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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #500 · 11.08

В ЛентеРу вышла статья о том, что ВК поставила рекорд по посещаемости и по просмотрам видеороликов. Давайте вместо разбора статьи я вам цитату из классики приведу. «Как будто в подтверждение его слов телекран у них над головами сыграл фанфару. Но на этот раз была не победа на фронте, а сообщение министерства изобилия. — Товарищи! — крикнул энергичный молодой голос. — Внимание, товарищи! Замечательные известия! Победа на производственном фронте. Итоговые сводки о производстве всех видов потребительских товаров показывают, что по сравнению с прошлым годом уровень жизни поднялся не менее чем на двадцать процентов. <...> Телекран все извергал сказочную статистику. По сравнению с прошлым годом стало больше еды, больше одежды, больше домов, больше мебели, больше кастрюль, больше топлива, больше кораблей, больше вертолетов, больше книг, больше новорожденных — всего больше, кроме болезней, преступлений и сумасшествия. С каждым годом, с каждой минутой все и вся стремительно поднималось к новым и новым высотам. <...> Завершив фанфарой сводку из министерства изобилия, телекран заиграл бравурную музыку. Парсонс от бомбардировки цифрами исполнился рассеянного энтузиазма и вынул изо рта трубку. — Да, хорошо потрудилось в нынешнем году министерство изобилия, — промолвил он и с видом знатока кивнул. — Кстати, Смит, у вас, случайно, не найдется свободного лезвия? — Ни одного, — ответил Уинстон. — Полтора месяца последним бреюсь.» Джордж Оруэлл, «1984» #web

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #predictiveanalytics

当前筛选 #predictiveanalytics清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1684 · 21.09.2023 г., 07:01

#вакансия#job#datascience#mlengineer#research#predictiveanalytics Роль: Middle ML engineer в IDecide Локация компании и заказчика: РФ Работать можно удалённо. Москва или Подмосковье - преимущество с т.з. возможности пересекаться в офисе с командой). Такое есть команда в Иваново. Доход: 200-250К net Отклики присылать: @mipt_nz Статус: есть экспериментальный код модели предсказания оттока клиентов для компании финансового сектора. Модель включает в себя предобработку данных, генерацию фичей, ML модель и rule-based часть. Задачи: Необходимо сделать рефакторинг кода для внедрения в продакшен, для этого: - разобраться в текущем коде модели (в этом помогут текущие разработчики модели); - написать тесты; - переструктурировать код в соответствии со стандартами индустрии (за образец можно взять классы scikit-learn); - сопроводить код комментариями и документацией. Требования: - знание классического ML и python; - опыт написания продакшен кода в ML; - хорошее знание ООП; - знание структуры классов scikit-learn, либо желание разобраться в ней; - базовое владение: git, командная строка linux, docker, понимание сервисной архитектуры. Интересный проект по предсказанию поведения пользователей на основе исторических данных. Присоединяйтесь, ждём Вас в команду 🤗

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64826 · 10.04.2026 г., 02:43

🚀 AI's Impact on Investment and Trading: Insights from Nansen CEO PANews posted on X (formerly Twitter) about a discussion with Nansen CEO Alex Svanevik on the evolving role of AI in investment and trading. Svanevik highlighted that 'smart money 2.0' is transforming into a predictive system, with agent trading expected to surpass human trading by 2028. However, he emphasized the need for users to build a 'trust ladder' before fully relying on trading agents. The conversation also covered the implementation of tools like OpenClaw in enterprise settings, where safety is prioritized over speed. Svanevik shared insights on how the Nansen team utilizes OpenClaw and how AI is reshaping team structures. He noted that 'judgment' is becoming the most scarce resource within AI-native companies. Svanevik further pointed out that low latency, overcoming AI bottlenecks, and open-source solutions will define the next generation of agent infrastructure. #AI#Investment#Trading#FinTech#MachineLearning#PredictiveAnalytics#OpenSource#EnterpriseAI#FinancialTechnology#AlgorithmicTrading