TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #367 · 30.05

Поговорим про ML. Пару дней назад вышла новость о том, что в продажу поступила первая русскоязычная книга, половину текста в которой написала нейросеть ruGPT-3. А до этого вы все наверняка натыкались на очень яркие записи про Dalle и Imagen, где нейросеть по описанию рисует картинку, и получается очень любопытно. Такими темпами скоро нейросети превратятся в крипту: высокотехнологичную вещь, о которой, однако, в среде приличных технарей лучше не упоминать. Потому что то, каким образом это используется, и то, какой образ этому создают в массах, расходится не только с реальностью, но и с определённым уровнем вменяемости. Кстати, ML ещё и может ярко демонстрировать эффект Даннинга-Крюгера. Мем про "Ты чё, пёс, я математик!" нифига не шутка. Человек может считать себя крутым программистом, если научился комбинировать чужие библиотеки на питоне. Хотя на самом деле простейшую практическую задачу решить не способен -- я с такими сталкивался лично. ML-щики вообще пихают свои нейросети куда ни попадя, считая, что это волшебная таблетка и швейцарский нож для любых ситуаций. Мне рассказывали случай, когда на хакатоне по работе с данными выиграл человек, который просто аккуратно вручную подобрал нужные зависимости в Excel :) Глобально же нейросетями пытаются решать три вида задач: 1. Информации в вопросе много, а в ответе нужно мало. Например, распознавание образов и символов. Подбор значений каких-нибудь коэффициентов. Приложение "Хотдог или не хотдог" из сериала Кремниевая Долина. Обычно нейросети справляются с таким очень хорошо. Рукописный ввод распознают шикарно, по фото могут назвать породу собаки, математические формулы читают. Но важно понимать, что под капотом даже у такой нейросети не возникает никаких понятных вам символов. Например, при распознавании рукописного ввода случайный набор пикселей, не имеющий для человека смысла, может быть с той же степенью уверенности интерпретирован нейросетью, как совершенно чёткая буква А. Просто мы на такой случайный набор не попадаем почти всегда, и поэтому всё ок. 2. Информации в вопросе средне, и в ответе нужно средне. Как правило, это предсказание, восстановление недостающих данных, улучшение качества фото, раскрашивание ч/б. С такими задачами нейросети справляются уже средненько. Улучшенный нейросетью снимок сразу видно. Предсказание лишь ненамного точнее, чем случайный выбор. Польза в том, что в обращении такие сети просты, а результат всё-таки дают. Но не стоит их переоценивать. Например, сюда можно отнести задачу суммаризации текста (по большому объёму текстов тебе печатают выжимку). Мои товарищи в одном чате несколько дней игрались с ботом-суммаризатором, и в основном половина написанных им фраз это просто мусор и ерунда для ржача. Но в другой половине всё-таки какой-то совсем небольшой смысл проглядывался. Недостаточный для того, чтобы задалбывать этим ботом участников чата (привет, ребята :) ), но не абсолютный рандом. 3. Информации в вопросе мало, а в ответе нужно много. Это генерация данных: вот как раз написание текстов, составление рисунков, логотипов и так далее. Так вот, по моему скромному, но всё-таки хоть немного компетентному мнению, в таких вопросах нейросети выдают полную херню. И хвалёная логотипная нейросетка Лебедева — тоже полная херня. И распиаренная GPT ничего толкового не пишет. Когда читаешь примеры в новостях-анонсах, сразу думаешь: "Вау, как круто!". Но когда пробуешь сам: ruGPT-3 по уровню осмысленности где-то чуть ниже "Яндекс.Рефератов", если помните такой сервис и суть его работы. Я не знаю, будут ли сети по созданию изображений работать так круто (сейчас доступа к ним ни у кого нет), но книга в соавторстве с человеком стала возможна только по той причине, что в качестве человека взяли Павла Пепперштейна, который берёт случайные комбинации словосочетаний и выдаёт это за литературу. Поверьте: человечество пока что в безопасности касательно захвата машинами. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 118 подобни публикации

Търсене: #datascience

当前筛选 #datascience清除筛选
Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #216 · 24.03.2021 г., 10:33

#DataScience (Please refer to this post https://t.me/amneumarkt/199 for more background.) I read the book "everyday data science". I think it is not as good as I expected. The book doesn't explain things clearly at all. Besides, I was expecting something starting from everyday life and being extrapolate to something more scientific. I also mentioned previously that I would like to write a similar book. Attached is something I created recently that is quite close to the idea of my ideal book for everyday data science. Cross Referencing Post: https://t.me/amneumarkt/199

Hashtags

Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #127 · 29.12.2020 г., 17:24

#datascience I ran into this hilarious comment on pie chart in a book called The Grammar of Graphics. “To prevent bias, give the child the knife and someone else the first choice of slices.” 😱😱😱

Hashtags

Repositorio data science

@repo_science · Post #3146 · 06.05.2023 г., 03:08

#Python#dataScience 🐍 Data Science A-Z™: Hands-On Exercises & Bonus Learn Data Science step by step through real Analytics examples. Data Mining, Modeling, Tableau Visualization and more! 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

🇺🇿Biznes va tadbirkorlik oliy maktabida “Data Science” bo‘yicha mahorat darsi tashkiletildi Biznes va tadbirkorlik oliy maktabi "Marketing va raqamli iqtisodiyot" kafedrasi tashabbusi bilan “Data Science” mavzusida mahorat darsi bo‘lib o‘tdi. 💻 Tadbirda nufuzli “Proweb” dasturlash o‘quv markazining Python va Data Science yo‘nalishi bo‘yicha malakali mutaxassisi Yevgeniy Ruslanovich Fomichev ishtirok etdi. Mahorat darsi davomida tinglovchilarga zamonaviy ma’lumotlar tahlili va sun’iy intellekt texnologiyalarining amaliy yo‘nalishlari haqida batafsil ma’lumotlar berildi. Spiker Python kutubxonalari, mashinali o‘rganish, katta ma’lumotlarni qayta ishlash hamda neyron tarmoqlarni yaratish jarayonlari bo‘yicha o‘z tajribasi bilan o‘rtoqlashdi. Shuningdek, mashg‘ulot davomida TensorFlow va PyTorch kabi platformalarda modellarni yaratish hamda ularni real masalalarda qo‘llash bo‘yicha amaliy ishlar tashkil etildi. Tinglovchilar real hayotiy misollar orqali o‘z bilimlarini mustahkamlab, tajribali mutaxassisdan qimmatli maslahatlar olish imkoniyatiga ega bo‘ldilar. Tadbir yakunida ishtirokchilar Data Science sohasidagi dolzarb tendensiyalar bilan yaqindan tanishib, bu yo‘nalishda o‘z malakalarini oshirish bo‘yicha tavsiyalar oldilar. 🎲 Ushbu mahorat darsi tinglovchilarga raqamli iqtisodiyot va sun’iy intellekt sohalarida amaliy ko‘nikmalarni shakllantirishga xizmat qildi. 🇷🇺RU 🇬🇧ENG #GSBE#GraduateSchool#Masterclass#DataScience 🔝Web-site |🔝Facebook | 🔝Instagram | 🔝Youtube

🔈Hurmatli professor-o‘qituvchilar, tinglovchilar va mehmonlar! Sizlarni, "Data science" mavzusidagi mahorat darsiga taklif etamiz. Dasturimiz mehmon maruzachisi Yevgeniy RuslanovichFomichev. 📌 Mahorat-darsida ishtirokchilar quyidagi imkoniyatlarga ega bo‘ladilar: ✔️Python kutubxonalari bilan ishlash; ✔️Mashinali o‘rganish; ✔️Katta ma’lumotlarni qayta ishlash; ✔️Neyron tarmoqlarini qurish; ✔️TensorFlow yoki PyTorch bilan ishlash; ✔️Real masalalar uchun yechimlar ishlab chiqish; ✔️Modellarni joylashtirish. 🏅Yevgeniy Ruslanovich - nufuzli “Proweb” dasturlash o‘quv markazining Python va Data Science yo‘nalishi bo‘yicha malakali mutaxassisi. Shuningdek, u backend (E-sum), veb dasturlash (Uzonline) va sun’iy intellekt (eKapusta) sohalarida tajribaga ega. Tadbir rus tilida olib boriladi. Sana: 23-oktabr, 2025-yil Vaqti: 10:30 - 12:00 Manzil: Biznes va tadbirkorlik oliy maktabi 🇷🇺RU 🇬🇧ENG #GSBE#GraduateSchool#Masterclass#DataScience 🔝Web-site |🔝Facebook | 🔝Instagram | 🔝Youtube

Repositorio data science

@repo_science · Post #4220 · 20.10.2024 г., 22:25

#free#DataScience 🎟 Machine Learning & Self-Driving Cars: Bootcamp with Python 👥Students: 43834 ⭐️Ratings: 4.59 ⏳ 8.5 total hours 🌐 en_US 🗒 Limited coupons (584) 🎫 100% OFF - 💵0💲 ----- Coupons:@freecoupons_reposcience ----- ⭐️ This message was automated by 🔗n8n

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2342 · 26.09.2024 г., 07:01

#вакансия#удаленно#DataScience Привет! На проект банка топ-3 ищем Data Science для участия в разработке нового продукта. 📌Зарплата: От 18000 рублей в день по ИП/СМЗ 📌Формат: полная занятость, удаленно 📌Чем предстоит заниматься: • Тестирование современных LLM архитектур и готовых решений Сбера на базе GigaChat • Выбор целевого решения под конкретную задачу совместно с продуктовыми командами • Участие в DevOps процессе в части тестирования и отладки • Участие в пилотах внедренных решений и оценка их результатов 📌Ожидания к опыту кандидата: • Опыт решения NLP задач от 2 лет • Уверенное использование Python, GIT/Bitbucket • Умение писать Production code, понимание процесса вывода модели в прод • Экспертиза в SOTA LLM архитектурах, желателен опыт с GigaChat 📞Контакт для связи: @dariavers15

123•••910
ПредишнаСтр. 1 от 10Следваща