EasyData

Напоминаю, что уже завтра пройдёт Practical ML Conf 📱
Программа довольно насыщенная, параллельно будут идти две линии докладов (так что можно выбрать, что смотреть - про YandexGPT или GigaChat😁).

А так, есть темы на любой вкус - CV, NLP, RecSys, Ecomm, MLOps - полную версию расписания смотрите здесь🫰

Доброго утра🌞
Сохраняйте подборку нейронок для решения разных задач🧠
Все они представляют из себя полноценные веб-сервисы, поэтому ими можно легко воспользоваться без всякого кода

#полезный_ии@data_easy

Вам кажется, что иногда гаджеты за нами следят? Да, это так🙈
Про то кто и как угадывает ваши предпочтения, смотрите в статье про рекомендательные системы 😎

#classic_ml@data_easy

Все мы знакомы с ситуацией, когда нужно сделать презентацию, но придумывать лень и начинать не хочется🙈

Теперь благодаря нейросетям этот процесс может стать чуть проще☺️ Недавно был выпущен сервис, который может генерировать презентации по запросу🧑‍💻 Достаточно только написать тему и, если нужно, уточнить детали - искусственный интеллект сам создаст красочные красивые слайды. Не нужно тратить время на написание текста и поиска изображений, всё будет подобрано и сгенерировано алгоритмами.

Ссылка на сайт —> https://gamma.app/

А для тех, кому лень разбираться, мы подготовили небольшую инструкцию😉

#полезный_ии@data_easy

«По данным статистических исследований более 70% населения России довольны своей зарплатой»… Откуда такие цифры, ведь нас никто не спрашивал?! Но математики и статистики всё уже рассчитали:)

При проведении различных аналитических исследований, конечно, нельзя опросить всё население России, чтобы узнать правду - это будет довольно затратно. Поэтому на помощь приходит статистика, которая позволяет сделать выводы о всей популяции на основе выборки.

В этих случаях используют методы проверки статистических гипотез. Суть такого анализа - отобрать достаточное количество репрезентативных данных, по результатам исследования которых можно будет с достаточной точностью утверждать, что и вся выборка обладает этим свойством.

Те, кто уже знаком со статтестами, держите небольшую шпаргалку с Python-функциями и случаями использования каждого из них😊

А если хотите подробнее разобрать тему статистических тестов, пишите в комментарии⬇️

#математика@data_easy

Привет всем любителям ML и ИИ! У меня для вас отличные новости: сентябрь будет насыщенный на конференции и митапы! 📊

📌 Уже в эту субботу, 2 сентября, планируется аж два события - infra-meetup от Яндекс (больше для DE), ссылка на регистрацию здесь 📱
И, конечно, IT-пикник от Тинькофф: обещают много докладов, воркшопы, интерактивные зоны и музыкальную программу - подробнее тут😁

📌 7 сентября снова Яндекс проведёт Practical ML Conf - здесь всё серьёзно, «конференция для экспертов»

📌 Если вам больше интересно про ML в бизнесе - 20 сентября состоится NeuroConf - конференция про эффективность нейросетей в бизнесе

📌 21 сентября пройдёт ScoringDay - форум для специалистов в области анализа данных и оценки кредитных рисков

Всем хорошего дня✨

Ловите небольшую подборку телеграмм-чатов DS для общения (и поиска работы👩‍💻).

https://t.me/betterdatacommunity
https://t.me/datasciencechat
https://t.me/Machinelearning_Jobs
https://t.me/datasciencecourse

В следующих выпусках поделюсь списком каналов с вакансиями 🔥

#карьера@data_easy

Data Science, machine learning, deep learning, искусственный интеллект… Что всё это за новомодные термины? Одно и тоже или разное? Давайте разбираться😉

#полезный_ии@data_easy

Новые технологии, искусственный интеллект, будущее - с этим обычно ассоциируются нейросети. Но мало кто знает, что они начали зарождаться ещё в далёких 1940-х годах.
Сама идея создать математическую модель человеческого мозга возникла в 1943 году, позднее это направление на стыке биологии и математики выделилось в отдельную науку кибернетику. Первая идея реализации искусственной нейросети была с использованием вакуумных лампочек - они соединялись между собой, имитируя работу нейронов💡

Что-то более похожее на то, с чем мы работаем сейчас, появилось в 1958 году - знаменитый перцептрон. Это был первый прототип самообучающейся нейросети, которая могла решать простейшие задачи классификации: распознавание образов или предсказание погоды. Принцип работы заключался в преобразовании одного вида информации в другой - как, например, человеческий мозг переводит зрительную информацию в нервные сигналы🤯

Эти изобретения стали основополагающими в развитии искусственного интеллекта, но прогресс тормозили недостаток вычислительных ресурсов и оцифрованных данных, интерес к нейросетям угас на несколько десятилетий. И только с появлением достаточно мощных компьютеров, уже в 21 веке, появилась возможность создавать многослойные глубокие нейронные сети, способные решать сложные задачи обработки текста и изображений.
Плюс с массовым появлением компьютеров практически каждый человек или компания смогли собирать собственные данные в цифровом виде - как раз то, что нужно для обучения нейросетей. Именно поэтому сейчас они получили такое широкое распространение, а профессия считается самой востребованной*.

В следующих выпусках подробнее поговорим про устройство нейросетей. Ставьте 🔥 если было интересно🤗



* По данным Всемирного экономического форума Data Scientist занимает 1 место в рейтинге самых востребованных профессий до 2025 года.

#полезный_ии@data_easy

А вы знали, что в телеграмме есть большой тематический IT-чат, в котором можно обсудить своё резюме?📄
В нём сидят специалисты различного уровня из IT-сферы, в том числе рекрутеры и HR. Здесь вы можете попросить прокомментировать ваше резюме, дать совет другим (или даже найти работу😉).
Присоединяйтесь и становитесь частью сообщества -> https://t.me/resume_review

#карьера@data_easy

EasyData pinned «Привет, друзья! Давайте знакомиться✨ Меня зовут Мария Жарова, я выпускница МФТИ, более 6 лет преподаю, а ещё работаю ML-инженером в команде рекомендаций Wildberries 🛍 Здесь я буду делиться с вами лайфхаками и интересностями из мира IT-DS, от практических…»

Те, кто уже с головой окунулся в Data Science, знают, что Pandas - незаменимая библиотека для работы с данными. С помощью удобных структур данных и полезных методов, Pandas даёт возможность мгновенно переносить даже самые сложные аналитические сценарии в понятный и структурированный код.
Чтобы всегда держать нужное под рукой (а может, чтобы лучше познакомиться с Pandas), держите мою небольшую шпаргалку🤗

#аналитика@data_easy
#classic_ml@data_easy

Кто такие эти ваши нейросети? Конечно, речь не про то, что у нас в голове:) Так называемые "искусственные нейросети" окружают нас практически везде. Мы даже не задумываемся, но они настолько глубоко вошли в нашу жизнь, что если убрать эти технологии, то наш обыденный привычный мир кардинально изменится. Убедитесь в этом сами - примеры на картинках🧠

PS: в генерации фона для карточек помогала нейросеть🙃

#полезный_ии@data_easy