задач, которые могут встретиться на собеседовании, и эффективные подходы к их решению:
1. Внешнее и тензорное произведение
2. One-hot кодировка
3. Мониторинг осадков
4. Симуляция бросков кубиков в «Монополии»
5. Бурение скважин для добычи золота
6. Вычисление свертки
7. Бэктестинг торговой стратегии
8. Прогноз оттока клиентов с помощью логистической регрессии
9. Обнаружение спама с использованием дерева решений
10. Предсказание цен на квартиры с помощью линейной регрессии
Чтобы начать решать задачи, достаточно ответить на три простых вопроса по этой ссылке и получить доступ к вводным занятиям курса Алгоритмы и структуры данных и 10 задача
👍3🔥1
🐼⛓️ Pandas Chaining — интересный подход к написанию Pandas-кода
Смысл подхода заключается в написании всего пайплайна по обработке данных в одном куске кода.
Почему это может быть полезно?
▪️Делает код более читаемым: вы можете видеть все операции, строка за строкой;
▫️Упрощает поддержку кода;
▪️Облегчает дебаггинг: можно проверить состояние данных в любой точке пайплайна с помощью .pipe() или временно закомментировать ненужные операции;
▫️Позволяет экономить память: не создаёт лишних промежуточных копий данных.
🔗 Репо с описанием подхода и примерами
Смысл подхода заключается в написании всего пайплайна по обработке данных в одном куске кода.
Почему это может быть полезно?
▪️Делает код более читаемым: вы можете видеть все операции, строка за строкой;
▫️Упрощает поддержку кода;
▪️Облегчает дебаггинг: можно проверить состояние данных в любой точке пайплайна с помощью .pipe() или временно закомментировать ненужные операции;
▫️Позволяет экономить память: не создаёт лишних промежуточных копий данных.
🔗 Репо с описанием подхода и примерами
👍3🔥2❤1
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
🤖🔄🤖 Самосовершенствующиеся ИИ: как передать знания от одной модели другой
Развитие больших языковых моделей привело к революции в области ИИ, но также выявило ключевые проблемы масштабирования: чем больше становятся модели, тем меньше прирост их производительности, в то время как затраты на обучение — как вычислительные, так и финансовые — продолжают расти. Этот эффект убывающей отдачи показывает, что будущее ИИ лежит не в создании более крупных моделей, а в создании более эффективных и умных технологий.
✅ Разработчики Writer создали новую архитектуру самосовершенствующихся моделей. Эти модели могут учиться в реальном времени и адаптироваться к изменениям без необходимости полной повторного обучения.
👉 О том, как они устроены, читайте в нашей статье
Развитие больших языковых моделей привело к революции в области ИИ, но также выявило ключевые проблемы масштабирования: чем больше становятся модели, тем меньше прирост их производительности, в то время как затраты на обучение — как вычислительные, так и финансовые — продолжают расти. Этот эффект убывающей отдачи показывает, что будущее ИИ лежит не в создании более крупных моделей, а в создании более эффективных и умных технологий.
✅ Разработчики Writer создали новую архитектуру самосовершенствующихся моделей. Эти модели могут учиться в реальном времени и адаптироваться к изменениям без необходимости полной повторного обучения.
👉 О том, как они устроены, читайте в нашей статье
👍2
Привет, друзья! 👋
2024-й год подходит к концу, и пока LLM не написали за нас все программы, а квантовые компьютеры не взломали все пароли, самое время подвести итоги. Какие технологии действительно «выстрелили», а какие не оправдали ожиданий? Что изменилось в работе разработчиков, и какие навыки оказались самыми востребованными?
💻 Поделитесь своим мнением, и самое важное и интересное войдёт в нашу статью. 🏆
2024-й год подходит к концу, и пока LLM не написали за нас все программы, а квантовые компьютеры не взломали все пароли, самое время подвести итоги. Какие технологии действительно «выстрелили», а какие не оправдали ожиданий? Что изменилось в работе разработчиков, и какие навыки оказались самыми востребованными?
💻 Поделитесь своим мнением, и самое важное и интересное войдёт в нашу статью. 🏆
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
🤖 💻 Код без боли: 16 генераторов кода, которые заменят целую команду
Мы сделали подробный обзор современных генераторов кода — от GitHub Copilot до малоизвестных, но мощных альтернатив.
👉 Читать по этой ссылке
Мы сделали подробный обзор современных генераторов кода — от GitHub Copilot до малоизвестных, но мощных альтернатив.
👉 Читать по этой ссылке
👍4🔥3❤2😁1🤩1
⚡️Самые полезные каналы по Data Science в одной папке
В ней:
➖ канал для подготовки к собеседованиям
➖ интересные задачи
➖ основной канал (этот)
➖ книги по Data Science
➖ лучшие вакансии из сферы
➖ и наш чат, в котором можно общаться и задавать вопросы
Добавляйте 👉 тык сюда
В ней:
Добавляйте 👉 тык сюда
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏1😢1
Что такое диффузионные модели?
Диффузионные модели используются для генерации новых данных (например, изображений), и в их основе лежит процесс «зашумления» и «расшумления».
✍️ Как это работает?
▪️К исходному объекту добавляется случайный шум. На каждом этапе этого процесса объект становится всё более «шумным», пока не превратится в почти случайный набор данных.
▪️Теперь задача модели — шаг за шагом «убирать» шум, чтобы восстановить что-то осмысленное, например, изображение.
Этот процесс моделируется с использованием вероятностных методов, а сами шаги зашумления и расшумления подбираются так, чтобы результат выглядел реалистично.
#вопросы_с_собеседований
#вопросы_с_собеседований
😁3🥱1