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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #577 · 1.10

Закончился второй этап конкурса "Код Петербурга". На первый я отправил скилл для Маруси, позволяющий гибко искать события по базе KudaGo. Но с самого начала говорили, что среди критериев оценки будут метрики: число пользователей и так далее. Там, где есть метрики, нужно делать развлекательный проект или игру, без вариантов. У "полезных" самостоятельных приложений (не связанных с внешним бизнесом) метрик нет почти никогда. Я посмотрел на топ развлекательных приложений в каталоге ВК и увидел, что местная аудитория любит кликеры / idle. Это такие игры, которые максимально абстрагируют игровой процесс: буквально конвертируют время вашей сессии и совершение простейших действий во внутриигровой ресурс. Грубо говоря, вы получаете очки, потому что просто сидите в игре, и на этом все. Ну, иногда нужно нажимать на экран. О причинах популярности и кажущейся примитивности этого жанра я сейчас рассуждать не берусь, но во второй этап решил сделать кликер про музеи Петербурга. Напомню, что одно из условий конкурса: использовать API городских сервисов. Здесь я взял базу данных Министерства Культуры. В игре "Музейный Барон" вам нужно нажимать на посетителей с разными предпочтениями, получать с них деньги, на которые строить музеи, позволяющие получать еще больше денег, в том числе автоматически. Музеи, разумеется, настоящие. Я, кстати, пока подбирал, узнал о нескольких новых, которые хочется посетить. Еще есть, например, возможность в реальности зачекиниться по GPS у нужного музея и получить его со скидкой. И, конечно, я не отказал себе в удовольствии сделать отдельный режим "Ночь Музеев", генерирующий в разы больше посетителей. Вообще, делать кликер было интереснее, чем кажется. Отдельно пришлось придумывать, как не допустить написание игроками ботов для автоматизации. Ну и математику тоже пришлось продумывать, строя графики, хотя, кажется, есть куда улучшать. #dev#games

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #textanalysis

当前筛选 #textanalysis清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2363 · 11.10.2024 г., 09:00

#NLP#ML#AI#NaturalLanguageProcessing#DeepLearning#Python#УдаленнаяРабота#ИП#LLM#TextAnalysis Вакансия: ML/NLP разработчик Грейд: Middle+/Senior Локация: строго РФ Формат работы: удалённая, трудоустройство только по ИП Зарплата: 250-350 тыс. руб. 💸 📌О проекте: Мы разрабатываем интеллектуальную Систему анализа проектной документации для обработки и анализа текстовых данных. В рамках проекта вы будете участвовать в создании когнитивного поиска, рекомендательных систем и digital-ассистентов, помогая реализовать передовые решения на основе естественного языка. 📌Задачи: - Разработка моделей для структурирования текстов и понимания запросов на естественном языке 🧠 - Решение NLP задач для когнитивного поиска и рекомендательных систем - Разработка NLU моделей для digital-ассистентов - Развитие и оптимизация больших языковых моделей (LLM) 📌Мы предлагаем: - Удалённую работу с гибким графиком 🏡 - Трудоустройство по ИП с прозрачными условиями - Участие в интересных проектах по текстовому анализу - Возможности для профессионального роста 🚀 - Работа с передовыми технологиями и решениями 📌Наши ожидания: - Опыт работы с NLP задачами от 3 лет - Глубокие знания машинного обучения и deep learning в NLP - Практический опыт работы с задачами для русского языка: классификация текста, topic modeling, NER, Text2SQL - Участие в хакатонах или Kaggle будет плюсом 🏆 📌Технологический стек: Python, NLTK, DeepPavlov, Hugging Face, LSH, faiss, nmslib, HNSW, Spark, Pandas, Numpy, Sklearn, Keras, PyTorch, Tensorflow, RNN, CNN, Transformer, BERT. 📌Преимуществом будет: - Опыт работы с LLM, включая RAG, LangChain, LoRA - Навыки fine-tuning и prompt engineering Если хотите присоединиться к нашему проекту, пишите в Telegram: @BekhterevaElena.