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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #966 · 19.03

Меня иногда спрашивают, заменят ли нейросети программистов (или "когда заменят"). Мне на эту тему очень нравится картинка ниже. Давайте подумаем, что делает ценным квалифицированного специалиста. Задача специалиста это принять на вход некоторые стартовые условия, а потом произвести над ними манипуляции, чтобы выдать требуемый результат. Хирург получает тело человека с каким-то заболеванием и должен в нужных местах совершить надрезы и наложить швы, чтобы в качестве результата человек остался живым и более здоровым, чем раньше. Адвокат получает материалы дела с каким-то конфликтом и должен произвести некоторую последовательность воздействий на суд так, чтобы именно его клиент вышел из конфликта победителем. Строитель-прораб получает чертежи здания, площадку и бюджет и должен сформировать цепочку управляющих команд для рабочих, чтобы в итоге получилось здание, которое не упадёт и пройдёт нужные проверки. Если между набором стартовых условий и конечным результатом всегда одинаковая последовательность манипуляций, такой труд автоматизируется. Сложно как-то принципиально по-разному рассчитать клиента на кассе. Сложно выбрать несколько путей оформления одного и того же шаблонного документа. Нельзя десятью способами нарезать резьбу с заданным шагом на заданной заготовке. Так что для всего этого есть станки, аппараты, программы и роботы. Квалификация подключается там, где путей много, и для выбора правильного недостаточно просто описать желаемый конечный результат. У специалиста есть знания, опыт и интуиция, которые позволяют ему именно в каждом конкретном случае принимать решения. Относится ли программирование к подобным областям? Безусловно. Одну и ту же программу можно написать сотней способов и между этими способами будут серьёзные отличия, которые повлияют впоследствии на использование и развитие этой программы. Ну хорошо, но мы ведь загрузили в нейросеть весь опыт и знания программистов. Что мешает ей пройти тот же путь, что пройдёт программист, и точно так же принимать решения, исходя из ситуации? Два момента. Во-первых, у человека есть воля, а у нейросети нет. У человека есть способность как бы создавать новые решения внутри себя, а не в результате некоторой инструкции извне. И воля квалифицированного специалиста — важный аспект его работы. Грубо говоря, в части случаев мы хотим, чтобы специалист совершил творческий акт, принимая решения. Во-вторых, опыт практически в любой области, требующей квалификации, частично включает в себя понимание всего многообразия контекстов человечества в целом. То есть как бы знания того, что такое человек, в каких ситуациях он будет пользоваться результатом твоей работы и так далее. Так что нет, нейросети не заменят программистов. Исключение, пожалуй, такое: программа, которая запускается один раз для выдачи конкретного результата, не требующего высокой надёжности. Если мне нужно один раз для личного удобства переименовать тысячу файлов, то в целом программа, которая это делает, может быть написана сколь угодно плохо, лишь бы работала. Но это совсем небольшой процент реальных сценариев. #dev

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