🔥 AI и неструктурированные данные: возможности для дата-сайентистов

Google Cloud выпустил практическое руководство по Data Science, где показываются реальные кейсы применения AI для работы с корпоративными данными.

Вот что вы можете делать с такими данными:
▫️ Выявлять причины падения продаж — AI анализирует отзывы клиентов и говорит, какие функции продукта надо улучшить.
▫️ Создать визуальный поиск — клиенты находят товар по картинке, а не по тексту.
▫️ Автоматизировать анализ контрактов — извлекать ключевую информацию из юридических документов за секунды.
▫️ Прогнозировать спрос — точные прогнозы для каждого продукта и магазина, чтобы избежать потерь и перепроизводства.

Это огромная возможность: неструктурированные данные больше не головная боль — это источник инсайтов и новых моделей.

🔗 Ссылка на гайд

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

👇 4 ключевые архитектуры нейросетей

Выбор правильной архитектуры под задачу — это половина успеха в AI-проектах. Каждая из них рождена под конкретный тип данных и обрабатывает информацию по-своему:

1️⃣ CNN (Convolutional Neural Networks)
Фильтры свёртки находят края и паттерны в изображениях, pooling снижает размерность, fully connected слои собирают фичи в прогноз. Отлично подходят для распознавания изображений, медицинских снимков и любых задач со spatial-отношениями.

2️⃣ RNN (Recurrent Neural Networks)
Обрабатывают данные по шагам, сохраняя скрытое состояние с контекстом. Хорошо работают с текстом, временными рядами, переводами и прогнозами, где важен порядок.

3️⃣ Transformers
Заменили пошаговую обработку механизмом внимания: модель смотрит на всю последовательность сразу и решает, что важнее. Это быстрее и эффективнее для long-range зависимостей. На трансформерах построены GPT, BERT и большинство современных LLM.

4️⃣ GNN (Graph Neural Networks)
Передают информацию между узлами в графе (message passing), захватывая локальные и глобальные связи. Подходят для анализа соцсетей, молекулярных свойств и рекомендательных систем.

Архитектура выбирается под структуру данных:
➡️ Картинки → CNN
➡️ Последовательности → RNN/Transformers
➡️ Графы → GNN

А в реальных проектах часто комбинируют несколько: CNN для feature extraction + Transformer для reasoning, или GNN для связей между пользователями + RNN для рекомендаций.

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

➡️ Курс от Stanford: Deep Learning for Computer Vision

Один из самых культовых курсов по компьютерному зрению от профессора Fei-Fei Li и Ehsan Adeli доступен в свежей записи!

Курс охватывает всё: от базовых линейных классификаторов до современных моделей — Transformers, GAN'ы, 3D-зрение и робототехника.

👌 Если хотите системно прокачаться в CV и DL, это must-watch!

🔗 Плейлист на YouTube: https://clc.to/sm583w

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#развлекалово

▶️ Ускорение PyTorch-инференса на Apple-устройствах

Инженеры показали, что искусственный интеллект может автоматически генерировать оптимизированные GPU-ядра для Metal, что в среднем ускоряет выполнение PyTorch-моделей на устройствах Apple на 87% (по результатам тестов на 215 модулях).

⚡️ В некоторых случаях ускорение оказалось в сотни раз быстрее по сравнению с базовым исполнением.

Как это работает:
➡️ используется агентный рой (agentic swarm) вместо одного модели,
➡️ система получает дополнительный контекст (CUDA-референсы, профилирование),
➡️ за счёт этого AI генерирует более производительные Metal-ядра, чем если бы это делала одиночная модель.

Результат: PyTorch на Mac и iOS становится ближе к полноценному high-performance inference, открывая дорогу для реальных AI-приложений без внешних GPU.

🔗 Подробная и полезная статья

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

⚡️ Ускоряем Python-массивы с NumExpr: от 650 ms до 60 ms

Иногда всё, что тормозит ваш код, — это «наивные» циклы и гигантские временные массивы. NumExpr решает это красиво и быстро:
✅ Вычисления по чанкам прямо в кэше – массивы делятся на блоки и обрабатываются без создания временных копий.
✅ SIMD + Intel VML – задействует низкоуровневые инструкции и векторизацию.
✅ Мульти-кор ускорение – автоматически распределяет работу по всем ядрам, давая 5–15× прирост на сложных выражениях.

В реальном тесте: цикл на 650 ms → NumExpr всего за 60 ms (и это ещё на одном ядре).

🔗 Репозиторий

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст