Data Scientist | ML & AI

🔖 AI-инструмент для работы с данными от Microsoft

Microsoft выложила в опенсорс приложение, которое использует большие языковые модели для преобразования данных и построения визуализаций.

Инструмент помогает быстрее исследовать датасеты, готовить данные к анализу и создавать графики с помощью ИИ.

⛓ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Бесплатная книга по Data Science

Если хотите глубже разобраться в анализе данных на Python, этот материал стоит сохранить.

В книге подробно разбираются NumPy, Pandas, визуализация данных, машинное обучение и другие ключевые инструменты, которые ежедневно используются.

⛓ Ссылка на книгу

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

📰 Практика по Deep Learning вместо теории

Если давно хотели написать свою первую нейросеть, сохраните эту статью.

Автор показывает полный цикл разработки текстового классификатора:

🫡 подготовка датасета;
🫡 токенизация и эмбеддинги;
🫡 построение модели в Keras;
🫡 обучение и оценка качества;
🫡 сохранение модели и развёртывание.

⛓️ Читать статью

tags: #статья

➡ Data Scientist | Чат

🔖 300+ реальных кейсов ML-систем от топовых компаний

Нашли репозиторий, где собран настоящий опыт ML-инженерии — не теория из учебников, а реальные истории внедрения моделей в продакшене.

Внутри кейсы от Uber, Netflix, Google и других компаний: как строили архитектуру, какие проблемы возникали, где системы ломались и какие решения помогали их восстановить.

⛓ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Учим Data Science через интерактивные примеры

Один из самых полезных репозиториев для тех, кто хочет лучше понять машинное обучение.

Он превращает сложные концепции в наглядные эксперименты: можно изучать модели, менять параметры и сразу видеть результат.

⛓ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Соберите свою LLM с нуля

Разработчик выпустил приложение, где можно буквально собрать LLM своими руками.

Без сухой теории: вы проходите интерактивное обучение, разбираетесь в принципах работы нейросетей и в конце создаёте собственного простого AI-ассистента.

⛓ Пробуем тут

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Бесплатный курс по созданию AI-агентов от Microsoft

Нашли отличный ресурс для тех, кто хочет разобраться в разработке AI-агентов.

Курс поможет понять, как устроены агенты, как они принимают решения и как создавать собственные AI-системы.

⛓ Ссылка на курс

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Бесплатная база для изучения Python и Data Science

Нашли коллекцию из 17 интерактивных курсов по Python и инструментам, которые нужны каждому Data Scientist.

Внутри:

🫡 Python для анализа данных;
🫡 Pandas и работа с таблицами;
🫡 визуализация;
🫡 машинное обучение;
🫡 SQL и другие полезные навыки.

⛓ Забираем тут

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

📰 Как научить LLM выдавать идеальный JSON

Нашли подробный гайд по дообучению Qwen2.5-0.5B для структурированного извлечения данных из текста.

В статье разбирают:

🫡 подготовку датасета;
🫡 настройку LoRA;
🫡 обучение в Google Colab;
🫡 оценку качества модели до и после обучения;
🫡 проверку, не забыла ли модель прежние знания.

⛓️ Читать статью

tags: #статья

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Бесплатный учебник о том, как строить ML-системы для реального продакшена, а не просто обучать модели

Внутри проектирование ML-инфраструктуры, оптимизация пайплайнов, деплой, масштабирование и работа с ограничениями, с которыми сталкиваются команды на практике.

Приятный бонус: книга полностью открытая, а исходники лежат на GitHub и регулярно обновляются.

⛓ Ссылка на книгу и GitHub

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

📰 Узнаем как работают нейросети на практике

Нашли статью, где автор реализует нейронную сеть на чистом Python, подробно объясняя каждый этап, от базовой математики до обучения модели.

Никакой магии и готовых библиотек: только логика, формулы, код и наглядные схемы.

⛓️ Читать статью

tags: #статья

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Годный тренажёр для Data Scientist

Внутри:

🫡 реальные задачи из IT-компаний;
🫡 практика по SQL;
🫡 задачи на Python;
🫡 подготовка к Data Science-собесам.

⛓ Ссылка на тренажер

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Полное руководство по проектированию ML-систем

Нашли отличное руководство по проектированию production-ready ML-систем от Chip Huyen.

Книга охватывает весь жизненный цикл: от работы с данными и выбора архитектуры до масштабирования, мониторинга и MLOps.

⛓ Ссылка на книгу

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Ghost Downloader залетел в топ GitHub
⠀⠀ ⠀ ⠀ ⠀⠀
Один из самых быстрорастущих open-source проектов последних дней.

Внутри:

🫡 AI-разбиение файлов на чанки для ускорения загрузки;
🫡 TLS-фингерпринты реального браузера и обход антибот-защиты;
🫡 парсеры для YouTube, Bilibili, Hugging Face и GitHub Releases;
🫡 Android-приложение, расширение для браузера и совместимость с aria2 RPC.

⛓ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Бесплатная книга по Deep Learning с практикой

В открытом доступе появилась онлайн-версия одного из самых популярных учебников по глубокому обучению.

Материал охватывает путь от основ нейронных сетей до Transformers и Generative AI, а примеры можно сразу запускать в Google Colab без дополнительной настройки окружения.

⛓ Ссылка на книгу

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Лучшие репозитории для AI-инженеров

⚡️ Hands-On AI Engineering — подборка AI-приложений и агентных систем с практическими кейсами использования LLM.

⚡️ Hands-On Large Language Models — полный код из книги Hands-On Large Language Models: от основ до файнтюнинга.

⚡️ AI Agents for Beginners — бесплатный курс от Microsoft из 11 уроков по созданию AI-агентов.

⚡️ GenAI Agents — большая коллекция туториалов и реализаций агентных систем.

⚡️ Made With ML — про разработку, деплой и поддержку production-ready ML-систем.

⚡️ Learn Harness Engineering — практический курс по Harness Engineering для AI-агентов.

⚡️ AutoResearch — автономные циклы ML-экспериментов от Andrej Karpathy.

⚡️ Designing Machine Learning Systems — конспекты и материалы по книге Chip Huyen.

⚡️ Awesome LLM Inference — подборка материалов по инференсу LLM: Flash Attention, KV Cache, квантование и другое.

⚡️ LLM Course — практический курс по LLM с roadmap и Colab-ноутбуками.

Сохраняем в избранное.

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Одна из лучших подборок материалов по PyTorch
⠀⠀ ⠀ ⠀ ⠀⠀
Внутри:

🫡 книги и туториалы;
🫡 реализации моделей;
🫡 статьи и полезные гайды;
🫡 материалы по Computer Vision, NLP и Reinforcement Learning;
🫡 десятки других ресурсов по экосистеме PyTorch.

⛓ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Огромная подборка лекций по Machine Learning и Deep Learning

Нашли репозиторий, который объединяет качественные материалы сразу по нескольким направлениям искусственного интеллекта.

Отличный материал как для обучения, так и для повторения ключевых тем.

⛓️ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Большой практический курс по Reinforcement Learning

Нашли репозиторий, который поможет освоить Reinforcement Learning от базовых концепций до продвинутых алгоритмов.

Автор сопровождает теорию практическими примерами на TensorFlow, благодаря чему материал отлично подойдёт для самостоятельного обучения.

⛓️ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

📰 Как сделать ответы LLM более предсказуемыми

Даже хороший промпт не гарантирует, что модель вернёт нужный формат или не проигнорирует ваши инструкции.

Автор статьи показывает практические приёмы промпт-инжиниринга: использование XML-разметки, корректную постановку запретов и способы принудительно задавать структуру ответа.

⛓️ Читать статью

tags: #статья

➡ Data Scientist | Чат