Привет, друзья! Сегодня я хотел бы поделиться с вами некоторыми шагами, которые помогут вам создать свою первую модель машинного обучения на Python.
https://nerdit.ru/first-ml-model/
#python #ml #sk-learn

Привет, друзья! 🚀 Сегодня хочу поделиться с вами мыслями о том, почему изучение Python и анализа данных может стать одним из лучших вложений в ваше будущее.

Python - это не просто язык программирования, это целый новый мир возможностей. Он открывает двери в такие сферы, как веб-разработка, автоматизация, машинное обучение и, конечно же, анализ данных. Изучение Python - это как получение универсального ключа, который подходит к множеству замков. 🗝

А анализ данных - это навык, который позволяет превратить сырые данные в ценные инсайты и знания. В мире, где каждую секунду генерируются терабайты информации, умение видеть скрытые закономерности и выводы - это как иметь суперспособность. 🦸‍♂️

Вот несколько причин, почему стоит начать изучать Python и анализ данных уже сегодня:

- Востребованность. Специалисты в области данных - одни из самых востребованных на рынке труда.
- Универсальность. Python используется во многих отраслях, от финансов до биотехнологий.
- Доступность. Множество ресурсов и сообществ готовы помочь вам на пути обучения.
- Гибкость. С Python вы можете работать с различными типами данных, будь то текст, изображения или числовые данные.
- Инновации. Знание Python открывает путь к работе с новейшими технологиями и методиками.

И помните, что начать никогда не поздно. Каждый проект, каждый анализ, каждая написанная строка кода приближает вас к мастерству. 🌟

Не бойтесь начать, и вы увидите, как новые знания преобразят вашу карьеру и мышление. Давайте учиться вместе и развивать мир данных! 📊💡

#Python #DataAnalysis #Обучение #Карьера #Инновации

Привет! Сегодня расписал свой опыт визуализации данных с помощью Matplotlib и Seaborn.
Эти инструменты позволяют создавать красивые и информативные графики, которые помогают лучше понять и проанализировать данные.

https://nerdit.ru/vizualizatsiia-dannykh-s-pomoshchiu-matplotlib-i-seaborn/
#python #pandas

🚀 Как создать Telegram бота с помощью библиотеки Aiogram 3?

Хотите создать своего Telegram бота и не знаете, с чего начать?
В новом посте подробно рассказываю, как с нуля разработать бота на базе библиотеки Aiogram 3!

🔥 Узнайте:
- Как создать Telegram бота с помощью библиотеки Aiogram 3
- Как настроить бота в Telegram с BotFather
- Почему Aiogram 3 — это отличный выбор для разработки
- Как добавить команды, обработку сообщений и клавиатуры
- Примеры кода, готовые к использованию!

Не теряйте времени — переходите по ссылке и начните создавать своих ботов уже сегодня!

👉 Пост тут: Как создать Telegram бота с помощью библиотеки Aiogram 3

#aiogram #telegramBot #программирование #python

Магическое число 42 🪬

Число 42 часто используется в качестве значения random seed не просто случайно, а по культурным причинам.

Оно стало популярным благодаря знаменитой книге Дугласа Адамса «Автостопом по Галактике» (The Hitchhiker’s Guide to the Galaxy). В книге говорится, что 42 — это "Ответ на главный вопрос жизни, вселенной и всего такого", который был вычислен суперкомпьютером после семи с половиной миллионов лет вычислений. Однако, при этом, никто не знал, каков был сам вопрос.

Причины использования 42 в программировании:

1. Поп-культурный символ: После выхода книги и фильма, число 42 стало символом абсурдного ответа на великие вопросы и получило культовый статус среди фанатов научной фантастики и программистов.

2. Лёгкость запоминания: Благодаря своей известности, это число легко вспомнить и часто используется как простое, но "весёлое" значение по умолчанию в примерах кода и при установке random seed.

3. Традиция: Со временем 42 стало настолько популярным, что многие разработчики и исследователи в машинном обучении используют его для демонстрации или в обучающих материалах.

Таким образом, использование 42 — это своеобразная дань юмору и традиции в мире программирования и науки.

#ml #python #random

Привет! 🚀

Недавно столкнулся с необходимостью автоматизировать процесс SEO-аудита для одной задачи. Ручная проверка всех критериев отнимала слишком много времени, да и не все ошибки удавалось выявить сразу. Я решил копнуть глубже и написал несколько полезных скриптов на Python для автоматической проверки SEO — от мета-тегов до мобильной адаптации и битых ссылок.

Если вам тоже надоело вручную проводить SEO-аудит или вы хотите упростить этот процесс, рекомендую ознакомиться с моей статьей, где я разобрал все основные аспекты. Вы узнаете, как с помощью Python автоматизировать рутинные задачи и сделать ваш сайт еще более оптимизированным для поисковых систем.

👉 Читайте статью здесь: Автоматическая проверка SEO

Если у вас есть свой проект, уверен, эта информация точно пригодится! 💻

#SEO #Python #Автоматизация #ПродвижениеСайта #ТехническийSEO #WebDev #SEOАнализ #IT

🚀 Как использовать GPT в аналитике данных! 📊🤖

Искусственный интеллект активно меняет подход к анализу данных, и GPT-модели от OpenAI становятся незаменимыми помощниками. В этой статье я делюсь подробным гидом, который поможет вам понять, как использовать GPT для автоматизации рутинных задач, создания отчетов и получения ценных инсайтов из данных.

📌 Что вы найдете в статье:

- Примеры того, как можно применять GPT на практике: от анализа отзывов клиентов до сегментации аудитории.
- Полезные промты, которые помогут максимально эффективно использовать эту технологию.
- Примеры кода на Python для автоматизации анализа и обработки данных.

✨ Почему это важно?
GPT может работать с огромными объемами данных и переводить сложные цифры в понятные и четкие рекомендации. Это отличный инструмент для аналитиков, маркетологов и всех, кто хочет принимать обоснованные решения на основе данных.

🔥 Если вам интересно, как ИИ помогает бизнесу становиться эффективнее и успешнее — обязательно загляните в статью!

👉 Перейти к статье: https://nerdit.ru/gpt-v-analitike-dannyh-gid-s-primerami-promty/

#AI #GPT #Аналитика #BigData #Python #OpenAI #БизнесАналитика

💬 Всем привет!

Сегодня хочу поделиться мыслями по двум очень интересным темам в мире больших языковых моделей.

🔥 Агенты на основе больших языковых моделей (LLM)

Погрузился в тему создания агентов, которые работают на базе больших языковых моделей, и это действительно впечатляет!

Представьте себе систему, которая не только понимает запросы, но и может адаптироваться, анализировать и планировать задачи на основе прошлых взаимодействий.

Такие агенты находят применение в самых разных сферах: от автоматического написания кода до поддержки пользователей и анализа данных.

Это новый уровень гибкости и эффективности в ИИ, где агент может действовать как полноценный помощник, подстраиваясь под нужды пользователя и оставаясь при этом достаточно независимым.

🔧 Использование функций в GPT

Вторая тема – использование функций и API в GPT, что открывает массу новых возможностей. Одно дело – иметь модель, которая может ответить на текстовый запрос, и совсем другое – когда она может "общаться" с реальным миром, используя внешние функции.

Представьте, что GPT получает команду отправить письмо, проверить погоду или даже получить данные с биржи! Я провел исследования и примеры кода по тому, как можно интегрировать GPT с разными API для расширения его возможностей.

Это отличная возможность для создания более интерактивных и полезных решений, особенно когда нужна актуальная информация или специфические расчёты.

💡 В обеих статьях я разбираю примеры кода и подробно объясняю, как и где можно внедрить эти подходы.

Пишите, если интересно узнать больше! 😉

#ИИ #АгентыLLM #GPT #МашинноеОбучение #БольшиеЯзыковыеМодели #ИнтеграцияAPI #Технологии #Автоматизация #ФункцииGPT #ИскусственныйИнтеллект #DataScience #Python #Инновации #ML #Нейросети

Привет! Хочу рассказать про очередной сайд-проект, который наконец допилился до стадии MVP.

Пишешь в Telegram-канале? Знаешь, как бывает: идеи кончились, времени нет, а посты нужны регулярно.
Или хочется, чтобы AI-генератор писал в твоём стиле, а не шаблонны.

Так появилась идея для бота IdeaFlow — он помогает авторам каналов генерировать посты в их стиле.

Как это работает:
1. Бот анализирует твои посты — определяет стиль, темы, голос
2. Предлагает идеи для новых постов на основе твоей тематики
3. Генерирует черновики, которые звучат как ты, а не как ChatGPT

Что умеет:
• Анализ стиля канала через AI (GPT-4 + embeddings)
• Генерация идей под твою тематику
• Создание черновиков в твоём стиле
• Редактирование постов через текстовые запросы
• Поддержка нескольких каналов
• Веб-приложение для удобной работы
• История и избранное

Технические детали:
• Backend: Python 3.11 + aiogram 3.x для бота, FastAPI для REST API
• AI: OpenAI GPT-4 для генерации, text-embedding-3-small для анализа стиля
• NLP: KMeans для кластеризации тем, кастомная лексическая аналитика для определения стиля
• База данных: PostgreSQL для хранения профилей и истории
• Кэш: Redis для оптимизации запросов
• Frontend: Next.js 15 + TypeScript + Tailwind CSS (Telegram Mini App)
• Инфраструктура: Docker, rate limiting, retry-механизмы, структурированное логирование

Главное отличие от GPT: бот не пишет шаблонно.
Он изучает твой стиль через embeddings и кластеризацию, анализирует лексику и синтаксис, и пишет так, как пишешь ты. (очень старается)

Проект в стадии MVP, но уже работает, можно тестить)

#Telegram #AI #ContentCreation #WriteFlow #Python #NextJS

🎲 Crowd-Control Hero, когда толпа управляет героем

Давно ничего не постил, конец года выдался горячим)

Решил сегодня покопаться в закромах и нашёл один проект: идея пришла ещё полгода назад, руки дошли раньше, а рассказываю только сейчас.

Что ж в этот раз необычный проект, как обычно с LLM под капотом, куда без него)

Crowd-Control Hero интерактивная текстовая RPG в Telegram, где толпа управляет героем.

Как это работает:
Начинаешь или вступаешь в игру → видишь сцену с описанием ситуации → голосуешь за один из вариантов действий. Когда таймер истекает, определяется победивший вариант, бросается d20, и результат влияет на последствия: от критического успеха до катастрофы.

Причём можно играть не только в одиночку, а компанией, обсуждая попутно в специальной тг-группе, где автоматом создаются треды под каждую игру.

15 сеттингов на выбор: от классического фэнтези и киберпанка до Лавкрафтианского прибрежного городка и Феодальной Японии с ёкаями. У каждого свои архетипы героев, локации и таблицы лута.

🔧 Немного технички:
Архитектура: два процесса на общей SQLite (с WAL):
FastAPI: API + статика Mini App, логика игры, планировщик
aiogram3: бот для тредов в супергруппе и логирования обсуждений
LLM-движок: GPT-4o-mini генерирует сцены, эпилоги и варианты действий. Всё через structured output в JSON. Есть локальный fallback на случай ошибок API.

Механика кубика: d20 → модификатор [-3..+5] + тон.
Тон влияет на исход: шанс лута, множитель урона, вероятность потери предметов.
Система исходов: базовый d100 + бонусы от предметов/эффектов/d20. Сложность масштабируется из акта в акт. Бросок кубика определяет HP-дельту, лут, статус-эффекты.
SSE для real-time обновлений состояния, чтобы фронт не дёргал API каждую секунду.

Трёхактная структура: Вступление → Середина → Кульминация. Переходы по флагам сюжета + счётчику сцен. В финале открываются окна победы или поражения (тут как сыграете).

Фичи:
✓ Инвентарь с категориями и защитой новых предметов от потери
✓ Статус-эффекты с длительностью (воодушевление, раны, царапины)
✓ Прогресс цели 0-100%
✓ История игр с эпилогами
✓ Форумные темы для обсуждения в Telegram

Короче, это такой эксперимент на стыке интерактивки, мини-аппа и партий в стиле DnD, где в роли game-мастера выступает LLM.

В планах, если звёзды сойдутся как нужно, генерить картинки под каждую игру и фоновую музыку.

Потестить можно тут: @crowd_control_hero_bot

#gamedev #telegram #python #llm #sideproject