Купить живых подписчиков

От 2р. Возраст, пол, страна, город и прочие параметры

Лиды из Телеграм по 600 рублей

ИИ найдёт в чате лиды психологам, юристам и т.п.

ИИ-агент сам находит вам клиентов

Слушает Telegram-чаты 24/7, находит заявки и лиды

Статистика Избранное

Дата-Утренник

Гео и язык канала: Россия, Русский

Категория: Технологии

Канал про интересное IT
Находки, библиотеки, слабоосвещенные темы и полезные материалы.
Автор - @Cucu_LaPraline

Связанные каналы

Гео и язык канала

Россия, Русский

Категория

Технологии

Статистика

Избранное

Фильтр публикаций

Скрывать удаленные

Скрывать репосты

Дата-Утренник

6 Mar 2025, 21:57

Union Club Папочка 👀

Ола! Вписался в движуху друзей из Union Club - комьюнити молодых предпринимателей и специалистов! Вместе собрали папочку каналов участников 👉🗂

С основателями знаком лично: @gordeyzav_blog и @sergak_blog, вместе работали и не раз пересекались.

В комьюнити более 200 человек - много раз видел, как просто люди находят контакты или информацию по специфическим запросам. Есть встречи, митапы, бизнес завтраки - крч заглядывайте на огонек

Понравившиеся посты участников:
- Это база. Что такое «плохо» в качественных исследованиях
- Product management cheatsheet на 200+ страниц
- У всего есть своя цена

unionclub.pro

Будь в курсе 👉 'https://t.me/addlist/9JA4XhBYbVBlYWQy' rel='nofollow'>https://t.me/addlist/9JA4XhBYbVBlYWQy

441 0 4 8

Дата-Утренник

10 Dec 2023, 00:51

🔥 Подборка интересных проектов:

Text Embeddings Inference (HF) - production ready деплой классификационных моделей (внутри докер, grpc, динамический батчинг). По тестам чутка быстрее onnx.
^ [github]

AnomalyCLIP - клип для детекция аномалий (аварий, нападений) в видео. По факту обычная классификация, но выглядит прикольно.
^ [github]

PokemonRedExperiments - обучили RL на 2D игре про покемонов. Возможно получиться поймать их всех.
^ [github]

С новогодним настроением, ваш @data_morning

1k 0 15 7 6

Дата-Утренник

17 Oct 2023, 09:59

MLC LLM

*Machine Learning Compilation for Large Language Models

🔥Коротко: движок, который помогает деплоить ваши модели под Android, IOS, Windows, Linux, Mac и Web Browser

Больше всего меня заинтересовал WebGPU - можно переложить часть вычислений на пользователя, чтобы разгрузить сервер. Особенно актуально для чат-ботов или небольших приложений, для которых хост с гпу - оверкилл.

@data_morning

Сайт
Github

1.2k 0 14 2 10

Дата-Утренник

15 Oct 2023, 17:47

00:34

Видео недоступно для предпросмотра

Смотреть в Telegram

🧹Scrapper

Инструмент для парсинга страниц с JS.

Работает в докере, можно обращаться по апи, сложнее детектируется как бот, может парсить в режиме просмотра (только текст), может использовать прокси и многое другое.

@data_morning

Github

9.2k 1 152 8

Дата-Утренник

23 Sep 2023, 20:20

Сморите что нашел

👉DragDiffusion - модель, способная редактировать изображения на основе точек, заданных юзером. Есть примеры использования, руководство по настройке и запуску модели.

@data_morning

github
примеры

5k 2 61 8

Дата-Утренник

21 Sep 2023, 19:39

👀 Распознавание патологий глаза

👉 FLAIR - моделька по типу клипа для распознавания 96-и классов патологий глаза. Обучена на 37 датасетах. Показывает высокие результаты при zero-shot подходе с "расшифровками" медицинских абревиатур. Для каждой аббревиатуры есть таблица с полным названием и 1-5 коротких экспертных описаний. Для анализа требуется изображение глаза в высоком разрешении.

@data_morning

Project Page | Paper | Code | Colab

8.1k 1 95 10

Дата-Утренник

7 Aug 2023, 19:26

👉Streamsync

Достойный аналог Streamlit для деплоя Big Data приложений.

🔥Плюсы: разделение концепции UI и бизнес-логики, многократный прирост скорости за счет сокетов, скрипты запускаются только раз.

Основная проблема Streamlit - любое действие на странице требует полный прогон всего кода. Вас не спасет кеширование - если данные весят несколько гигов, то на любое действие пользователя придется создавать копию данных в памяти, а это медленно. Часто интерфейс просто отваливается.

Проект основан на Vue js, но запускается в питоне. Есть большинство необходимых компонентов. Однозначно стоит попробовать.

@data_morning

Live demo

1.1k 0 30 1 10

Дата-Утренник

31 Jul 2023, 20:34

Fonetika

👉Библиотека позволяет представить варианты написания одного слова как последовательность букв и цифр, может измерять расстояние между фонемами.

корован -> 3090208
караван -> 3090208
К0р0ван -> 3090208
километр -> 30708049
кoрован -> 3090208 (первая 'o' - латиница)

🔥Кейс - проверка никнейма на запрещенные слова

@data_morning

Github

4.9k 1 95 2 18

Дата-Утренник

24 Jul 2023, 22:24

🥋Парсинг кода

👉 tree-hugger - надстройка над tree-sitter (абстрактное синтаксическое дерево) для Python, PHP, Java, JavaScript, C++.

Основной плюс этого API - запуск из питона. Часто парсеры пишутся и запускаются из под одного языка (Условный парсер Go написан на Go). Это накладывает некоторые ограничения, когда приходится работать с несколькими ЯП.

🔥 Библиотека адаптирована под датамайнинг из открытых репозиториев и позволяет добавлять другие языки.

@data_morning

Github

1.6k 1 31 8

Дата-Утренник

23 Jun 2023, 22:50

Confusion Matrix

Вероятно вы сталкивались с ней, когда изучали метрики классификации. Считать таблицу приходится крайне редко, но бывает необходимо во время собеседований.

Задача решается просто, когда мы работаем с бинарной классификацией - легко запомнить 4 случая. Но как считать матрицу, когда у нас N лейблов?

Не советую запоминать картинку как FN - строка или FP - колонка. Порешайте, потупите, но осознайте.

Сам я понял это примерно так:

Выбираем класс (пусть будет Boat)
Смотрим на советующие колонку и строку
TP - мы верно предсказали
FP - мы предсказали Boat, хотя должны что-то другое
FN - мы предсказываем что-то другое, хотя лейбл Boat
TN - все, что не попало в TP, FP, FN

Теперь нам известны значения для класса Boat.

@data_morning

Про Confusion Matrix и micro, macro усреднение (очень понравилась статья, есть примеры и иллюстрации)

679 0 13 6

Дата-Утренник

4 May 2023, 22:44

ML Model Watermarking

SAP сделали инструмент для защиты моделей машинного обучения путем добавления водяных знаков (в веса модели) на основных фреймворках: Scikit-learn, PyTorch, HuggingFace.

Добавление водяных знаков не сильно влияет на точность модели, но позволяет доказать ее владение и предотвратить несанкционированное использование.

@data_morning

github

7.1k 3 99 4 14

Дата-Утренник

21 Apr 2023, 20:49

Multilingual databricks dolly 15k

Набор из 15 000 высококачественных пар запросов/ответов (инструкций), созданных людьми и предназначенных для настройки больших языковых моделей. Может применяться в коммерции.

Сделал параллельный корпус на 6 языков (Russian, English, Kazakh, Spanish, Italian, French) из исходного databricks-dolly-15k. Всего около 90к строк.

Ждем Dolly v2 для русского.

@data_morning

Данные на Kaggle
Попробовать Dolly v2

937 0 14 10

Дата-Утренник

16 Apr 2023, 18:25

Tweets for Stocks

Вы наверняка слышали о том, как сообщения известных личностей могут повлиять на цены акций. Нашел проект, в котором решили проверить существует ли зависимость между твитами и изменением цен на акции.

Для этого они использовали несколько моделей, включая catboost, tr roberta и naive bayes. Наилучший результат на классификации (повышение/понижение цены) составил 0,58.

@data_morning

В репозитории есть все ноутбуки.

Страница проекта

5.8k 1 84 9

Дата-Утренник

13 Apr 2023, 16:40

Ограничения искусственного интеллекта

OpenAI считают (и заявляли в дискуссиях с правительствами), что запуск процесса тренировки подобных моделей должен сопровождаться сообщением о нём государству и/или регулятору. [2023]

Если вы думаете, что только сейчас начали стандартизировать искусственный интеллект, то вы сильно ошибаетесь.

Вот пример:

The AI Methods, Capabilities and Criticality Grid [2021]

Документ, который описывает возможное применение искусственного интеллекта в бизнесе и его последствия. Это своего рода переводчик с языка программистов на язык бизнеса, который поможет понять, что можно ожидать от разработки и какие преимущества она может принести.

Несколько других интересных событий:

ИИ системы могут получать патенты в соответствии с австралийским патентным законодательством [2021]

Апелляционный суд США окончательно разрешил собирать публичные данные в Интернете [2022]

@data_morning

Также стоит упомянуть историю с Copilot, где разработчики жаловались на то, что модель просто повторяет их код без изменений. Новости об этом были актуальны недавно, но последний апдейт по этой теме был 4 ноября 2022.

4.8k 1 22 6

Дата-Утренник

12 Apr 2023, 16:08

Про облачные технологии

Так получилось, что за последнее время мне удалось попробовать облака MTS Cloud и Yandex Cloud.

В обоих попробовал виртуальные машины, но в Яндексе дополнительно S3 и DataSphere.

Виртуалки понравились в обоих случаях. Работают стабильно и без перебоев, но в MTS они создаются дольше и выбора реигонов, как и комплектации, гораздо меньше.

DataSphere - неудобная и зависающая платформа, в которой ты переплачиваешь за встроенные сервисы. Colab и Kaggle значительно лучше функционируют и требуют меньшую плату. В несколько раз выгоднее самому поднять виртуалку и обучать на ней.

Yandex S3 - оч прикольная штука, которая позволяет быстро перемещать данные. Удобно при сохранении чекпоинтов моделей, когда работаешь с каглом/колабом. Неплохой вариант в качестве хранилища данных (временного конечно), особенно когда у тебя проблемы с интернетом или google drive ограничивает загрузку.

Позже хочу опробовать хостинг с помощью S3 (да, так можно) и Cloud Functions для хоста тг ботов.

@data_morning

Вообще, у Яндекса классная документация и кажется, что по ней можно учить линуксовские команды.

634 0 1 5

Дата-Утренник

12 Apr 2023, 16:03

StackLLaMA: A hands-on guide to train LLaMA with RLHF

Команда Hugging Face описывает все этапы обучения модели LLaMA с RLHF на вопросах-ответах Stack Exchange с кодом и демо результатом.

@data_morning

StackLLaMA

843 1 13 1

Дата-Утренник

12 Apr 2023, 14:47

💡 Metric Learning

(Туториалы в конце)

👉 Одно из направлений в глубоком обучении, которое нацелено на качественное кодирование модальностей.

☝️Активно применяется в задачах ранжирования, поиска, детектирования выбросов и кластеризации.

📎 Отличается от классического подхода к обучению тем, что наша главная задача - минимизировать расстояние между векторами похожих объектов основываясь на деталях, семантике.

Выделяют 2 основных подхода к обучению:

1️⃣ Контролируемое - мы хотим создать границу между классами, учитывать расстояние до ближайшей границы другого класса и объектами внутри классов.

2️⃣ Обучение без учителя - нелинейная техника для понижения размерности c сохранением структуры данных.

Может быть интересно:

Active Metric Learning - алгоритм сам решает, на чем лучше обучаться и экономит ресурсы пользователя.

Laplacian Eigenmaps - метод понижения размерности для сохранения локальной геометрии объектов (ближайшие объекты остаются близкими).

@data_morning

Metric Learning Tutorial [Parag Jain]
Практический Metric learning
sklearn-metric-learn

4.5k 2 109 4

Дата-Утренник

12 Apr 2023, 14:14

Всем привет! 👋

👉 Меня зовут Максим. Я занимаюсь DS более 3-х лет. Имею большой опыт участия в соревнованиях. Люблю находить малоизвестные разработки, применять нестандартные подходы, решать трудные прогерские задачи.

Пару фактов обо мне:
🌟Stargazer: более 200 звезд на гитхабе
🪐Хакатонщик: более 40 участий за все время
🔥Упорный: коэффициент побед выше 0.5

Только за этот год я поучаствовал в 20 соревнованиях.
Вот результаты некоторых из низ:

TENDER HACK - 1 место из 20 команд
Zakupki.Hack - 1 место из 18 команд
MTS TRUE HACK - 2 место из 90 команд

У меня также есть и другие проекты, например - @gradientdip

605 0 4 8

Дата-Утренник

12 Apr 2023, 12:22

0 0

Показано 19 последних публикаций.

270

подписчиков

Статистика канала