💻 Хочешь работать с масштабными цифровыми продуктами? Учись обрабатывать большие данные

MLOps — все более популярный среди компаний способ повышения производительности и создания надежных моделей корпоративного уровня.

✅ Владение инструментами MLOps открывает новые карьерные горизонты специалистам ML, Data Scientist’ам и Software инженерам.

💪 Ответьте на 10 вопросов и проверьте, насколько вы готовы к обучению на продвинутом курсе «MLOps»от OTUS.

Успей присоединиться к группе, курс стартует 31 августа!

✍️ ПРОЙТИ ТЕСТ: https://otus.pw/Qq5d/

Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

💣 Научитесь создавать рекомендательные системы для контента📌 Приходите 24 августа в 20:00 (мск) на открытый урок «Векторизация текстов для практических задач» в рамках курса «Natural Language Processing» от OTUS!

✅ Что будем делать:— Обсудим, как можно получать векторы текстов и использовать их в практических целях;
— Узнаем, как быстро сделать рекомендательную систему для текстов;
— Рассмотрим похожие статьи на основе тематического моделирования, экстрактивной суммаризации и векторизации FastText;
— Поищем похожие товары на основе векторизации TF-IDF;
— Обсудим векторизацию текстов архитектурой BERT.

👉 В результат вы узнаете, как эффективно подбирать похожие по смыслу и тематике тексты.

💻 Успейте зарегистрироваться по ссылке https://otus.pw/XRwc/, количество свободных слотов на регистрацию ограничено.

Нативная интеграция информация о продукте www.otus.ru

🙅‍♂️ Не повторяйте эти ошибки при переходе в аналитику!

О том, как построить карьеру в аналитике и что для этого нужно, узнаете на бесплатном вебинаре «Аналитик данных: с нуля до оффера» от Changellenge >> Education.

🧑🏻‍💼 Приглашенный эксперт — Татьяна Черняк, Data Analyst Team Lead в VK Cloud.

📆 Когда: 16 августа, 19:00 Мск

Подключайтесь к трансляции, чтобы узнать:

🔸 каковы перспективы специалистов на рынке труда;
🔸 какие навыки дата-аналитика must-have для старта карьеры;
🔸 где и как освоить hard skills аналитика данных;
🔸 как получить оффер и каких ошибок избегать при поиске работы.

Стройте карьеру правильно!

🔗 Регистрируйтесь по ссылке:
https://u.to/tljeHw

❗️Один из важнейших инструментов MLOps — это MLFlow.▶️ 10 августа в 20:00 мск в рамках онлайн-курса MLOps от OTUS пройдёт открытый урок «MLflow версии 2. Рецепты и пайплайны в машинном обучении».✅ На открытом уроке вы узнаете:🔹 О развитии MLFlow и о том, какие усовершенствования вошли в новые релизы (2.x)
🔹 О роли пайплайнов в организации процессов машинного обучения
🔹 Что такое MLFlow recipes и как их использовать для повышения эффективности работы DS

🧑‍💻 Спикером выступит преподаватель OTUS Данила Слепов. Он проектирует AI-системы, разрабатывает архитектуру MLOps платформ.

👉 РЕГИСТРАЦИЯhttps://otus.pw/6z5s/

Нативная интеграция. Информация о продукте www.otus.ru

Ты системный аналитик и хочешь прокачать свои навыки и знания? Тогда присоединяйся к проекту IT_ONE CAREER! 💚
⠀
Компания IT_One открывает сезон онлайн-мероприятий для системных аналитиков! IT_One – разработчик программного обеспечения для крупных игроков российского бизнеса.
⠀
Первым мероприятием станет IT_ONE CAREER MEETUP 🚀
27 июля в 18:00 вы сможете больше узнать о компании и обсудить «горячие» темы системной аналитики.
⠀
В программе 2 актуальные темы и 2 топовых спикера!
⠀
👩🏻‍💻 Взаимодействие системного аналитика с Product Owner, бизнес-аналитиком и командой разработки
🗣Ольга Бондарева, старший системный аналитик IT_One
⠀
Обсудим:
— лучших друзей аналитика на разных этапах проекта;
— как выстоять натиск РО.
⠀
👩🏻‍💻 Подводные камни в работе аналитика. К чему готовиться?
🗣Екатерина Климова, старший системный аналитик IT_One
⠀
Разберем:
— плюсы работы аналитика;
— минусы, о которых все говорят;
— 7 грехов системных аналитиков.
⠀
🗓 Дата и время: 27 июля в 18:00
⠀
👉🏼 Регистрируйтесь здесь: https://clck.ru/34soBv

Тут у Леши Никушина (@analysts_hunter) подсмотрел в комментариях много полезного про prompt engineering и любопытных ссылок, чтобы лучше понять как устроены LLMs и как их встраивать в приложения

➡️ Роман Нестер (@radionester) рекомендует курс «Generative AI with Large Language Models» на Coursera. И это не просто про то как писать промпты, но в целом про устройство генеративных моделей, fine-tuning, reward models, архитектуру приложений с использованием LLM. То есть это такой углубленный курс про то как языковые модели создаются, донастраиваются под задачи, внедряются внутрь приложений

➡️ Татьяна Гороховская (@producthr) поделилась ссылками аж на 2 курса про LLMs, которые ведет Andrew Ng: «Building Systems with the ChatGPT API» и «LangChain for LLM Application Development». Залогинтесь, чтобы посмотреть. Первый курс про создание end-to-end приложений с помощью API OpenAI, тут и про chaining prompts и про то как проверять результаты вывода, построение процесс оценки вывода, в общем, как не просто написать промпт, а как использовать вывод LLM для построения системы, выдающей предсказуемый результат. Второй курс про использование библиотеки LangChain, которая предоставляет широкий набор методов для построения LLM-приложений, например, с помощью неё можно реализовать систему AI-ответов поверх собственной базы знаний

➡️ Константин Савенков (CEO https://inten.to/) поделился полезным гайдом Prompt Engineering 101 в блоге Xavier Amatriain. Рекомендую обратить внимание на несколько ссылок на полезные пейперы в конце гайда

➡️ Влад Куклев (@prod1337) советует ознакомиться с набором лучших практик, которые рекомендует OpenAI для того, чтобы получить наиболее класнные результаты от GPT4
- Также Влад делится хорошей статьей про разницу между «слепым промптингом» и «промпт-инжинирингом» (если коротко: тыкание наугад vs научный подход, в принципе похожие выводы описаны и в статье Why Johnny Can't Prompt)
- Ну и в завершение Влад скидывает большой гайд про промпт-инжиниринг (внимание, локализованный на русский!)

➡️ Доцент Школы управления Сколково Петр Паршаков рекомендует ещё один курс про ChatGPT от Andrew Ng — «ChatGPT Prompt Engineering for Developers»

➡️ Кирилл Маркин (CEO https://ozma.io/) советует глубже почитать промпты, которые пишут разработчики сервисов, в качестве примера приводит промпт Github Copilot из канала Бобука и промпт Gippr AI из канала «эйай ньюз»

AI Forge

Я завёл отдельный канал для того, чтобы писать в него про большие языковые модели типа ChatGPT, Claude, LLAMA, постараюсь акцентировать внимание на том как их использовать в профессиональной деятельности и в бизнесе. В том числе буду больше писать про интеграцию LLM в бизнес-процессы, возможности использования для роста бизнес-метрик и ценности

https://t.me/ai_forge

Telegram

AI Forge

Канал про LLMs (GPT, Claude, LLAMA) и их применение в народном хозяйстве. Автор @ax\_makarov

Не так давно стал очень часто обращаться за поиском к perpflexity.ai

Это такой поисковик, работающий на базе LLMs

В perpflexity много всяких крутых фичей. Например, при регистрации можно задать свой профиль, указав ответы на вопросы про свою деятельность, книги, которые понравились и другие такие вопросы, которые позволяют сформировать некую «персону», через которую будет осуществляться поиск

Не буду тут писать обзор всех возможностей, попробуйте сами. Отмечу только 2 ключевые

Одна из самых крутых штук, которые там есть — это поиск по академическим источникам. Просто указываете в опции Focus значение «Academic» и поле поиска сужается до источников с академическими статьями (например, arxiv, acm)

Но прелесть perpflexity в том, что он не просто ищет ссылки, а на основе результатов поиска пытается сделать ответ на поисковый запрос (то есть работает как question-answering system по документам, которые семантически наиболее близки к заданному вопросу) (в комментариях оставлю скриншот как это выглядит)

Вторая функция, которая для выглядит очень вовлекающей и делающей продукт «прилипчивым» — это список «related» вопросов, которые можно выбрать из предлагаемого списка. То есть получается как бы цепочка вопросов, двигаясь по которой можно уточнять или расширять изначальный вопрос. В общем, такое движение по семантическому графу (опять же, скрин в комментах)

На мой взгляд, такие продукты как perpfexity осторожно подступают к видению того каким будет будущее поисковых систем. Добавьте туда возможность поиска по собственной базе документов + какую-то интеграцию с хранилищем важных знаний типа Obsidian и вообще самые смелые фантазии, связанные с knowledge management и information retrival — и это уже большее, чем просто поисковые системы

AI Forge

@ozon_tech Intro Meetup в Алматы
27 июля | 18:00 (UTC +6)
офлайн | онлайн

ML, DS и Java-инженеры, для вас — особое приглашение, потому что на повестке:
🟢Рекламная платформа в Ozon, её архитектура и ML.
🟢Архитектура рантайма поиска в Ozon, поиск по индексу, сбор данных из различных источников, ранжирование документов с учётом пользовательских фичей.
🟢Архитектура рекомендаций, персонализация товарной выдачи и работа с десятками рекомендательных полок.
🟢Машинное обучение для рекомендаций товаров в Ozon и data science часть рекомендательной системы.
🟢Программы обучения, стажировки и жизнь сообщества Ozon Tech.

🔗РЕГИСТРАЦИЯ

Новые правила в математике: умножаем облачные ресурсы на три

⚡️Облачный провайдер Cloud.ru запустил классную акцию — кешбэк 200% за первые 30 дней использования сервисов Cloud․ru.

Если вы давно хотели мигрировать в облачную инфраструктуру, внедрить инструменты виртуализациии или попробовать IaaS/PaaS-сервисы, для вас есть хорошая новость — облака становятся еще ближе и доступнее для бизнеса любого масштаба.

Как получить
Пополняете баланс личного кабинета платформы Cloud․ru Advanced, пробуете новые облачные сервисы, а через месяц получаете бонусы на следующие два месяца в размере 200% от использованных ресурсов.

Результат
Получаете в три раза больше облачных ресурсов.

▶️ Переходите на сайт, чтобы узнать подробнее о преимуществах облаков для бизнеса и подробностях акции!