@repo_science · Post #3679 · 27.10.2023 г., 15:03
#python#books#scipy 🐍 Learning SciPy for Numerical and Scientific Computing ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Търсене: #scipy
@repo_science · Post #3679 · 27.10.2023 г., 15:03
#python#books#scipy 🐍 Learning SciPy for Numerical and Scientific Computing ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@djangoproject · Post #242 · 28.01.2017 г., 03:46
https://www.youtube.com/watch?v=olb7R1cuzyU #Python#Scipy#Image_processing
Hashtags
@djangoproject · Post #222 · 05.01.2017 г., 13:32
https://github.com/scikit-learn/scikit-learn #scikit_learn is a Python module for #machine_learning built on top of #SciPy and distributed under the 3-Clause BSD license. The project was started in 2007 by David Cournapeau as a #Google Summer of Code project, and since then many volunteers have contributed. See the AUTHORS.rst file for a complete list of contributors.
@djangoproject · Post #127 · 31.08.2016 г., 15:27
http://scikit-learn.org/stable/ scikit-learn #Machine#Learning in Python Simple and efficient tools for data mining and data analysis Accessible to everybody, and reusable in various contexts Built on #NumPy, #SciPy, and #matplotlib Open source, commercially usable - BSD license
@djangoproject · Post #507 · 26.11.2017 г., 22:08
http://devarea.com/machine-learning-with-python-introduction/#.Whs6iCehU8o #Machine_Learning With Python – Introduction #Numpy is package for multi dimension arrays – very effective implementation #Scipy – package for scientific programming , mathematics , signal processing and more #Pandas – package for data handling #Matplotlib – package for data visualization (graphs) #Seaborn – extend Matplotlib with statistical graphs #Scikits – many extensions to spicy for specific fields like x-ray, image processing , deep learning and many more
@datasciencejobs · Post #1494 · 31.05.2023 г., 15:02
Мы – компания Sense Machine - лидеры на российском рынке нейробиологических исследований. Изучаем эмоциональный отклик на рекламные ролики, ТВ контент, прототипы приложений и многое другое, вплоть до дизайна интерьера банков с использованием собственной facial coding платформы. Являемся сердцем крупнейшей в Европе UX - лаборатории Альфа – банка и работаем с самыми большими клиентами российского рынка, такими как Альфа-банк, МТС, Danone, Ozon, Мail.ru, Lamoda, Самокат, Sokolov Компания представляет из себя команду людей, по-настоящему увлечённых наукой и её технической интерпретацией, которая делает уникальный продукт, меняющий представление о познании и востребованный самыми крупными игроками. Этот продукт показывает рост в одном из наиболее востребованных сегментов современного наукоёмкого бизнеса - нейробиологических исследованиях, которые до 2024 года по оценке Gartner будут применяться в 50% всех маркетинговых тестов. Мы строим настоящий двигатель того, как будут совершаться открытия о человеческом восприятии в ближайшее время и уверены, что талантливые и открытые знаниям люди – это то, что нам нужно на этом пути На данном этапе, мы в поиске профессионального Lead Data Scientist в нашу драйвовую команду. Требования к кандидату: - Высшее профильное образование (инженерное или математическое) - Опыт коммерческой разработки в области DS/ML на Python - Наличие успешных коммерческих проектов или проектов в эксплуатации - Опыт поддержки и развития продуктов находящихся в эксплуатации - Уверенные знания и опыт работы с #Python для анализа данных, включая основные библиотеки ( #numpy, #scipy, #pandas, #Scikit-learn) - Опыт работы с технологиями Face Detection, Face Analyze, Computer Vision. - Опыт работы с #Tensorflow / #PyTorch / #OpenVINO - Умение разбираться в чужом коде - Опыт постановки задач Желательно: - Опыт работы с #SQL - Опыт работы с Apache Spark ( #Pyspark / Scala, #Spark SQL) - Знание #Docker Ваши обязанности: • Рефакторинг существующей системы • Создание улучшенного решения на основании текущего • Постановка и контроль выполнения задач • Построение процессов тестирования решений на базе технологий обработки видео с помощью нейросетевых моделей • Разработка алгоритмов преобразования данных • Организация процессов разработки и руководство командой ML-специалистов • Взаимодействие с командой аналитики и разработки инфраструктуры • Контроль исполнения задач Что предлагаем мы: - Работа в команде разработчиков, сердцем которой является data science. - Большое количество очень интересных гипотез, которые основаны на современных научных теориях и большой простор в их проверке, освоение которого будет поддержано профессиональными и увлечёнными коллегами - Амбициозные задачи, масштабные проекты и возможность создать по-настоящему уникальный продукт, который сможет быть стандартом индустрии. - Большую продуктовую команду мечты – все ребята ладят с методами изучения данных и ходят не с проблемами, но с предложениями - Всю нужную инфраструктуру и поддержку в экспериментах Участие в работе крупнейшей в Европе ux лаборатории - Оплата обучения и тренингов для вашего профессионального роста - Белая заработная плата. - Фиксированный, достойный оклад от 300 до 500 k ( обсуждаем на собеседовании) - Возможность работать удаленно Уютный "pet-frendly" офис, в 2-минутах от метро Парк Культуры (да, можно приносить/приводить с собой пушистых любимцев) - Официальное трудоустройство с первого рабочего дня, полное соблюдение ТК РФ - Отсутствие строгого дресс-кода и бюрократии, открытость и лояльность руководства, общение на - "ты" Мы всегда готовы принять в команду талантливых и перспективных сотрудников, готовых стать частью нашей классной команды и делать мир рекламы лучше с помощью нашей платформы. В свою очередь мы готовы делится своим опытом, экспертностью, всячески направлять и поддерживать Откликайтесь или отправляйте свое резюме: https://t.me/hr_sensemachine почта- [email protected] Просьба в письме указывать желаемый уровень заработной платы!
@datasciencejobs · Post #2226 · 22.07.2024 г., 18:04
#вакансия#ds Мы в Циан 🏘 ищем сильного Senior Data Scientist-а в команду CRM. Локация - Полная удаленка внутри РФ. Если есть желание ходить в офис, у нас есть замечательные современные офисы в Москве, Питере и Новосибе. Вилка - от 350 до 500 гросс, готовы обсуждать О нас В Циан большая команда ML. В команде настроены процессы перфоманс ревью, регулярного обмена опытом, выделяем время на исследовательскую работу! Команда CRM занимается прямыми коммуникациями с клиентами (пуши, емейлы, смски и тд) Наш стек ● Python (Numpy, SciPy, Pandas, sklearn, PyTorch); ● Экосистема Hadoop (PySpark, Hive, Kafka); ● Airflow; Задачи: ● Повышение эффективности пуш-уведомлений, емейлов и других каналов прямых коммуникаций с клиентами; ● Оптимизация коммуникационной нагрузки, выбор оптимального канала коммуникации, выбор оптимального времени отправки; Требования к кандидату ● Опыт: Не менее 3х лет релевантного опыта на позиции DS в продуктовой компании ● Python: пишет легко читаемый и поддерживаемый код ● SQL (оконные функции, оптимизация запросов) ● Apache стек: HDFS/Kafka/Spark (DF API) ● Классический ML: бустинги, линейные модели. ● Базовые знания в NLP и CV: трансформеры, TF-IDF ● DL: PyTorch. Плюшки: ДМС с первого дня (стоматология, госпитализация, полис ВЗР), Кафетерий льгот Benefactory, 5 day off в год, помимо основного отпуска. Пишите в ЛС рекрутеру / мне (@DANAlina95 / @kgavrilchik) или скидывайте свои резюме на [email protected] #Python#Numpy#SciPy#Pandas#sklearn#PyTorch#Hadoop#PySpark#Hive#Kafka#Airflow
@djangoproject · Post #352 · 25.06.2017 г., 08:57
https://stxnext.com/blog/2017/04/12/most-popular-python-scientific-libraries/ The most popular Python scientific libraries: #Astropy #Biopython #Cubes #DEAP #SCOOP #PsychoPy #Pandas #Mlpy #matplotlib #NumPy #NetworkX #TomoPy #Theano #SymPy #SciPy #scikit_learn #scikit_image #ScientificPython #SageMath #Veusz #graph_tool #SunPy #Bokeh
@djangoproject · Post #224 · 07.01.2017 г., 16:53
#AI #automated_testing #automation #asyncio #atexit #button #concurrency #Coroutines #data_mining #dropdownbox #Debian #decorators #django_cms #form #Google #Gym #intelligence #input #lists #machine_learning #map #Metaprogramming #Micro_services #monitoring #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #numerical #OAuth #package #pytest #python #requests #Requests #satellite #scrapy #scikit_learn #SciPy #searching #submit #selectbox #sessions #TensorFlow #text_boxes #text #telegram #Threads #tuples #Universe #urllib #upload
Hashtags
@djangoproject · Post #298 · 17.04.2017 г., 07:42
#AI#Artificial_Intelligence #aiohttp #API #AWS #asyncio #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #button #client #concurrency #cron #Coroutine #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning #Debian #decorator #dispatch #django #dropdownbox #Docker #event #Firefox #form #freeze #functool #Generator #GeoDjango #Google #GPU #Gym #learn #Image_processing #intelligence #input #IOT #lambda #lists #machine_learning #Magenta #map #Metaprogramming #Micro_services #mind #monitoring #MongoDB #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #PyInstaller #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Redis #random #request #REST #satellite #scrapy #scikit_learn #SciPy #searching #submit #selectbox #Selenium #serialization #server #session #socket #sound #task #TensorFlow #text_boxes #text #test #telegram #Thread #transport #tuples #Universe #Unix #urllib #upload #Web
Hashtags
@djangoproject · Post #425 · 28.08.2017 г., 03:37
#AI#Artificial_Intelligence #aiohttp #AngularJS #API #AWS #asyncio #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #button #client #concurrency #Coroutine #cron #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning #Debian #decorator #dict #dispatch #django #django_cms #dropdownbox #Docker #event #Firefox #form #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #Gym #learn #Image_processing #intelligence #input #IOT #lambda #learn #lists #machine_learning #Magenta #map #Metaprogramming #Micro_services #mind #monitoring #MongoDB #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #React #Redis #random #request #REST #satellite #scrapy #scikit_learn #SciPy #searching #submit #selectbox #Selenium #serialization #server #socket #task #telegram #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #urllib #upload #Web
Hashtags
@djangoproject · Post #513 · 30.11.2017 г., 22:00
#AI#Artificial_Intelligence #AJAX #aiohttp #Anaconda #AngularJS #API #Atom #AWS #asyncio (#Asynchronous) #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #Big_Data #bitcoin #blockchain #Bluemix #Brython #button #Celery #client #class #classmethod #concurrency #Coroutine #cron #CSS #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning#deep_learning #Debian #decorator #deploy #dict #dispatch #django #django_cms #Django_REST_Framework #dropdownbox #Docker #event #Firefox #Flask #form #functions #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #GUI #Gym #host #HTML #httplib #learn #Image_processing #intelligence #input #Instagram #IOT #iPython #Jupyter #lambda #learn #License #Linux #lists #machine_learning #Magenta #map #Matplotlib #Metaprogramming #Micro_services #Micropython #mind #monitoring #MongoDB #modules #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #network #neural_network #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PyPI #PyQt #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Raspberry_Pi #React #Redis #random #request #Regular_Expressions (#re) #REST #RSS #satellite #scikit_learn #SciPy #scrapy #searching #selectbox #Selenium #serialization #server #sessions #single_responsibility_principle #socket #Spark #str #submit #task #telegram #template #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #unit_test #urllib #upload #uWSGI #Web #WSGI
Hashtags