Forwarded from Точка входа в программирование
Полезные материалы по Data Science и машинному обучению
Data Science - довольно сложная сфера, особенно для новичков. С чего стоит начать, на какие темы стоит обратить особое внимание, а какие лучше оставить на потом? Ответы на эти и многие другие вопросы вы сможете найти в этой ценнейшей статье. Её автор — опытный MLOps-инженер в отделе Data- и ML-продуктов Selectel.
В материале не просто даются названия книг и курсов, которые полезно было бы прочитать, но и дается понятие о том, почему это важно знать конкретно эту информацию и чем она поможет в будущем.
#ml #bigdata
Data Science - довольно сложная сфера, особенно для новичков. С чего стоит начать, на какие темы стоит обратить особое внимание, а какие лучше оставить на потом? Ответы на эти и многие другие вопросы вы сможете найти в этой ценнейшей статье. Её автор — опытный MLOps-инженер в отделе Data- и ML-продуктов Selectel.
В материале не просто даются названия книг и курсов, которые полезно было бы прочитать, но и дается понятие о том, почему это важно знать конкретно эту информацию и чем она поможет в будущем.
#ml #bigdata
👍3❤2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Если вас когда-нибудь спросят, почему мы должны взять вас на работу, то просто скажите им это:
#нейромемы
#нейромемы
😁16🤣2
Все перечисленные библиотеки имеют открытый исходный код и предназначены в основном для питонистов.
Анализ, очистка и подготовка данных:
Pandas — быстрая и гибкая очистка и подготовка данных.
Numpy — предварительная обработка данных, применяется для математических вычислений.
Statsmodels — статистический анализ временных рядов, выживаемости и многого другого.
YData Profiling — упрощает этап EDA, тщательно анализируя ваши данные в одной строке кода.
Машинное и глубокое обучение:
Scikit-learn — ключевая библиотека машинного обучения, содержит реализацию популярных алгоритмов (регрессия, кластеризация).
Keras — создание, настройка моделей, работает поверх таких фреймворков, как TensorFlow.
TensorFlow — создание, моделирование и тренировка нейросетей.
XGBoost — предоставляет эффективные алгоритмы для задач регрессии, классификации и ранжирования.
CatBoost — градиентный бустинг.
#библиотеки #ml #deeplearning #python
Анализ, очистка и подготовка данных:
Pandas — быстрая и гибкая очистка и подготовка данных.
Numpy — предварительная обработка данных, применяется для математических вычислений.
Statsmodels — статистический анализ временных рядов, выживаемости и многого другого.
YData Profiling — упрощает этап EDA, тщательно анализируя ваши данные в одной строке кода.
Машинное и глубокое обучение:
Scikit-learn — ключевая библиотека машинного обучения, содержит реализацию популярных алгоритмов (регрессия, кластеризация).
Keras — создание, настройка моделей, работает поверх таких фреймворков, как TensorFlow.
TensorFlow — создание, моделирование и тренировка нейросетей.
XGBoost — предоставляет эффективные алгоритмы для задач регрессии, классификации и ранжирования.
CatBoost — градиентный бустинг.
#библиотеки #ml #deeplearning #python
❤8🤣6👍5😍1
Машинное обучение на Python: пет-проект по извлечению информации
В этом видео автор подробно рассматривает задачу извлечения определённых сущностей из сканов документов (имена, даты, локации и прочее), используя ML.
Этот проект может стать основой для вашего собственного продукта, отличным дополнением к портфолио, а также служить основой для расширения функционала: создания модели для ответов на вопросы по отсканированным документам и реализации семантического поиска.
#нейровидео #ml
В этом видео автор подробно рассматривает задачу извлечения определённых сущностей из сканов документов (имена, даты, локации и прочее), используя ML.
Этот проект может стать основой для вашего собственного продукта, отличным дополнением к портфолио, а также служить основой для расширения функционала: создания модели для ответов на вопросы по отсканированным документам и реализации семантического поиска.
#нейровидео #ml
YouTube
🔥 РЕАЛЬНЫЙ ПРОЕКТ Машинное Обучение на Python - Парсинг Сканов Документов с Нейросетью
Промпт Инженеринг PRO (ChatGPT, Deepseek, Арт, Видео, Музыка)
https://stepik.org/a/193870/pay?promo=fea7f25a11408f61 Войти в IT: Вся Необходимая База. 3 Уровня Объяснения Материала
https://stepik.org/a/196646/pay?promo=6796137481ce3a53 Если не можешь напрямую…
https://stepik.org/a/193870/pay?promo=fea7f25a11408f61 Войти в IT: Вся Необходимая База. 3 Уровня Объяснения Материала
https://stepik.org/a/196646/pay?promo=6796137481ce3a53 Если не можешь напрямую…
👍7❤5🤩2
Forwarded from MaaS — meme as a service (ex. Представляешь, )
Midjourney обновилась, теперь всё чётче, реалистичнее, и наконец появились разборчивые надписи
Нейросеть стала точнее следовать описаниям, улучшился механизм подсказок и правок. Генерацию рук усовершенствовали! Теперь без диких пальцев.
Подключаться к V6 нужно в чате Discord с ботом Midjourney: переходите в режим настроек «/settings» и выбираете «V6». Либо можно после каждого описания добавлять параметр «-v 6».
Мы сравнили, что выдают предыдущая версия и обновление по промпту «typical programmer in black hoodie and glasses sitting at the new year table with tangerines, Olivie and bottle of champagne with Christmas tree behind». Экзистенциальный ужас перед Новым годом в глазах типичного программиста и правда как настоящий:
Нейросеть стала точнее следовать описаниям, улучшился механизм подсказок и правок. Генерацию рук усовершенствовали! Теперь без диких пальцев.
Подключаться к V6 нужно в чате Discord с ботом Midjourney: переходите в режим настроек «/settings» и выбираете «V6». Либо можно после каждого описания добавлять параметр «-v 6».
Мы сравнили, что выдают предыдущая версия и обновление по промпту «typical programmer in black hoodie and glasses sitting at the new year table with tangerines, Olivie and bottle of champagne with Christmas tree behind». Экзистенциальный ужас перед Новым годом в глазах типичного программиста и правда как настоящий:
❤5👍2😁2🤩1
Как быстро выбирать языковые модели (LLM) под свои задачи
Выбор подходящей языковой модели (LLM) для решения конкретных задач — процесс непростой и порой HagginFace плохо справляется с этой задачей. Уже сейчас существует огромное количество моделей с разными характеристиками и возможностями и каждый день появляются новые.
Но мы нашли один полезный сервис, который позволяет облегчить поиск. С его помощью можно фильтровать и сравнивать актуальные языковые модели по различным критериям: требования к памяти, языковая поддержка, скорость генерации, лицензии и другие характеристики.
Сам инструмент | Обзор его возможностей
#llm
Выбор подходящей языковой модели (LLM) для решения конкретных задач — процесс непростой и порой HagginFace плохо справляется с этой задачей. Уже сейчас существует огромное количество моделей с разными характеристиками и возможностями и каждый день появляются новые.
Но мы нашли один полезный сервис, который позволяет облегчить поиск. С его помощью можно фильтровать и сравнивать актуальные языковые модели по различным критериям: требования к памяти, языковая поддержка, скорость генерации, лицензии и другие характеристики.
Сам инструмент | Обзор его возможностей
#llm
❤4👍4😁2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Этот ресурс предоставляет уникальную возможность более глубокого освоения архитектуры и механизмов семейства LLM таких, как СhatGPT.
Вы сможете подробно рассмотреть структуры популярных LLM, сопровождая этот процесс трёхмерной визуализацией, формулами и прочими прелестями.
Репозиторий проекта
#project #llm
Вы сможете подробно рассмотреть структуры популярных LLM, сопровождая этот процесс трёхмерной визуализацией, формулами и прочими прелестями.
Репозиторий проекта
#project #llm
👍12🔥4❤1👎1🤩1
Нет новогоднего настроения? Сейчас исправим:
1. Налейте чаю
2. Сядьте поудобнее
3. Откройте «Конфетный рандом»
4. Возьмите конфетку
5. Ладно, возьмите ещё одну конфетку
6. Поделитесь ссылкой с друзьями
Всем джингл беллс!
1. Налейте чаю
2. Сядьте поудобнее
3. Откройте «Конфетный рандом»
4. Возьмите конфетку
5. Ладно, возьмите ещё одну конфетку
6. Поделитесь ссылкой с друзьями
Всем джингл беллс!
❤5👎3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Врываемся в 2024 со скоростью 100 котят в секунду
А если серьёзно, не так давно вышла новая версия Stable Diffusion под названием "Stable Diffusion XL Turbo". Эта версия создаёт изображения высокого качества со скоростью 100 картинок в секунду!
А в основе таких результатов лежит новый подход для генерации изображений — Adversarial Diffusion Distillation (ADD), который позволил сократить шаги генерации с 20-50 до 1-4 без потери качества.
Попробовать | Hugging Face | Видеообзор | Статья об ADD
#stablediffusion #позалипать #add
А если серьёзно, не так давно вышла новая версия Stable Diffusion под названием "Stable Diffusion XL Turbo". Эта версия создаёт изображения высокого качества со скоростью 100 картинок в секунду!
А в основе таких результатов лежит новый подход для генерации изображений — Adversarial Diffusion Distillation (ADD), который позволил сократить шаги генерации с 20-50 до 1-4 без потери качества.
Попробовать | Hugging Face | Видеообзор | Статья об ADD
#stablediffusion #позалипать #add
❤🔥11❤2🤩1🎅1
Дорогие друзья, настало время подводить итоги уходящего года
Мы подготовили небольшую статистику по реакциям наших постов, выделили часто используемые слова в комментариях и определили самых активных и преданных подписчиков.
Благодарим вас за то, что были с нами весь этот год!
Мы подготовили небольшую статистику по реакциям наших постов, выделили часто используемые слова в комментариях и определили самых активных и преданных подписчиков.
Благодарим вас за то, что были с нами весь этот год!
❤5🎅4🎄2