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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #502 · 13.08

Несколько дней назад студия Тёмы Лебедева опубликовала свою нейросеть по созданию логотипов «Николай Иронов» на сайте Product Hunt. Product Hunt это англоязычная площадка для демонстрации своих продуктов, в основном в цифровой и технологической сфере. Пользователи площадки могут ставить продуктам оценки и пояснять их с помощью тегов и комментариев. Вопрос «зачем пропагандист Лебедев полез на фактически американскую площадку со своим продуктом сейчас» оставим за скобками. Но факт в том, то оценку «Николаю Иронову» довольно быстро уронили с комментариями в стиле: «Не буду поддерживать продукт, чей автор поддерживает Путина». Саму нейросетку при этом комментирующие даже особо не смотрели. С одной стороны, особенности ведения бизнеса в США действительно на чисто формальном уровне стараются связать между собой репутацию компании и её продукты. На том же Product Hunt есть даже такой тег: «Negative company mission», и люди его ставят, объясняя свою низкую оценку. Продукт может быть замечательный, но если у компании заявлена некоторая Negative mission, то всё. К реальным действиям компании это имеет мало отношения. Facebook может сколько угодно проигрывать суды по воровству персональных данных, но если в его публичном слогане розовые пони и радуги, то это с точки зрения американского (и во многом европейского) потребителя — хорошая добрая компания с позитивной миссией. С другой стороны, Porsche делала танки Гитлеру, но это никого не волнует, и автомобили концерна высоко ценятся по всему миру, люди их любят и покупают. Танки были не очень, как мы помним, наши ИСы и Тэшки их разбирали только так. Но вот автомобили и правда крутые, быстрые, комфортные. Подумаешь, компания выжила на кровавые деньги. С третьей стороны, Тёма так далеко зашёл с высказыванием своей "особенной" позиции, что рано или поздно ему должно было за это откуда-то прилететь. Так что, ситуация в целом, конечно, далека от справедливости, но доля этой самой справедливости в ней есть. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #visualisation

当前筛选 #visualisation清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8262 · 13.08.2025 г., 13:04

🌟Embedding Atlas: визуализация структуры эмбедингов прямо в браузере. Embedding Atlas — опенсорсный инструмент от Apple для интерактивной визуализации больших наборов векторных представлений, который позволяет не просто смотреть на облако точек, а полноценно с ним работать. И что самое приятное, он способен отрисовывать до нескольких миллионов точек благодаря реализации на WebGPU. 🟡Автоматическая кластеризация и разметка данных. Embedding Atlas сам находит скопления в данных и подписывает их, позволяя мгновенно сориентироваться в общей структуре датасета. Чтобы отделить реальные кластеры от случайных выбросов, используется оценка плотности ядра с отрисовкой контуров плотности. Решена и вечная проблема визуализаций - "каша" из перекрывающихся точек. Embedding Atlas использует технологию order-independent transparency, так что даже при большом наложении точек картинка остаётся четкой и информативной. 🟡Интерактивность. В инструменте есть поиск в реальном времени и нахождение ближайших соседей. Можно ввести текстовый запрос или просто кликнуть на любую точку в облаке, и Embedding Atlas мгновенно подсветит наиболее похожие на нее данные. Еще есть интерактивный фильтр по метаданным. Например, можно выбрать на гистограмме определенный класс объектов, и визуализация тут же отфильтрует эмбединги, оставив только соответствующие ему точки. 🟡Embedding Atlas поставляется в виде 2 пакетов: 🟢Python-пакет Дает три варианта интеграции: утилиту командной строки для быстрой визуализации датафреймов, виджет для Jupyter, позволяющий встраивать атлас прямо в ноутбуки, и компонент для Streamlit, если вы создаете полноценные веб-приложения. 🟢Npm-пакет Этот пакет для тех, кто хочет встроить визуализацию в собственные веб-приложения. Он предоставляет готовые UI-компоненты в виде API: Table, EmbeddingView, EmbeddingViewMosaic и EmbeddingAtlas. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Страница проекта 🟡Документация 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Embedding#Visualisation#Apple