Две новости последних дней:
1. Гильдия актёров озвучки видеоигр в США закончила годовую забастовку, выбив себе особые условия по использованию их голосов в ИИ
2. Крупнейшие медиагиганты Disney и Universal подали в суд на Midjourney за незаконное использование их изображений в обучении нейросети
Обычно в таких темах люди делятся на две группы. Одна говорит, что ИИ обучается как и человек, только быстрее, поэтому подобные запреты приближаются по смыслу к запрету людям обучаться на работах других людей, что немыслимо. Другая говорит, что ИИ комбинирует кусочки существующих данных, просто очень хитрым образом, но всё равно это нарушение, потому что человек тоже не может вырезать кусок чужого изображения и где-то его использовать, не имея на это прав.
Я считаю, что у нас на лицо сценарий романа Стругацких «Далёкая радуга» — человечество кинулось лавинообразно исследовать и расширять некоторое явление, для которого не изучены последствия и не выработаны правила и меры предосторожности. У нас нет ни хорошей юридической практики обращения с нейросетями, ни защиты от возможного коллапса экономики из-за потери сотен тысяч рабочих мест, ни контроля за данными в интернете, которые постепенно превращают поисковые выдачи текста, картинок и видео в неконтролируемый мусор. Да, корпорациям очень хочется понастроить себе датацентров с ИИ, чтобы выгнать людей и не платить зарплаты. Иронично, что другие крупные корпорации сейчас этому частично противятся, но, я вас уверяю, тому же Диснею абсолютно плевать на своих художников, и они тоже с радостью заменят их на тот же Midjourney, как только нейросети поднимутся ещё на пару градаций по качеству и предсказуемости.
Окей, когда ИИ заменит программистов, никто не будет особо горевать из-за исчезновения дорогих зажравшихся айтишников-выскочек. Но с художниками ситуация сложнее. В теории мы рискуем потерять огромный пласт человеческой культуры, потому что работа людей-художников перестанет цениться, а сами художники не смогут эффективно презентовать себя в потоке нейрошлака. И с этой позиции конкретно сейчас Дисней с Юниверсалом делают благое дело. Вот только, по-видимому, они сильно опоздали.
#life
🤖Rtutor.ai для работы с вашими данными с помощью запросов на естественном языке
Steven Ge написал приложение RTutor, которое позволяет генерировать и тестировать код на языке R, просто "общаясь" с ним. Например, на основе набора данных mpg можно задавать такие вопросы: "С помощью ggplot2 создай боксплот (boxplot) для зависимости hwy от класса. Цвет по классам. Добавь джиттер" (Use ggplot2 to create a boxplot of hwy vs. class. Color by class. Add jitter).
RTutor сгенерирует функциональный код для ответа на ваш вопрос, что упрощает проведение предварительного анализа и визуализации данных для тех, кто не имеет опыта работы с R. Тем же, кто имеет опыт работы с R, RTutor поможет сэкономить время, предоставляя код, который можно использовать в качестве отправной точки для своих проектов.
RTutor может быть запущен локально как пакет R. Он также генерирует код R в формате Markdown и html-отчеты.
#R#ggplot2#AI#chatGPT
«Основы визуализации данных» Клауса Уилке
Наконец-то вышел русскоязычный перевод книги Клауса Уилке «Основы визуализации данных» — это настоящая кладезь знаний для всех, кто хочет овладеть искусством и наукой визуализации данных. Автор, профессор интегративной биологии, обладает уникальной способностью объяснять сложные концепции простым и доступным языком, что делает книгу полезной как для новичков, так и для опытных специалистов.
С самого начала Уилке подчеркивает важность правильного отображения данных. Он отмечает, что визуализация данных — это не просто способ сделать отчеты более красивыми, но и мощный инструмент для анализа и коммуникации, способный существенно повлиять на интерпретацию информации. Автор проводит читателя через все этапы создания визуализации, от выбора правильного типа диаграммы до настройки осей и использования цветовых схем.
Одним из главных достоинств книги является ее структурированность и систематичность. Каждая глава посвящена отдельному аспекту визуализации, начиная с базовых принципов и заканчивая более сложными техниками. Например, глава, посвященная цветовым схемам, предоставляет исчерпывающие рекомендации по выбору и использованию цветов, учитывая как эстетические, так и функциональные аспекты. Уилке подробно объясняет, как различные цветовые схемы могут влиять на восприятие данных и как избежать распространенных ошибок, таких как чрезмерное использование цветов или недостаточное внимание к людям с дальтонизмом.
Большое внимание уделяется также выбору правильных типов диаграмм для различных типов данных. Автор приводит множество примеров, показывая, какие визуализации наиболее эффективны для представления количественных, категориальных или временных данных. Практические советы и примеры помогают читателю лучше понять, как применять теоретические знания на практике.
Все графики в книге подготовлены с помощью R и ggplot2, но вы не найдете ни строчки кода в книге. Можно отдельно посмотреть код самой книги, так и отдельных графиков.
Похвалы заслуживает глава, посвященная распространённым ошибкам в визуализации данных. Уилке подробно разбирает типичные ошибки, такие как избыточное использование трёхмерных графиков или отсутствие контекста, и предлагает практические решения для их избегания. Это делает книгу не только учебным пособием, но и ценным справочником, к которому можно обращаться в процессе работы.
В целом, «Основы визуализации данных» Клауса Уилке — это обязательное книга для всех, кто работает с данными и хочет научиться представлять их максимально эффективно и понятно. Книга сочетает в себе глубокие теоретические знания и практические советы, что делает её незаменимым инструментом для анализа и визуализации данных. Она помогает не только создавать красивые графики, но и делать ваши данные понятными и убедительными, что особенно важно в эпоху информационного перегруза.
#книги#dataviz#R#ggplot2#ВизуализацияДанных
🤖Краш-тест возможностей chatGPT-4 для создания визуализации данных в R с помощью ggplot2
GPT-4 можно использовать для улучшения визуализации данных в R (ggplot2), что делает его отличным инструментом как для начинающих, так и для продвинутых пользователей R. Мне понравилось, как автор видео общается с chatGPT-4. Хотя код на R иногда содержит ошибки и не работает, весь процесс выглядит очень захватывающим. От создания базовых графиков (смотрите с какой легкостью chatGPT пишет код для пайчарта 🙊 на зависть новичкам) до продвинутых техник использования ChatGPT для поиска данных, анализа и визуализации данных.
▶️ВидеоUsing GPT-4 for Data Viz (R/ggplot).
Мораль: Как мне кажется, с появлением AI люди НЕ потеряют способность к абстрактному мышлению, анализу, или креативность. Использование chatGPT только повысит производительность труда и качество работы человека.
#R#ggplot2#chatGPT4#визуализация_данных#dataviz#полезное