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 7 подобни публикации

Търсене: #opencv

当前筛选 #opencv清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2643 · 02.04.2025 г., 09:04

#работа#удаленнаяработа#вакансия#Python#ML#datascience#pythorch#opencv Позиция: Full stack python + ML\DS разработчик приложения, для работы с приложением видеогенерации Опыт работы: 3+ года в домене ML \ Data Science, наличие собственных Pet-проектов будет плюсом Занятость: Полная занятость, Гибкий график, ориентир 5/2, но можем обсуждать иной распорядок, главный KPI - покрытие спринтов Формат работы: удалённо Оформление: ТК РФ / контракт / ИП / Самозанятый Оклад на руки: обсуждается индивидуально Мы ищем разработчика для создания системы генерации видео, аудио и метаданных. Вам предстоит провести исследования готовых Open Source решений, собрать прототип и доработать его до продуктовой версии. Обязанности: - Разработка алгоритмов автоматической модификации цветокоррекции видео, сохраняя визуальную целостность. - Реализация механизма изменения аудиодорожки (генерация, изменение, фильтры). - Разработка системы генерации уникальных метаданных. - Создание механизма автоматической генерации нескольких вариантов контента на основе одного исходного файла. -Обеспечение поддержки всех популярных форматов видео и аудио. - Разработка системы асинхронной обработки запросов и мониторинга их выполнения. - Оптимизация производительности системы. Требования: - Опыт работы с Python (FastAPI, Celery, asyncio или иные библиотеки) от 3 лет. - Опыт работы с библиотеками обработки видео (FFmpeg, OpenCV) и аудио (pydub, librosa). - Знание принципов работы с метаданными медиафайлов. - Опыт оптимизации производительности вычислительных задач. - Понимание принципов работы асинхронных систем и очередей сообщений (RabbitMQ, Kafka). - Опыт работы с Docker и Kubernetes будет плюсом. - Опыт работы с OpenVoice, PyTorch и Hugging Face. - Умение развертывать и дорабатывать open-source модели. - Опыт работы со Streamlit и его альтернативами для создания интерфейсов. - Наличие pet-проектов и достижения в кейс чемпионатах\хакатонах будет плюсом Контактная информация: Тг: @AndrVacka

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1320 · 14.02.2023 г., 07:25

#вакансия#OpenCV#middli#senior#удаленнаяработа#job#спб#проекты Программист, OpenCV специалист ABN Software Inc - Американская IT-компания, разработчик популярных веб-серверных продуктов ищет в команду специалиста по компьютерному зрению. Мы занимаемся разработкой программного обеспечения на заказ с 2009 года. Сотрудничаем с бизнес проектами и компаниями по Чарлидингу в США, благотворительными фондами и др. Мы создаем, дорабатываем продукт, решающий комплексные задачи конкретных пользователей и коллективов. Какие у нас требования к кандидатам: • Умение и желание писать красивый код; • Хорошее знание • Опыт работы с OpenCV • Готовность к взаимодействию с коллегами при разработке; • Желание работать как над краткосрочными, так и долгосрочными проектами; • Написание unit-тестов; • Внимание к деталям и высокая степень самостоятельности. С# или С++ будет вашим преимуществом. Обязанности: • Доработка существующего кода; • Участие в интеграционном тестировании. Что мы предлагаем: • Гибкий/свободный график, полностью удаленная работа; • Возможна проектная занятость; • Интересные задания; • Сдельная заработная плата, обсуждается на собеседовании. Вилка: от 1000 до 2500 $ за проект. Контакты: @Kler3l

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1969 · 20.03.2024 г., 12:00

Привет друзья!👋 Меня зовут Лена, я HR компании NeofleX. Наш отдел Data Science в поиске специалиста по компьютерному зрению для работы над проектом, цель которого — повышение эффективности обслуживания клиентов в розничной торговле. Мы ищем эксперта, способного самостоятельно разрабатывать решения и вести за собой команду, вкладываться в повышение наших внутренних компетенций и способствовать развитию основы для будущих проектов. Этот ПРОЕКТ — лишь один из многих, в рамках которого вы сможете проявить свои навыки и внести свой вклад в нашу работу в области компьютерного зрения. #vacancy#job#вакансия#удаленка # Python# NumPy# Scikit Learn# PyTorch #DeepLearning#OpenCV#Docker#ONNX#DataScientist#ComputerVision Вакансия: Data Scientist (Computer Vision) Компания: NEOFLEX Опыт работы: от 3 лет 🔥 ПРОЕКТ: Команда занимается разработкой ETL-процессов для заполнения витрин в кластере Hadoop, необходимых для построения регуляторной ЦБ и внутренней банковской отчетности. Разработка потоков ведется с помощью Java с использованием Spark. Оптимизация запросов. Взаимодействие с системными аналитиками по прототипам. Город: Любой Формат работы: удалёнка Занятость: full time З/п: от 200 000 - 350 000 net 📌 ЧЕМ ТЫ БУДЕШЬ ЗАНИМАТЬСЯ: • Применением и адаптацией современных методов глубокого обучения в области компьютерного зрения для анализа данных с камер. • Оптимизацией существующих моделей для улучшения точности и скорости обработки данных. • Тесным взаимодействием с командой разработчиков для интеграции созданных моделей в рабочую среду. • Активным участием в пилотных и R&D проектах. 📌 ТЫ НАШ ИДЕАЛЬНЫЙ КАНДИДАТ, ЕСЛИ У ТЕБЯ ЕСТЬ: • Уверенное владение Python. • Опыт в разработке и реализации проектов в области компьютерного зрения. • Понимание алгоритмов, применяемых в компьютерном зрении. • Хорошая математическая подготовка, знание теории вероятностей и математической статистики. 📌 СОВСЕМ КРУТО, ЕСЛИ: • Опыт работы в CV проектах для розничной торговли. • Навыки работы с облачными платформами и контейнеризацией (Docker, Kubernetes). • Желание работать в команде, так как для нас важно поддерживать коммуникацию с коллегами. • Наличие научных публикаций / ученой степени / призовых мест в соревнованиях. 📌Что мы предлагаем Вам: •Официальное трудоустройство по ТК РФ. •График работы 5/2. •Гибкое утро. •Подключение к программе ДМС (включает стоматологию, обследования, лечение заболеваний, теле-медицина, Полис ВЗР), а также возможность страхования родственников по корпоративной цене. •Насыщенная корпоративная жизнь: яркие корпоративы, праздники для детей сотрудников, корпоративные спортивные мероприятия; мотивационные награждения. •Прозрачную системы карьерного развития в компании. •Персонального наставника с первого дня работы. •Возможность развития личной экспертизы и экспертизы компании. •Собственную платформу внутренних и внешних образовательных программ. •Возможность пройти сертификацию. 100% УДАЛЁННЫЙ ФОРМАТ РАБОТЫ !!! ✅Контакт для связи: телеграмм https://t.me/HelenaList🥰 👉 Не забудь уточнить, что ты из @datasciencejobs

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1997 · 03.04.2024 г., 18:02

#вакансия#ml#cv#pytorch#numpy#opencv#SOTA#DL#удалённо Senior ML Engineer (Computer Vision) от 450 000 ₽ на руки Требуемый опыт работы: 3–6 лет Полная занятость, удаленная работа Мы в Gradient ищем талантливого и опытного ML инженера для создания новых передовых технологий и улучшения текущих пайплайнов обработки фото и видео для приложений Gradient и Persona. Gradient — мобильное приложение для редактирования фото и видео: - Самое скачиваемое приложение в мире за месяц в 2019, 2020 годах - Best of 2019 среди приложений по мнению Apple Persona — передовой бьюти фото и видео редактор с уникальными технологиями обработки селфи Совокупно наша аудитория составляет больше 100 миллионов пользователей Наш идеальный кандидат: - Имеет опыт работы в качестве ML Engineer или CV Engineer от 3 лет - Идеально знает Pytorch, numpy, opencv - Прекрасно разбирается во фреймворках для деплоя под mobile и server (CoreML, TFlite, torchscript) - Имеет опыт обучения production ready GAN моделей - Знает основные SOTA Computer Vision статьи и имеет практический опыт в их реализации - Обладает отличным математическим бэкграундом - линейная алгебра, теория вероятностей, мат. анализ - Активно следит за статьями с профильных конференций по Deep Learning: CVPR, NIPS, ICML, ICLR, ECCV, ICCV и может извлекать из них ключевые идеи. Будет плюсом, если: - Вы работали с задачами в области face beautification - У вас есть публикации на arxiv или популярные github репозитории Отправить резюме и задать вопросы по вакансии можно @axcher

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2035 · 17.04.2024 г., 15:03

#вакансия#ml#cv#ComputerVision#pytorch#numpy#opencv#SOTA#DL#удалённо#fulltime Вакансия: Python Developer (Computer Vision) Компания: Megainsight Полная занятость, удаленная работа Зарплатная вилка: от 3000 usd Megainsight — динамично развивающаяся команда специалистов, создающая продукт для оптимизации и увеличения LTV клиентов в торговых сетях. Наше решение SAAS включает в себя технологии машинного обучения и компьютерного зрения, которые позволяют розничным сетям расширять и поддерживать базу данных лояльных клиентов, а также оптимизировать маркетинговые кампании. Основные задачи: Мы разрабатываем систему рекомендаций на основе видеопотоков в реальном времени с различными алгоритмами обнаружения и распознавания для анализа поведения покупателей в розничной торговле. - Вам необходимо быстро погрузиться в текущий этап проекта системы видеоаналитики и взяться за реализацию блока бизнес-логики – обработки и синхронизации событий на основе видеоданных; - Мы ожидаем от кандидата решения задач по интеграции бизнес-логики с блоком компьютерного зрения, а также участия в решении задач детекции и трекинга объектов; - Осуществлять проектирование и внедрение сервисов, их взаимодействие; - Проектирование архитектуры и серверной реализации решения; Требования: - Опыт коммерческой разработки на Python от 5 лет в качестве CV Engineer/ML Engineer; - Опыт в разработке и реализации проектов в области компьютерного зрения от сбора данных до внедрения в продакшен; - Опыт настройки межсервисного взаимодействия, знание механизмов синхронизации, multithreading, multiprocessing; - Уверенные знания фреймворков для решения задач компьютерного зрения (Pytorch/Keras/Tensorflow, opencv, numpy), хорошая математическая подготовка; - Опыт работы с PostgreSQL, ClickHouse; - Опыт работы с Linux, Docker and Git/Gitlab; - Английский – чтение технической литературы и научных статей; - Способность прогнозировать и балансировать долгосрочное стратегическое проектирование и краткосрочные тактические решения; - Самоорганизованность и инициативность, опыт оформления проведенных экспериментов и результатов работы. Будет преимуществом: - Знакомство с Triton, ClearML/MLFlow, K8s - Опыт мониторинга сервисов, а также оценки качества работы моделей в продакшен-среде Контакты для связи: [email protected]

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15168 · 25.09.2025 г., 12:30

#python#ai#context#embedded#faiss#knowledge_base#knowledge_graph#llm#machine_learning#memory#nlp#offline_first#opencv#python#rag#retrieval_augmented_generation#semantic_search#vector_database#video_processing Memvid lets you store millions of text pieces inside a single MP4 video file using QR codes, making your data 50-100 times smaller than usual databases. You can search this video instantly in under 100 milliseconds without needing servers or internet after setup. It works offline, is easy to use with simple Python code, and supports PDFs and chat with your data. The upcoming version 2 will add features like continuous memory updates, shareable capsules, fast local caching, and better video compression, making your AI memory smarter, faster, and more flexible. This means you get a powerful, portable, and efficient way to manage and search huge knowledge bases quickly and easily. https://github.com/Olow304/memvid

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15436 · 25.01.2026 г., 12:00

#python#amd#anime#compression_artifact_reduction#deep_learning#directx_12#gui_application#intel#manga#noise_reduction#nvidia#onnx#onnxruntime#opencv#python#python3#pytorch#super_resolution#video#video_processing#windows QualityScaler is a free Windows AI app that upscales, enhances, and denoises your images and videos with a simple drag-and-drop GUI. It supports formats like JPG, PNG, MP4, MKV; works offline on any DirectX12 GPU (4GB+ VRAM, 8GB RAM); and offers features like multi-GPU use, resize, interpolation, and stop/resume. Download from itch.io, Steam, or GitHub. Benefit: Quickly turn low-quality photos/videos into sharp HD masterpieces privately on your PC, saving time and money vs. online tools. https://github.com/Djdefrag/QualityScaler