GOOGLE BRINGS MACHINE LEARNING TO ONLINE SPREADSHEETS WITH SIMPLE ML FOR SHEETS
🤖👩🏼🎓🔮
Spreadsheets are widely used by organizations of all sizes for all kinds of basic and complex tasks.
While simple calculations and graphs have long been part of the spreadsheet experience, machine learning (ML) has not. ML is often seen as being too complex to use, while spreadsheet usage is intended to be accessible to any type of user. Google is now trying to change that paradigm for its Google Sheets online spreadsheet program.
On Dec, 7 Google announced a beta release of the Simple ML for Sheets add-on. Google Sheets has an extensible architecture that enables users to benefit from add-ons that extend the default functionality available in the application. In this case, Google Sheets benefits from ML technology that Google first developed in the open-source TensorFlow project. With Simple ML for Sheets, users will not need to use a specific TensorFlow service, as Google has developed the service to be as easily accessible as possible.
“Everything runs completely on the user browser,” Luiz Gustavo Martins, Google AI developer advocate, told VentureBeat. “Your data doesn’t leave Google Sheets and models are saved to your Google Drive so you can use them again later.”
Holy sheets, Google’s Simple ML can do what with my spreadsheets?
So what can Simple ML for Sheets do? Two of the beginner tasks in the beta release highlighted by Google include the ability to predict missing values (1) or spot abnormal ones (2). Martins said that those two beginner tasks are easy for anyone to test the ML waters and explore how ML might benefit their business.
Martins noted that beyond the beginner tasks, the add-on supports several other common ML tasks such as training and evaluating models, generating predictions, and interpreting the models and their predictions. In addition, since Simple ML can export models to TensorFlow, people with programming experience can use Simple ML models with their existing ML infrastructure.
Overcoming the challenges of ML complexity with Simple ML for Sheets
It’s possible for Google Sheets users to benefit from ML without Simple ML, but it may not be easy for the layperson.
“We identified knowledge and lack of guidance as the prime factors for non-ML practitioners to easily use ML,” Mathieu Guillame-Bert, software engineer at Google, told VentureBeat. “Using a classical ML tool, like TensorFlow in Python, is like being in front of a blank page.”
Guillame-Bert said that using a classic ML tool requires, among other things, for the user to understand programming, ML problem framing, model construction and model evaluation. He noted that such knowledge is generally acquired through classes or self-taught over a long period of time.
In contrast, Guillame-Bert said that Simple ML is like an interactive questionnaire. It guides the user and only assumes basic knowledge about spreadsheets.
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
#analytics #datascience #dev #math #predictions #product #statistics #technology #tools
🤖👩🏼🎓🔮
Spreadsheets are widely used by organizations of all sizes for all kinds of basic and complex tasks.
While simple calculations and graphs have long been part of the spreadsheet experience, machine learning (ML) has not. ML is often seen as being too complex to use, while spreadsheet usage is intended to be accessible to any type of user. Google is now trying to change that paradigm for its Google Sheets online spreadsheet program.
On Dec, 7 Google announced a beta release of the Simple ML for Sheets add-on. Google Sheets has an extensible architecture that enables users to benefit from add-ons that extend the default functionality available in the application. In this case, Google Sheets benefits from ML technology that Google first developed in the open-source TensorFlow project. With Simple ML for Sheets, users will not need to use a specific TensorFlow service, as Google has developed the service to be as easily accessible as possible.
“Everything runs completely on the user browser,” Luiz Gustavo Martins, Google AI developer advocate, told VentureBeat. “Your data doesn’t leave Google Sheets and models are saved to your Google Drive so you can use them again later.”
Holy sheets, Google’s Simple ML can do what with my spreadsheets?
So what can Simple ML for Sheets do? Two of the beginner tasks in the beta release highlighted by Google include the ability to predict missing values (1) or spot abnormal ones (2). Martins said that those two beginner tasks are easy for anyone to test the ML waters and explore how ML might benefit their business.
Martins noted that beyond the beginner tasks, the add-on supports several other common ML tasks such as training and evaluating models, generating predictions, and interpreting the models and their predictions. In addition, since Simple ML can export models to TensorFlow, people with programming experience can use Simple ML models with their existing ML infrastructure.
Overcoming the challenges of ML complexity with Simple ML for Sheets
It’s possible for Google Sheets users to benefit from ML without Simple ML, but it may not be easy for the layperson.
“We identified knowledge and lack of guidance as the prime factors for non-ML practitioners to easily use ML,” Mathieu Guillame-Bert, software engineer at Google, told VentureBeat. “Using a classical ML tool, like TensorFlow in Python, is like being in front of a blank page.”
Guillame-Bert said that using a classic ML tool requires, among other things, for the user to understand programming, ML problem framing, model construction and model evaluation. He noted that such knowledge is generally acquired through classes or self-taught over a long period of time.
In contrast, Guillame-Bert said that Simple ML is like an interactive questionnaire. It guides the user and only assumes basic knowledge about spreadsheets.
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
#analytics #datascience #dev #math #predictions #product #statistics #technology #tools
ВКОНТАКТЕ РАЗВИВАЕТ БЕЗОПАСНУЮ СРЕДУ ДЛЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ: ПРЕДСТАВЛЕНА НЕЙРОСЕТЬ, КОТОРАЯ ЗАЩИЩАЕТ ОТ НЕЖЕЛАТЕЛЬНОГО ВНИМАНИЯ С РЕЖИМОМ «ЛИЧНОЕ ПРОСТРАНСТВО»
☠️⛔️🥰
Специальные алгоритмы соцсети будут выявлять оскорбительные комментарии и токсичное поведение, а также предлагать активировать «Личное пространство» — режим, который позволяет оградить себя от нежелательного внимания.
Команда ВКонтакте разработала уникальную нейросеть, способную определять ругательства, оскорбления и другие негативные высказывания в постах и комментариях. С помощью собственных алгоритмов соцсеть будет выявлять всплески подобной активности на страницах пользователей, предупреждать их о возможной опасности и предлагать включить режим «Личное пространство» — специальный набор настроек, который позволяет на время ограничить круг общения, оградить себя от нежелательных собеседников и отдохнуть от лишнего внимания.
Предложение активировать режим будет приходить пользователям, которые за час получили более трёх негативных комментариев или постов от юзеров, не входящих в список их друзей. Подобная активность будет отслеживаться и фиксироваться с помощью нейросети: алгоритм на основе искусственного интеллекта будет сразу отправлять уведомление с предложением включить режим. После отправки уведомления нейросеть приостановит свою работу на сутки, а потом возобновит. В сумме пользователю может прийти не более трёх уведомлений за месяц. Нейросеть считывает активность только в открытых профилях.
После активации режима «Личное пространство» настройки приватности страницы изменятся на неделю: писать и звонить смогут только друзья или друзья друзей, а отправлять заявки в друзья — только друзья друзей. Профиль пользователя станет закрытым: добавлять его в чаты и отмечать на фотографиях получится только у друзей. Помимо этого, после включения режима пользователи будут видеть в ленте новостей специальные тематические материалы и рекомендации для улучшения ментального здоровья. Через неделю режим отключится, при необходимости его можно активировать снова.
В середине октября ВКонтакте представила режим «Личное пространство», призванный помочь в формировании комфортной и дружелюбной среды.
Ранее социальная сеть начала предупреждать пользователей о подозрительных собеседниках в мессенджере. В новом групповом чате или беседе с незнакомым человеком теперь появляется уведомление о потенциальной опасности, если алгоритмы зафиксировали подозрительную активность. Благодаря тому, что пользователи своевременно получают предупреждения о возможной угрозе, мошенникам сложнее обманным путём заполучить чужие деньги, пароли и другие личные данные.
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
#datascience #dev #efficiency #itsec #product #technology #ux
☠️⛔️🥰
Специальные алгоритмы соцсети будут выявлять оскорбительные комментарии и токсичное поведение, а также предлагать активировать «Личное пространство» — режим, который позволяет оградить себя от нежелательного внимания.
Команда ВКонтакте разработала уникальную нейросеть, способную определять ругательства, оскорбления и другие негативные высказывания в постах и комментариях. С помощью собственных алгоритмов соцсеть будет выявлять всплески подобной активности на страницах пользователей, предупреждать их о возможной опасности и предлагать включить режим «Личное пространство» — специальный набор настроек, который позволяет на время ограничить круг общения, оградить себя от нежелательных собеседников и отдохнуть от лишнего внимания.
Предложение активировать режим будет приходить пользователям, которые за час получили более трёх негативных комментариев или постов от юзеров, не входящих в список их друзей. Подобная активность будет отслеживаться и фиксироваться с помощью нейросети: алгоритм на основе искусственного интеллекта будет сразу отправлять уведомление с предложением включить режим. После отправки уведомления нейросеть приостановит свою работу на сутки, а потом возобновит. В сумме пользователю может прийти не более трёх уведомлений за месяц. Нейросеть считывает активность только в открытых профилях.
После активации режима «Личное пространство» настройки приватности страницы изменятся на неделю: писать и звонить смогут только друзья или друзья друзей, а отправлять заявки в друзья — только друзья друзей. Профиль пользователя станет закрытым: добавлять его в чаты и отмечать на фотографиях получится только у друзей. Помимо этого, после включения режима пользователи будут видеть в ленте новостей специальные тематические материалы и рекомендации для улучшения ментального здоровья. Через неделю режим отключится, при необходимости его можно активировать снова.
В середине октября ВКонтакте представила режим «Личное пространство», призванный помочь в формировании комфортной и дружелюбной среды.
Ранее социальная сеть начала предупреждать пользователей о подозрительных собеседниках в мессенджере. В новом групповом чате или беседе с незнакомым человеком теперь появляется уведомление о потенциальной опасности, если алгоритмы зафиксировали подозрительную активность. Благодаря тому, что пользователи своевременно получают предупреждения о возможной угрозе, мошенникам сложнее обманным путём заполучить чужие деньги, пароли и другие личные данные.
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
#datascience #dev #efficiency #itsec #product #technology #ux
САМЫЕ СТРАННЫЕ И СЛОЖНЫЕ ЯЗЫКИ ПРОГРАММИРОВАНИЯ
🫣👽🤯
Большинство создателей языков программирования преследует две цели: удобство и функциональность. Но есть те, кто хотят просто поугорать - создать максимально странный, сложный и неудобный язык, чтобы при работе с ним стул под вами не загорелся, а расплавился.
Такие языки называют эзотерическими и воспринимать их нужно как произведения абстрактного искусства, нежели что-то, на чем можно писать рабочий код. Ставь поближе к себе огнетушитель и погнали разбираться!
🍀 Youtube (9’) >>>
🍀 Source >>>
#dev #fun #likbez
🫣👽🤯
Большинство создателей языков программирования преследует две цели: удобство и функциональность. Но есть те, кто хотят просто поугорать - создать максимально странный, сложный и неудобный язык, чтобы при работе с ним стул под вами не загорелся, а расплавился.
Такие языки называют эзотерическими и воспринимать их нужно как произведения абстрактного искусства, нежели что-то, на чем можно писать рабочий код. Ставь поближе к себе огнетушитель и погнали разбираться!
🍀 Youtube (9’) >>>
🍀 Source >>>
#dev #fun #likbez
МОЖНО ЛИ ВИДЕТЬ С ПОМОЩЬЮ ЗВУКА
🔊👀
Может ли человек, лишенный зрения, видеть, используя не зрительную, а иные системы головного мозга? Голландский изобретатель Питер Мейер, создатель технологии vOICe vision, а также российские специалисты, дорабатывающие ее для практического применения, считают, что изображение можно передать мозгу с помощью звука — необходимо лишь удобное оборудование и некоторый навык его использования. Подробнее о технологии, позволяющей слепым визуализировать услышанное рассказывают нейрофизиолог Игорь Трапезников и Яна Капская из российской компании «Айкода».
Технология vOICe vision кодирует картинку в звук и передает ее через костные наушники, чтобы не заглушать внешние звуки. Камера сканирует окружающее пространство и с помощью специального алгоритма переводит изображение в определенную звуковую последовательность. Яркость преобразуется в громкость, вертикаль — в высоту звука, горизонталь — во время поступления сигнала. При необходимости цвет центральной области изображения распознается программой и озвучивается словами.
Принцип работы vOICe vision >>> Youtube
Первый патент голландский разработчик Питер Мейер получил в середине 1990 года, а первая публичная версия программы vOICe вышла в январе 1998 года. Руководитель российского проекта нейрофизиолог Игорь Трапезников и инженер Сергей Мозякин в 2011 году совместили программу Питера на нетбуке и видеоочки. Устройство получилось довольно массивным, поэтому в 2015 году вышло второе поколение на базе микрокомпьютера Raspberry Pi.
В 2017 году видеокамера и процессорный блок были перенесены непосредственно в корпус очков, что сделало устройство компактнее и способным работать автономно в течение восьми-десяти часов. Чтобы не заглушать внешние звуки, разработчики стали использоваться беспроводные наушники костной передачи.
Для наглядности Питер Мейер (Peter Mejer) разработал Android-приложение и веб-версию программы, которая позволяет увидеть принцип действия vOICe. Сразу ваш мозг не сможет обработать сложную картинку и извлечь нужную информацию. Для начала попробуйте выключить свет в комнате, поднести светлый предмет к экрану и закрыть глаза.
🍀 Source >>>
#dev #likbez #product #science #technology
🔊👀
Может ли человек, лишенный зрения, видеть, используя не зрительную, а иные системы головного мозга? Голландский изобретатель Питер Мейер, создатель технологии vOICe vision, а также российские специалисты, дорабатывающие ее для практического применения, считают, что изображение можно передать мозгу с помощью звука — необходимо лишь удобное оборудование и некоторый навык его использования. Подробнее о технологии, позволяющей слепым визуализировать услышанное рассказывают нейрофизиолог Игорь Трапезников и Яна Капская из российской компании «Айкода».
Технология vOICe vision кодирует картинку в звук и передает ее через костные наушники, чтобы не заглушать внешние звуки. Камера сканирует окружающее пространство и с помощью специального алгоритма переводит изображение в определенную звуковую последовательность. Яркость преобразуется в громкость, вертикаль — в высоту звука, горизонталь — во время поступления сигнала. При необходимости цвет центральной области изображения распознается программой и озвучивается словами.
Принцип работы vOICe vision >>> Youtube
Первый патент голландский разработчик Питер Мейер получил в середине 1990 года, а первая публичная версия программы vOICe вышла в январе 1998 года. Руководитель российского проекта нейрофизиолог Игорь Трапезников и инженер Сергей Мозякин в 2011 году совместили программу Питера на нетбуке и видеоочки. Устройство получилось довольно массивным, поэтому в 2015 году вышло второе поколение на базе микрокомпьютера Raspberry Pi.
В 2017 году видеокамера и процессорный блок были перенесены непосредственно в корпус очков, что сделало устройство компактнее и способным работать автономно в течение восьми-десяти часов. Чтобы не заглушать внешние звуки, разработчики стали использоваться беспроводные наушники костной передачи.
Для наглядности Питер Мейер (Peter Mejer) разработал Android-приложение и веб-версию программы, которая позволяет увидеть принцип действия vOICe. Сразу ваш мозг не сможет обработать сложную картинку и извлечь нужную информацию. Для начала попробуйте выключить свет в комнате, поднести светлый предмет к экрану и закрыть глаза.
🍀 Source >>>
#dev #likbez #product #science #technology
ОБЗОР ЧАТ-БОТА CHATGPT: ЧТО ЭТО, ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
🤖💬
ChatGPT от OpenAI, запущенный 30 ноября 2022 года, произвел настоящий фурор в IT-сообществе, поразив многих точностью ответов на специальные вопросы. Посмотрим, как можно использовать этого чат-бота, в том числе в сочетании с другими программными продуктами.
Если вы ещё не столкнулись с технологией, ChatGPT — это чат-бот с применением искусственного интеллекта. Он умеет работать в диалоге и поддерживает запросы на естественных языках. Тренировали его методами обучения с учителем и обучения с подкреплением. Чат-бот по сути основан на GPT-3.5.
Автор заинтересовался технологией, чтобы применять её в каких-то своих рабочих задачах. Хотя бы в сценариях с голосовым помощником VoiceBox. Поэтому изучил все возможные на сегодня способы работы с ChatGPT и попробовал представить, как это внедрить в коммуникации в бизнесе.
🗂 Особенности применения ChatGPT
Автор выделил несколько областей, в которых технология проявляет себя лучше всего. Вот что бот умеет:
📌 Отвечать на вопросы. Как и любой чат-бот, ChatGPT, конечно же, может отвечать на вопросы. Однако он превосходит остальных по глубине, выдавая развернутые ответы почти на любой вопрос, даже специальный, в чём мы убедимся в статье.
📌 Искать почти как Google. ChatGPT в перспективе может даже заменить Google, потому что у него есть точный ответ практически на каждый запрос. Единственный минус, который мы смогли здесь найти: он не дает ссылок на источники, что, конечно, не очень удобно. Но думаю, это будет исправлено, когда бот выйдет из режима тестов и его начнут внедрять другие разработчики.
📌 Писать забавные диалоги и рассказы. ChatGPT впечатляет и своим писательским мастерством. Результаты действительно интересные, и читать сгенерированные им рассказы довольно весело (пример в статье).
📌 Составлять электронные письма и метатеги. Если уж рассказы для бота не проблема, то и с составлением текстов для e-mail рассылок и генерацией метатегов у него трудностей нет. Разумеется, некоторые предложения потребуют доработки, но в целом бот справляется с этими задачами очень даже неплохо.
📌 Разрабатывать простые приложения. К ChatGPT можно обратиться за помощью в создании приложения — и это действительно работает. Чат-бот выдаст пример кода, который можно использовать для определенного приложения, а не просто даст общие советы по разработке. Тем не менее, код, выдаваемый ботом, пока еще не всегда можно использовать «как есть» (удачный пример в статье). Он потребует доработки, однако ChatGPT наверняка сэкономит немало времени программистам, которым уже не понадобится писать что-то с нуля.
Видимо, не зря Microsoft обсуждает инвестиции до $10 млрд в компанию OpenAI, разработчика чат-бота ChatGPT. Он способен, по разным отзывам, даже пересказывать материалы, составлять планы, в том числе для трейдинга, переводить тексты, заполнять брифы.
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
#datascience #dev #efficiency #likbez #product #technology #tools #trends
🤖💬
ChatGPT от OpenAI, запущенный 30 ноября 2022 года, произвел настоящий фурор в IT-сообществе, поразив многих точностью ответов на специальные вопросы. Посмотрим, как можно использовать этого чат-бота, в том числе в сочетании с другими программными продуктами.
Если вы ещё не столкнулись с технологией, ChatGPT — это чат-бот с применением искусственного интеллекта. Он умеет работать в диалоге и поддерживает запросы на естественных языках. Тренировали его методами обучения с учителем и обучения с подкреплением. Чат-бот по сути основан на GPT-3.5.
Автор заинтересовался технологией, чтобы применять её в каких-то своих рабочих задачах. Хотя бы в сценариях с голосовым помощником VoiceBox. Поэтому изучил все возможные на сегодня способы работы с ChatGPT и попробовал представить, как это внедрить в коммуникации в бизнесе.
🗂 Особенности применения ChatGPT
Автор выделил несколько областей, в которых технология проявляет себя лучше всего. Вот что бот умеет:
📌 Отвечать на вопросы. Как и любой чат-бот, ChatGPT, конечно же, может отвечать на вопросы. Однако он превосходит остальных по глубине, выдавая развернутые ответы почти на любой вопрос, даже специальный, в чём мы убедимся в статье.
📌 Искать почти как Google. ChatGPT в перспективе может даже заменить Google, потому что у него есть точный ответ практически на каждый запрос. Единственный минус, который мы смогли здесь найти: он не дает ссылок на источники, что, конечно, не очень удобно. Но думаю, это будет исправлено, когда бот выйдет из режима тестов и его начнут внедрять другие разработчики.
📌 Писать забавные диалоги и рассказы. ChatGPT впечатляет и своим писательским мастерством. Результаты действительно интересные, и читать сгенерированные им рассказы довольно весело (пример в статье).
📌 Составлять электронные письма и метатеги. Если уж рассказы для бота не проблема, то и с составлением текстов для e-mail рассылок и генерацией метатегов у него трудностей нет. Разумеется, некоторые предложения потребуют доработки, но в целом бот справляется с этими задачами очень даже неплохо.
📌 Разрабатывать простые приложения. К ChatGPT можно обратиться за помощью в создании приложения — и это действительно работает. Чат-бот выдаст пример кода, который можно использовать для определенного приложения, а не просто даст общие советы по разработке. Тем не менее, код, выдаваемый ботом, пока еще не всегда можно использовать «как есть» (удачный пример в статье). Он потребует доработки, однако ChatGPT наверняка сэкономит немало времени программистам, которым уже не понадобится писать что-то с нуля.
Видимо, не зря Microsoft обсуждает инвестиции до $10 млрд в компанию OpenAI, разработчика чат-бота ChatGPT. Он способен, по разным отзывам, даже пересказывать материалы, составлять планы, в том числе для трейдинга, переводить тексты, заполнять брифы.
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
#datascience #dev #efficiency #likbez #product #technology #tools #trends
HISTORY OF DATABASES (CMU ADVANCED DATABASES / SPRING 2023) by Prof. Andy Pavlo
📓👨🏻🏫🗃
Andy Pavlo is an Associate Professor of Databaseology in the Computer Science Department at Carnegie Mellon University. His research interest is in database management systems, specifically main memory systems, self-driving / autonomous architectures, transaction processing systems, and large-scale data analytics. At CMU, he’s a member of the Database Group and the Parallel Data Laboratory. He is the co-founder and CEO of OtterTune.
DBMS developers are in demand and there are many challenging unsolved problems in data management and processing. If you are good enough to write code for a DBMS, then you can write code on almost anything else. And people will pay you lots of money to do it…
Learn about modern practices in database internals and systems programming for analytical workloads.
Course topics:
✨ Storage Models, Compression
✨ Indexing
✨ Vectorized Execution + Compilation
✨ Parallel Join Algorithms
✨ Networking Protocols
✨ Query Optimization
✨ Modern System Analysis
🍀 YouTube (1h:16m:13s) >>>
🍀 Slides in PDF >>>
🍀 Course overview >>>
#case #dev #event #likbez #presentation #product #technology #tools
📓👨🏻🏫🗃
Andy Pavlo is an Associate Professor of Databaseology in the Computer Science Department at Carnegie Mellon University. His research interest is in database management systems, specifically main memory systems, self-driving / autonomous architectures, transaction processing systems, and large-scale data analytics. At CMU, he’s a member of the Database Group and the Parallel Data Laboratory. He is the co-founder and CEO of OtterTune.
DBMS developers are in demand and there are many challenging unsolved problems in data management and processing. If you are good enough to write code for a DBMS, then you can write code on almost anything else. And people will pay you lots of money to do it…
Learn about modern practices in database internals and systems programming for analytical workloads.
Course topics:
✨ Storage Models, Compression
✨ Indexing
✨ Vectorized Execution + Compilation
✨ Parallel Join Algorithms
✨ Networking Protocols
✨ Query Optimization
✨ Modern System Analysis
🍀 YouTube (1h:16m:13s) >>>
🍀 Slides in PDF >>>
🍀 Course overview >>>
#case #dev #event #likbez #presentation #product #technology #tools
ЗАЧЕМ АВИТО «ОБЛАЧНЫЕ» UX-ИССЛЕДОВАТЕЛИ И КАК С НИМИ РАБОТАТЬ
☁️👩🏻🔬🔮
Важность UX-исследований для бизнеса осознают практически все, и по этой теме вышло много отличных материалов: например, Ксения Стерлина из Arrival и UXSSR писала о том, что даже если в компании нет выделенной роли исследователя, совсем без исследований компания жить не может. О том же говорит и Sinead Cochrane из Intercom в статье «Any research is better than no research». Максимальный риск, по мнению команды Intercom, — создавать продукты без изучения опыта, поведения и потребностей реальных пользователей.
Но когда компания начинает регулярно заниматься исследованиями, возникает другой вопрос — как проводить еще больше исследований, чтобы проверять больше гипотез и находить больше инсайтов?
🗂 Оглавление
📌 Почему нам нужно больше исследований?
📌 Как проводить больше исследований?
📌 А что, если исследователь будет «облачным»?
📌 Как мы создавали базу «облачных исследователей»
📌 Что важно учесть при работе с фрилансерами
📌 Плюсы и минусы работы с исследователями-фрилансерами
📌 Перспективы «облачных» UX-исследований
📌 Развитие нового формата как платформы
📌 Дополнительные материалы
🍀 Source >>>
#case #design #development #ecom #mr #product #tools #ux
☁️👩🏻🔬🔮
Важность UX-исследований для бизнеса осознают практически все, и по этой теме вышло много отличных материалов: например, Ксения Стерлина из Arrival и UXSSR писала о том, что даже если в компании нет выделенной роли исследователя, совсем без исследований компания жить не может. О том же говорит и Sinead Cochrane из Intercom в статье «Any research is better than no research». Максимальный риск, по мнению команды Intercom, — создавать продукты без изучения опыта, поведения и потребностей реальных пользователей.
Но когда компания начинает регулярно заниматься исследованиями, возникает другой вопрос — как проводить еще больше исследований, чтобы проверять больше гипотез и находить больше инсайтов?
🗂 Оглавление
📌 Почему нам нужно больше исследований?
📌 Как проводить больше исследований?
📌 А что, если исследователь будет «облачным»?
📌 Как мы создавали базу «облачных исследователей»
📌 Что важно учесть при работе с фрилансерами
📌 Плюсы и минусы работы с исследователями-фрилансерами
📌 Перспективы «облачных» UX-исследований
📌 Развитие нового формата как платформы
📌 Дополнительные материалы
🍀 Source >>>
#case #design #development #ecom #mr #product #tools #ux
NGINX: ЗАЧЕМ НУЖЕН ВЕБ-СЕРВЕР?
📲⚙️💻
Без веб-сервера не сможет работать ни один сайт. Рассказ про лидера сегодняшнего рынка, российский веб-сервер nginx.
🍀 Source >>>
🍀 YouTube (22’) >>>
#dev #likbez #product #technology #tools
📲⚙️💻
Без веб-сервера не сможет работать ни один сайт. Рассказ про лидера сегодняшнего рынка, российский веб-сервер nginx.
🍀 Source >>>
🍀 YouTube (22’) >>>
#dev #likbez #product #technology #tools
ИДЕИ ДЛЯ ТЕХ, КТО ХОЧЕТ СОБРАТЬ СВОИ ЧАСЫ
⏳⏰🕰
Каждый самодельщик рано или поздно приходит к тому, что ему вот прямо сейчас необходимо создать свои часы. Зачем, почему — никто не знает. Если вы пришли к такому же пониманию, «их есть у меня». А именно — собственный хит-парад самодельных часов, которые позволят как комплексно прокачать скиллы в сборке, программировании и т. д., так и украсят любой дом своим присутствием.
В этой статье умышленно будут обойдены вниманием известные проекты часов, изготовленные из радиоламп или вращающейся линейки светодиодов, установленной на диске вышедшего из строя старого HDD, так как мы постараемся остановиться на более неизвестных и эффектных экземплярах, и если известные проекты и будут затронуты, то совсем чуть-чуть :-)
✨ Часы буквенные
✨ Часы с «висящими» в воздухе стрелками
✨ Качающиеся часы
✨ Часы из массива стрелочных часов
✨ Часы, рисующие на песке
✨ Часы-выдвижные столбики
✨ Часы из часов
✨ Часы-слайдер
✨ Часы из шариков для настольного тенниса
🍀 Source >>>
#dev #development #experiment #fun #technology
⏳⏰🕰
Каждый самодельщик рано или поздно приходит к тому, что ему вот прямо сейчас необходимо создать свои часы. Зачем, почему — никто не знает. Если вы пришли к такому же пониманию, «их есть у меня». А именно — собственный хит-парад самодельных часов, которые позволят как комплексно прокачать скиллы в сборке, программировании и т. д., так и украсят любой дом своим присутствием.
В этой статье умышленно будут обойдены вниманием известные проекты часов, изготовленные из радиоламп или вращающейся линейки светодиодов, установленной на диске вышедшего из строя старого HDD, так как мы постараемся остановиться на более неизвестных и эффектных экземплярах, и если известные проекты и будут затронуты, то совсем чуть-чуть :-)
✨ Часы буквенные
✨ Часы с «висящими» в воздухе стрелками
✨ Качающиеся часы
✨ Часы из массива стрелочных часов
✨ Часы, рисующие на песке
✨ Часы-выдвижные столбики
✨ Часы из часов
✨ Часы-слайдер
✨ Часы из шариков для настольного тенниса
🍀 Source >>>
#dev #development #experiment #fun #technology
DISCORD ВНЕДРЯЕТ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ НА КАЖДЫЙ СЕРВЕР
🤖📲
Discord объявил о запуске ряда новых возможностей на основе искусственного интеллекта, которые будут доступны на каждом сервере.
В частности, Discord обновил своего бота Клайда с помощью технологии ChatGPT от OpenAI, которая даст возможность пользователям «вести с ним пространные разговоры». Нужно просто ввести @Clyde на сервере, чтобы общаться с ботом в любом канале.
Например, Клайда можно попросить начать тему для группы друзей. Он также умеет рекомендовать плейлисты и получать доступ к GIF-файлам и эмодзи, как и любой пользователь Discord. Клайд может найти и отправить пользователю определенную гифку, или поделиться пятью интересными фактами о кошках.
Discord также обновляет свой инструмент модерации AutoMod, интегрируя в него возможности больших языковых моделей. AutoMod теперь использует технологию OpenAI для поиска и оповещения модераторов всякий раз, когда правила сервера нарушаются, опираясь при этом на контекст разговора. Эксперимент AutoMod AI был запущен сегодня на ограниченном количестве серверов.
На платформе также запускается функция создания резюме разговоров, основанная на ИИ. Она предназначена для объединения сообщений в темы, чтобы пользователи могли быстро наверстать упущенное или присоединиться к интересующей их теме. Уже сегодня некоторые из них увидят новую панель в правой части экрана, на которой будут описаны обсуждаемые темы.
В дополнение к этим трем новым возможностям искусственного интеллекта, Discord поделился и другими способами включения ИИ в функционал платформы. Это приложение Avatar Remix, позволяющее пользователям делать ремиксы на аватары друг друга с помощью генеративных моделей для изображений. Разработчики могут найти код Avatar Remix на GitHub, начиная с сегодняшнего дня.
Компания также работает над общим визуальным пространством для совместной работы с друзьями и коллегами, которое включает в себя генератор изображений на основе текстовых описаний, при помощи которого пользователи смогут вместе экспериментировать и творить.
Отметим, Discord – не единственная чат-платформа, внедрившая новые функции на основе искусственного интеллекта, ранее об этом заявили мессенджеры Snapchat и Slack.
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
#case #datascience #dev #efficiency #fun #product #technology #tools #trends
🤖📲
Discord объявил о запуске ряда новых возможностей на основе искусственного интеллекта, которые будут доступны на каждом сервере.
В частности, Discord обновил своего бота Клайда с помощью технологии ChatGPT от OpenAI, которая даст возможность пользователям «вести с ним пространные разговоры». Нужно просто ввести @Clyde на сервере, чтобы общаться с ботом в любом канале.
Например, Клайда можно попросить начать тему для группы друзей. Он также умеет рекомендовать плейлисты и получать доступ к GIF-файлам и эмодзи, как и любой пользователь Discord. Клайд может найти и отправить пользователю определенную гифку, или поделиться пятью интересными фактами о кошках.
Discord также обновляет свой инструмент модерации AutoMod, интегрируя в него возможности больших языковых моделей. AutoMod теперь использует технологию OpenAI для поиска и оповещения модераторов всякий раз, когда правила сервера нарушаются, опираясь при этом на контекст разговора. Эксперимент AutoMod AI был запущен сегодня на ограниченном количестве серверов.
На платформе также запускается функция создания резюме разговоров, основанная на ИИ. Она предназначена для объединения сообщений в темы, чтобы пользователи могли быстро наверстать упущенное или присоединиться к интересующей их теме. Уже сегодня некоторые из них увидят новую панель в правой части экрана, на которой будут описаны обсуждаемые темы.
В дополнение к этим трем новым возможностям искусственного интеллекта, Discord поделился и другими способами включения ИИ в функционал платформы. Это приложение Avatar Remix, позволяющее пользователям делать ремиксы на аватары друг друга с помощью генеративных моделей для изображений. Разработчики могут найти код Avatar Remix на GitHub, начиная с сегодняшнего дня.
Компания также работает над общим визуальным пространством для совместной работы с друзьями и коллегами, которое включает в себя генератор изображений на основе текстовых описаний, при помощи которого пользователи смогут вместе экспериментировать и творить.
Отметим, Discord – не единственная чат-платформа, внедрившая новые функции на основе искусственного интеллекта, ранее об этом заявили мессенджеры Snapchat и Slack.
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
#case #datascience #dev #efficiency #fun #product #technology #tools #trends
YANDEX CLOUD ОБНОВИЛ СЕРВИС YANDEX TRACKER ДЛЯ КОМПАНИЙ — ДОБАВИЛ СТАРТОВЫЕ СТРАНИЦЫ И СОРТИРОВКУ ЗАДАЧ В ПРИЛОЖЕНИИ
🗃👩🏻💻✅
Среди других обновлений — автоматическое удаление и добавление задач на досках и создание диаграмм по списку проектов.
📌 В сервисе для управления процессами и проектами для бизнеса Yandex Tracker у каждого пользователя появилась стартовая страница, объявила компания. До этого при входе пользователь видел только список всех задач команды.
📌 Теперь страницу можно настраивать — например, добавлять виджеты для отслеживания списка задач, статистики их выполнения или оставлять заметки. Администраторы смогут размещать на стартовых страницах объявления для всей команды.
📌 Администраторы теперь могут настраивать доступы к Tracker для всего отдела компании сразу, если пользователи зарегистрированы как группа в «Яндекс 360». До этого назначать права на доступ и редактирование или отключать от системы каждого пользователя нужно было вручную.
📌 В Yandex Tracker теперь можно добавлять задачи сразу во вкладке «Доска» и зоне планирования — вкладке «Бэклог». Пользователи также могут настроить условия, по которым задачи будут добавляться или удаляться с доски автоматически. Виджеты на дашбордах можно перемещать и менять их размер.
📌 Обновилась диаграмма Ганта — инструмент для визуализации и управления календарным планом. Пользователи могут создавать диаграмму по списку проектов и сразу посмотреть задачи из других проектов, которые блокируют завершение текущего.
📌 В мобильном приложении появилась сортировка и группировка задач по типу, очереди, исполнителю или дедлайну. Также для поиска задач пользователи теперь могут использовать фильтры, установленные ими в веб-версии.
Обновления уже доступны в веб-версии сервиса и в мобильных приложениях Yandex Tracker.
🍀 Source >>>
#b2b #dev #efficiency #product #tools #ux
🗃👩🏻💻✅
Среди других обновлений — автоматическое удаление и добавление задач на досках и создание диаграмм по списку проектов.
📌 В сервисе для управления процессами и проектами для бизнеса Yandex Tracker у каждого пользователя появилась стартовая страница, объявила компания. До этого при входе пользователь видел только список всех задач команды.
📌 Теперь страницу можно настраивать — например, добавлять виджеты для отслеживания списка задач, статистики их выполнения или оставлять заметки. Администраторы смогут размещать на стартовых страницах объявления для всей команды.
📌 Администраторы теперь могут настраивать доступы к Tracker для всего отдела компании сразу, если пользователи зарегистрированы как группа в «Яндекс 360». До этого назначать права на доступ и редактирование или отключать от системы каждого пользователя нужно было вручную.
📌 В Yandex Tracker теперь можно добавлять задачи сразу во вкладке «Доска» и зоне планирования — вкладке «Бэклог». Пользователи также могут настроить условия, по которым задачи будут добавляться или удаляться с доски автоматически. Виджеты на дашбордах можно перемещать и менять их размер.
📌 Обновилась диаграмма Ганта — инструмент для визуализации и управления календарным планом. Пользователи могут создавать диаграмму по списку проектов и сразу посмотреть задачи из других проектов, которые блокируют завершение текущего.
📌 В мобильном приложении появилась сортировка и группировка задач по типу, очереди, исполнителю или дедлайну. Также для поиска задач пользователи теперь могут использовать фильтры, установленные ими в веб-версии.
Обновления уже доступны в веб-версии сервиса и в мобильных приложениях Yandex Tracker.
🍀 Source >>>
#b2b #dev #efficiency #product #tools #ux
SPARKS OF ARTIFICIAL GENERAL INTELLIGENCE: EARLY EXPERIMENTS WITH GPT-4 | MICROSOFT RESEARCH
🕵🏻♀️🧠🤖
Artificial intelligence (AI) researchers have been developing and refining large language models (LLMs) that exhibit remarkable capabilities across a variety of domains and tasks, challenging our understanding of learning and cognition. The latest model developed by OpenAI, GPT-4, was trained using an unprecedented scale of compute and data.
In this paper, we report on our investigation of an early version of GPT-4, when it was still in active development by OpenAI. We contend that (this early version of) GPT4 is part of a new cohort of LLMs (along with ChatGPT and Google’s PaLM for example) that exhibit more general intelligence than previous AI models. We discuss the rising capabilities and implications of these models. We demonstrate that, beyond its mastery of language, GPT-4 can solve novel and difficult tasks that span mathematics, coding, vision, medicine, law, psychology and more, without needing any special prompting.
Moreover, in all of these tasks, GPT-4’s performance is strikingly close to human-level performance, and often vastly surpasses prior models such as ChatGPT. Given the breadth and depth of GPT-4’s capabilities, we believe that it could reasonably be viewed as an early (yet still incomplete) version of an artificial general intelligence (AGI) system. In our exploration of GPT-4, we put special emphasis on discovering its limitations, and we discuss the challenges ahead for advancing towards deeper and more comprehensive versions of AGI, including the possible need for pursuing a new paradigm that moves beyond next-word prediction. We conclude with reflections on societal influences of the recent technological leap and future research directions.
Some of the areas where GPT-4 (and LLMs more generally) should be improved to achieve intelligence that is more general include (note that many of them are interconnected):
✨ Confidence calibration
✨ Long-term memory
✨ Continual learning
✨ Personalization
✨ Planning and conceptual leaps
✨ Transparency, interpretability and consistency
✨ Cognitive fallacies and irrationality
✨ Challenges with sensitivity to inputs
🍀 Source >>>
🍀 Report in PDF >>>
#analytics #case #datascience #dev #experiment #product #report #science #technology #tools #trends
🕵🏻♀️🧠🤖
Artificial intelligence (AI) researchers have been developing and refining large language models (LLMs) that exhibit remarkable capabilities across a variety of domains and tasks, challenging our understanding of learning and cognition. The latest model developed by OpenAI, GPT-4, was trained using an unprecedented scale of compute and data.
In this paper, we report on our investigation of an early version of GPT-4, when it was still in active development by OpenAI. We contend that (this early version of) GPT4 is part of a new cohort of LLMs (along with ChatGPT and Google’s PaLM for example) that exhibit more general intelligence than previous AI models. We discuss the rising capabilities and implications of these models. We demonstrate that, beyond its mastery of language, GPT-4 can solve novel and difficult tasks that span mathematics, coding, vision, medicine, law, psychology and more, without needing any special prompting.
Moreover, in all of these tasks, GPT-4’s performance is strikingly close to human-level performance, and often vastly surpasses prior models such as ChatGPT. Given the breadth and depth of GPT-4’s capabilities, we believe that it could reasonably be viewed as an early (yet still incomplete) version of an artificial general intelligence (AGI) system. In our exploration of GPT-4, we put special emphasis on discovering its limitations, and we discuss the challenges ahead for advancing towards deeper and more comprehensive versions of AGI, including the possible need for pursuing a new paradigm that moves beyond next-word prediction. We conclude with reflections on societal influences of the recent technological leap and future research directions.
Some of the areas where GPT-4 (and LLMs more generally) should be improved to achieve intelligence that is more general include (note that many of them are interconnected):
✨ Confidence calibration
✨ Long-term memory
✨ Continual learning
✨ Personalization
✨ Planning and conceptual leaps
✨ Transparency, interpretability and consistency
✨ Cognitive fallacies and irrationality
✨ Challenges with sensitivity to inputs
🍀 Source >>>
🍀 Report in PDF >>>
#analytics #case #datascience #dev #experiment #product #report #science #technology #tools #trends
«Метод персон» и Jobs to Be Done. Что лучше для работы с целевой аудиторией
🧑🏻🎨↔️👩🏼🔧
Jobs to Be Done (JTBD) — это фреймворк, в основе которого лежит идея, что пользователи «нанимают» продукты для выполнения определенной «работы».
«Метод персон» подразумевает создание портрета представителя целевой аудитории определенного продукта.
Хотя может показаться, что эти подходы противоречат друг другу, на самом деле они оба могут быть полезны при затачивании продукта под потребности целевой аудитории.
Прочитайте адаптированный перевод статьи Personas vs. Jobs-to-Be-Done, опубликованной в блоге Nielsen Norman Group, в котором подробно разбираются преимущества этих подходов и решаемые ими задачи для продуктовых команд.
✨ Удобство использования любого продукта можно оценить только в отношении к двум переменным: кто пользователи и что они хотят сделать. Поэтому, чтобы юзабилити-исследования продукта приносили пользу, важно набирать релевантных тестовых пользователей и давать им релевантные задачи.
✨ Один дизайн продукта может быть хорош для одной категории пользователей и совершенно непонятен для другой группы. Если вы будете проводить исследование на неподходящей выборке, вы ничего не узнаете о реальных юзкейсах.
✨ Именно поэтому вы должны строго определять целевых пользователей и их задачи во время работы над продуктом. В противном случае вы рискуете создать продукт для неподходящей аудитории или с набором ненужных фичей. Для эффективной и успешной работы над пользовательским опытом вам понадобится ясно определить и конкретных пользователей, и их конкретные задачи.
✨ «Персоны» — это не просто демографические или маркетинговые сегменты пользователей. Они включают в себя информацию и об их целях, потребностях, болях, ожиданиях. Вся эта информация упаковывается в нарративный формат, который формирует эмпатию у команды.
✨ И хотя JTBD может быть полезным способом сформулировать конкретные «работы» пользователей, эта информация на самом деле уже представлена в хорошо проработанных «персонах».
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
#dev #efficiency #likbez #methodology #product #tools
🧑🏻🎨↔️👩🏼🔧
Jobs to Be Done (JTBD) — это фреймворк, в основе которого лежит идея, что пользователи «нанимают» продукты для выполнения определенной «работы».
«Метод персон» подразумевает создание портрета представителя целевой аудитории определенного продукта.
Хотя может показаться, что эти подходы противоречат друг другу, на самом деле они оба могут быть полезны при затачивании продукта под потребности целевой аудитории.
Прочитайте адаптированный перевод статьи Personas vs. Jobs-to-Be-Done, опубликованной в блоге Nielsen Norman Group, в котором подробно разбираются преимущества этих подходов и решаемые ими задачи для продуктовых команд.
✨ Удобство использования любого продукта можно оценить только в отношении к двум переменным: кто пользователи и что они хотят сделать. Поэтому, чтобы юзабилити-исследования продукта приносили пользу, важно набирать релевантных тестовых пользователей и давать им релевантные задачи.
✨ Один дизайн продукта может быть хорош для одной категории пользователей и совершенно непонятен для другой группы. Если вы будете проводить исследование на неподходящей выборке, вы ничего не узнаете о реальных юзкейсах.
✨ Именно поэтому вы должны строго определять целевых пользователей и их задачи во время работы над продуктом. В противном случае вы рискуете создать продукт для неподходящей аудитории или с набором ненужных фичей. Для эффективной и успешной работы над пользовательским опытом вам понадобится ясно определить и конкретных пользователей, и их конкретные задачи.
✨ «Персоны» — это не просто демографические или маркетинговые сегменты пользователей. Они включают в себя информацию и об их целях, потребностях, болях, ожиданиях. Вся эта информация упаковывается в нарративный формат, который формирует эмпатию у команды.
✨ И хотя JTBD может быть полезным способом сформулировать конкретные «работы» пользователей, эта информация на самом деле уже представлена в хорошо проработанных «персонах».
🍀 Source >>>
🍀 Original >>>
#dev #efficiency #likbez #methodology #product #tools
