Выбираем BI платформу для начинающего специалиста

Привет! Я работаю аналитиком данных в IT компании и только начинаю писать статьи на habr. Как и все когда-то я только начинала входить в IT и не понимала, что мне необходимо знать. Эта статья поможет тем кто находится в поисках подходящей BI платформы для изучения.

Читать: https://habr.com/ru/articles/857234/

#ru

@big_data_analysis | Другие наши каналы

Support Vector Machine: +1 алгоритм машинного обучения для начинающих

Метод опорных векторов — это алгоритм машинного обучения, применяемый для задач линейной и нелинейной классификации, регрессии и обнаружения аномальных данных. С его помощью можно классифицировать текст, изображения, обнаружить спам, идентифицировать почерк, анализировать экспрессии генов, распознавать лица, делать прогнозы и так далее. SVM адаптируется и эффективен в различных приложениях, поскольку может управлять многомерными данными и нелинейными отношениями.

Читать: https://habr.com/ru/companies/skillfactory/articles/857162/

#ru

@big_data_analysis | Другие наши каналы

Support Vector Machine: +1 алгоритм машинного обучения для начинающих

Метод опорных векторов — это алгоритм машинного обучения, применяемый для задач линейной и нелинейной классификации, регрессии и обнаружения аномальных данных. С его помощью можно классифицировать текст, изображения, обнаружить спам, идентифицировать почерк, анализировать экспрессии генов, распознавать лица, делать прогнозы и так далее. SVM адаптируется и эффективен в различных приложениях, поскольку может управлять многомерными данными и нелинейными отношениями.

Читать: https://habr.com/ru/articles/857162/

#ru

@big_data_analysis | Другие наши каналы

Открытый датасет TelecomX

Всем привет! Хочу поделиться с теми, кто интересуется большими данными, своей работой. Дело в том, что довольно часто, когда мы читаем какую-либо статью или техдоку по этой предметной области, приводимые примеры опираются на крохотные наборы данных. И это не даёт понимания и погружения в специфику — напоминает обучение вождению на Need for speed. Более того, я не смог найти более-менее крупные наборы реальных бизнесовых данных или те, что были хотя бы похожи на реальные. Ну и как это часто бывает, пришлось сделать самому. Если вас интересует эта тематика, проследуйте под кат.

Читать: https://habr.com/ru/companies/arenadata/articles/856366/

#ru

@big_data_analysis | Другие наши каналы

Смещение значения таймстемпа UUIDv7

UUIDv7 – это удобный и безопасный 128-битный уникальный идентификатор, который призван заменить целочисленные суррогатные ключи формата bigint в качестве первичного ключа в высоконагруженных базах данных и распределенных системах.

Читать: https://habr.com/ru/articles/855832/

#ru

@big_data_analysis | Другие наши каналы

GigaChat MAX — новая, сильная модель GigaChat

Салют, Хабр! Прошедший сезон оказался богат на релизы: ровно год назад мы делились новостями о GigaChat Pro, затем весной рассказали об увеличении контекста и улучшении возможностей модели, а совсем недавно завершили обучение GigaChat Vision: мы научили GigaChat понимать картинки и уже пишем про это статью.

Наши модели непрерывно развиваются, обретая всё больше новых функций, и сегодня повод рассказать о них. Встречайте наш новый GigaChat MAX!
GigaChat MAX

Читать: https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/855368/

#ru

@big_data_analysis | Другие наши каналы

Гайд по трекингу экспериментов в ML

Многие привыкли, что в качестве результата эксперимента достаточно метрик и просто сохранения обученной модели, однако в современном мире машинного обучения трекинг экспериментов имеет ключевое значение для обеспечения воспроизводимости, надежности и эффективности. Давайте рассмотрим главные этапы проведения эксперимента и проблемы, которые могут возникнуть. Мы обсудим основы трекинга экспериментов в машинном обучении и исследуем, как вы можете упростить свой рабочий процесс с помощью правильных инструментов и практик. В конце я также поделюсь преимуществами одного из инструментов.

Читать: https://habr.com/ru/companies/cinimex/articles/838888/

#ru

@big_data_analysis | Другие наши каналы

Как оценить LLM модель

В одном из прошлых блогов я представил концепцию тестирования крупных языковых моделей (LLM). Однако тестирование крупных языковых моделей (LLM) - достаточно сложная тема, которая требует дальнейшего изучения. Существует несколько соображений относительно тестирования моделей машинного обучения и, в частности, LLM, которые необходимо учитывать при разработке и развертывании вашего приложения. В этом блоге я предложу общую структуру, которая будет служить минимальной рекомендацией для тестирования приложений, использующих LLM, включая разговорные агенты, расширенную генерацию поиска и агентов и т. д.

Читать: https://habr.com/ru/articles/853542/

#ru

@big_data_analysis | Другие наши каналы

«Да будет свет!», — подумали мы. И стал свет. Краткая история обучения нейросветодизайнера нейросветодизайну

Давным-давно, скажем, этим летом, нас посетила удачная мысль включить повсюду свет и озарить ночные города. Так родился проект по обучению нейросети сложному искусству светодизайна.

Разумеется, мы были не первыми, кто до этого додумался, но поскольку бум ИИ удачно наложился на развитие инфраструктуры и появление новых зданий в разных городах РФ (а еще осень, темно, холодно) – было решено взяться за дело. Светодизайн зданий – сложная область, которая удачно сочетает в себе архитектурное проектирование, инженерные достижения, дизайн и человеческий гений. В помощь последнему мы решили добавить искусственный интеллект. Оказалось, что после долгих тренировок он способен:

Читать: https://habr.com/ru/articles/853552/

#ru

@big_data_analysis | Другие наши каналы

Разметка изображений: самый полный гайд

Представьте себе, что от точности разметки изображений зависит успех вашего проекта: будь то способность нейросети распознавать сложные объекты или автоматизация рутинных задач. Но в чем ее специфика, какие виды разметки изображений существуют и какой тип аннотации лучше подходит под ваш проект?

В этой статье мы раскрываем все тонкости процесса, делимся проверенными методами и реальными кейсами от команды Data Light, чтобы помочь вам вывести проекты на новый уровень. Если вы хотите разобраться в разметке изображений и узнать, как избежать подводных камней, эта статья точно будет вам полезна.

Читать: https://habr.com/ru/companies/data_light/articles/852848/

#ru

@big_data_analysis | Другие наши каналы