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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #396 · 22.06

Попробовал Github Copilot. Это проект, в рамках которого Гитхаб обучил нейросеть на миллионах строк программного кода, загруженного людьми, и теперь она вроде как способна предлагать автоматическое дополнение к тому, что вы пишете. В теории, если вы напишете название функции, например public int Fibonacci(int n), то она сразу предложит вам автоматически подставить всё остальное. Конкретно с этим примером система действительно справляется, но в целом впечатления у меня от неё смешанные, и на мой взгляд она пока что не стоит тех $10 в месяц, которые за неё просят после тестового двухмесячного периода. Я уже писал ранее о своём отношении к нейросетям. В задачах дополнения данных они работают средненько: значимый процент решений будет с ошибками. Вот и здесь — сначала я подумал, что Copilot сможет за меня копипастить популярные однотипные куски кода из интернета. Например, я не помню алгоритм Вагнера-Фишера, постоянно его копирую из своих других проектов, часть из которых выложена на Github и наверняка была передана в обучение Copilot. Я предложил нейросетям мне этот алгоритм написать, они написали что-то отдалённо похожее. Внешне выглядело убедительно и даже компилировалось, но работало неправильно, и при ближайшем рассмотрении оказалось, что там просто случайно надёрганные строчки из настоящего алгоритма. Некоторые проверки по 2 раза, а часть нужной логики упущено совсем. Об оформлении кода вообще говорить не стоит: пока всё, что мне выдавалось, оформлено плохо, и на ревью я бы написал разработчику несколько замечаний. Однако, в других местах работает, как задумано. Если у вас есть дуальные функции, оно умеет предлагать дописать остаток (пример на скриншоте ниже). Но из того, что я попробовал, только процентов 20 случаев реально были полезны. Остальные 80% или вообще неверный код, или правильный, но такой неаккуратный, что лучше самому написать. Есть ещё проблема: массовый копипаст довольно опасен, потому что легко пропустить какую-то мелочь. В идеале нужно весь вставленный код проверять построчно, но по когнитивной нагрузке это близко к тому, чтобы создать его самостоятельно. И человеческое внимание совершенно точно будет расслабляться и размываться при работе с такими средствами автодополнения, а, значит, неизбежны ошибки. На месте чувствительной к багам энтерпрайз-разработки я бы вообще запрещал бы своим сотрудникам применять Copilot. С другой стороны, возможно, подобная утилита хорошо зайдёт для прототипирования, на хакатонах, на стримах с демонстрацией разработки чего-нибудь. У меня будет возможность проверить на соревновании через месяц, но в работе скорее всего отключу. #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