🖌 Colour — Python для цветовой науки

Colour — это open-source пакет для Python, включающий:
➡️ Большое количество алгоритмов для работы с цветом,
➡️ Наборы данных для исследований и экспериментов в области цветовой науки.

📱 Ссылка на репозиторий

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

📊 6 лучших библиотек Python для визуализации

Если вы начинаете работать с визуализацией в Python, выбор может показаться бесконечным: Matplotlib, seaborn, Plotly, Bokeh, Altair, Pygal… Какая библиотека лучше?

Всё зависит от задачи:
➕ Matplotlib — мощная и гибкая, но требует больше кода.
➕ Seaborn — удобна для статистических графиков.
➕ Plotly — интерактивные и красивые графики.
➕ Bokeh — для веб-визуализации.
➕ Altair — декларативный стиль, быстрый старт.
➕ Pygal — SVG-графики для встраивания.

В статье сравниваются плюсы и минусы каждой библиотеки, чтобы вам было проще выбрать подходящую под задачу.

🔗 Ссылка на статью: https://clc.to/nuqZPg

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

🔥 FineVision: открытый датасет для Vision-Language моделей

Большинство датасетов для Vision-Language моделей остаются закрытыми и недоступными для сообщества.

👍 FineVision решает эту проблему: объединяет 200+ источников, чистит данные от дублей и шума, нормализует форматы, добавляет недостающие домены (например, GUI).

FineVision — огромный мультимодальный датасет:
— 24 млн сэмплов
— 17M изображений
— 89M QA-диалогов
— 10B токенов ответов
— Оценка качества с помощью 32B VLM по 4 метрикам

Для дата-сайентистов это полезно, потому что:
➡️ можно строить собственные state-of-the-art VLM, не завися от закрытых датасетов,
➡️ легко тестировать гипотезы на чистом и сбалансированном корпусе,
➡️ доступна стриминговая загрузка через datasets, что удобно при работе с большими объёмами данных.

🔗 Ссылка на датасет

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#развлекалово

🆕 Свежие новости для дата‑сайентистов

🧵 Архитектуры и данные
— The Parallelism Mesh Zoo — схемный разбор стратегий параллелизации в PyTorch и JAX через понятие device mesh. Отличный способ проверить, понимаете ли вы, как работает масштабирование на GPU. Читать
— 3 Questions: Synthetic Data — MIT о плюсах и минусах синтетических данных: от приватности и экономии до ограничений и рисков. Читать

🧠 Новые модели и AI-сервисы
— Google EmbeddingGemma — новая open-модель эмбеддингов для офлайн-работы прямо на ноутбуках и смартфонах. Подробнее
— OpenAI Jobs Platform — AI-платформа для поиска работы и сертификации AI-навыков. Подробнее
— Google NotebookLM — теперь умеет аудио-обзоры в 4 форматах: Deep Dive, Brief, Critique и Debate + более естественные голоса. Подробнее

📚 Лонгриды и статьи
— ML Q & AI. Глава 8. Успех трансформеров
—Очеловечить компьютер: как развивалось машинное обучение в середине XX века
— Интерпретация и оптимизация перцептрона Розенблатта
— Что такое детерминизм и как с ним бороться?
— Когда YOLO не спасает: как один параметр может испортить всё

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#свежак