@cogload · Post #118 · 09.11.2023 г., 07:02
Буду потихоньку тизерить личный проект. Покажу процесс и что в итоге получилось На видео собираю данные 👩💻 #hoith
Hashtags
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #851 · 2.08
Впервые использовал нейросетку для реальной практической пользы в коммерческом заказе. У заказчика есть база данных, куда информация вносится кое-как. Представьте, что вы составляете каталог, например, книг, и в базе данных предусмотрены поля: "Автор книги", "Название книги", "Число страниц" и ещё десяток других полей с информацией. Но заполняют эту базу другие люди, которых вы не контролируете, поэтому информация может случайным образом лежать в любом произвольном поле, быть введена с ошибками, опечатками и так далее. В реальном заказе были не книги, я просто привожу пример такой же задачи. Вот как это может выглядеть: 1. В поле "Автор" написано "Лондон, Дж. Белый Клык", поле "Название" при этом пустое. 2. В поле "Название" написано "150-страничный сборник рецептов", поле "Число страниц" пустое 3. В поле "Название" написано "джеклондон мартин иден", поле с автором пустое 4. В поле "Автор" написано "150-стр.3изд,доп.перераб инструкция по пользованию подстанциями типа ТП-13, М.Васильев москва 98" ...и так далее. А нужно искать нормально по автору, названию, числу страниц, городу и году издания. Никакими прямыми алгоритмами это не берётся: регулярки, поиск по ключевым словам, морфология, нечёткая логика — всё это либо даёт много ложноположительных результатов, либо (если подкрутить пороговые значения) вообще перестаёт искать. И вот тут в какой-то момент мы решили попробовать запрашивать через API GPT. Нейросетке задаётся следующий промт: "Есть следующая информация: «150-страничный роман джеклондон мартин иден». Если здесь есть то, что похоже на имя автора книги, напиши мне его, иначе ответь null". И, надо сказать, даже 3.5 справляется с этой работой очень хорошо. Получилось сравнительно без ошибок разметить около 80% данных (остальные с ошибками даже после нейросетки). Но, важный нюанс. Сначала мы пытались поймать все данные одним запросом: "GPT, выведи мне JSON, в котором есть автор, название, число страниц...", но тесты показали, что значительно эффективнее будет отдельно спросить 5 раз про 5 разных типов данных. Да, это расходует больше токенов, но они и так сравнительно дёшевы. Кстати, API у OpenAI безбожно глючит даже на платном тарифе. Обещанных 3500 запросов в минуту нет даже приблизительно. По факту удаётся отправлять около 200-300 запросов в минуту, потом оно вываливается в таймауты или ошибку 429, нужно делать какие-то умные паузы, ждать итд. Над этим всем пришлось повозиться, зато результат вполне ощутимый. #dev
Hashtags
Търсене: #hoith
@cogload · Post #118 · 09.11.2023 г., 07:02
Буду потихоньку тизерить личный проект. Покажу процесс и что в итоге получилось На видео собираю данные 👩💻 #hoith
Hashtags
@cogload · Post #125 · 20.11.2023 г., 07:36
Как я влюбился в картографию Хочу поделится проектом, который в свое время зажег во мне интерес к картографии и представлению информации. https://nakarte.me/#m=15/46.46893/8.10358&l=O/Si&r=46.798562/8.231974/Switzerland ↑ Сначала откройте ссылку и полистайте карту Все началось с заметки в блоге Эдварда Тафти про топографический атлас Швейцарсих Альп. На примере этой карты, он объясняет принципы хорошей визуализации: Общие принципы - Фокус на содержании. - Высокое разрешение. - Каждый элемент имеет несет в себе информацию, нет элементов «для красоты». - Видно картину в целом, а детали вписаны в контекст и доступны при необходимости. Детали - Объекты органично вписаны в рельеф, нет нужды во всплывающих окнах. По соседним деталям можно понять размеры рядом стоящих. - Контрастные контурные линии проявляют топографический рельеф гор. Подписи рядом с ними и на пиках сообщают количественную информацию. Цвет - Низкий контраст не создает визуального шума. - Интуитивные цвета, основанные на объектах из природы — белый снег, черные скалы, голубая вода, зеленая растительность. Типографика - Строгая иерархия шрифтов и их насыщенности (см. дополнение в коментах). - Размер шрифта соответствует масштабу объекта — чем больше объект, тем больше шрифт. Почему это круто? Все это вместе создает эффект проявления информации Когда я впервые увидел эту анимацию плавно двигающейся карты — я словил ощущение эйфории и расфокуса — информация как будто сама заливалась мне в глаза и я её моментально понимал. С тех пор, я искал и пробовал делать штуки, которые бы повторили это ощущение. У Тани Мисютиной из лаборатории данных как раз недавно вышла заметка про этот эффект. Очень советую почитать. Ещё Таня рассказывала как книжки Тафти повлияли на неё и вдохновили начать заниматься визуализацией данных. #hoith#любопытство
Hashtags
@cogload · Post #126 · 06.12.2023 г., 17:24
Почему карта возможно не лучший каркас для визуализации данных Продолжаю рассказывать про персональный проект. Как вы могли догадаться речь пойдет про карту. Любые данные — это косвенное отражение того что происходит в реальном мире. Даже спутниковое фото может искажать реальное положение вещей. Что уж говорить о численной статистике, которая была собрана людьми в неидеальных условиях за большой период времени. Если в данных есть графа с местоположением, это не значит что карта — подходящий способ визуализации. Есть даже мем про то что все карты Европы выглядят одинаково Данные никогда не находятся в вакууме и закономерность в статистике может отражать не то, что пытались измерить. Почему же в моем случае карта подходит? Я пытаюсь визуализировать возраст домов. Минимальная частица тут — год, когда были возведены стены фасада (год постройки). В городе домов много, и общие закономерности можно оценить по столбчатой диаграмме — года выстроить по порядку, а высотой столбика показать количество домов построенных в этом году. Но чтобы действительно проявить суть информации — какие исторические слои сохранились до наших дней и как они соотносятся с моим текущим пониманием местности — эти данные нужно нанести на карту города. То есть нужно задать ключевой вопрос: помогает ли визуализация найти новые знания в общем массиве данных, или просто показывает то, что я мог увидеть и в таблице? На выходных я буду рассказывать про проект на Новисадском Митапе. Запись уже закрыта, но если вы в Сербии или поблизости — можете написать организаторам, иногда люди не успевают попасть и открываются свободные места. #hoith#maps
@cogload · Post #128 · 10.12.2023 г., 10:46
Карта возраста домов — ссылки Онлайн версия карты домов Томска. По нажатию открывается карточка дома с доступной информацией https://kontikimaps.ru/how-old/tomsk?p=h-tom Мой рассказ о процессе создания карты https://kontikimaps.ru/how-old/tomsk/process?p Карты других городов https://kontikimaps.ru/how-old/cities?p=h-menu Пост Никиты Славина на Хабре с которого все началось https://habr.com/ru/articles/504216/ Рассказ Александра Качкаева о карте Пензы и написании фреймворка для сбора данных https://kontikimaps.ru/how-old/penza/process?p=h-pnz Сайт издательства Кон Тики https://kontikimaps.ru #hoith#maps#сделал