Data Scientist | ML & AI

🔖 Chrome DevTools прокачали под AI-агентов

Теперь агенты могут сами устанавливать расширения Chrome, запускать их и тестировать интерфейс через chrome-devtools-mcp.

Внутри уже есть 5 инструментов для работы с расширениями: агент может делать скриншоты, кликать по интерфейсу и полностью автоматизировать UI-тесты.

⛓ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

📰 ИИ научили слушать «радио Судного дня»

Автор статьи собрал систему для автоматического мониторинга УВБ-76: RTL-SDR ловит эфир, Whisper превращает речь в текст, а Qwen анализирует сообщения и определяет ключевые слова.

Всё работает на Raspberry Pi 5 + домашнем K8s-кластере.

⛓️ Читать статью

tags: #статья

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Парсим чеки в структурированные данные

Нашли инструмент, который извлекает данные из фотографий чеков с помощью LLM или Tesseract OCR.

На выходе получаем не просто распознанный текст, а структуру, которую уже удобно передавать в приложение, хранить в БД или использовать для аналитики.

⛓ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

📰 Как заставить Whisper нормально летать на обычном CPU

Автору статьи надоела облачная диктовка — и он собрал WhisperType, который работает полностью локально на Windows.

Самое интересное — оптимизация под капотом: Whisper не гоняет пустые 30 секунд, начинает распознавать длинную речь ещё во время записи и подбирает потоки под CPU.

⛓️ Читать статью

tags: #статья

➡ Data Scientist | Чат

🔖База Computer Science от MIT

Нашли учебник Mathematics for Computer Science — про ту самую математику, на которой держатся алгоритмы и CS.

Логика, графы, комбинаторика, вероятность, индукция, рекуррентные соотношения и дискретные структуры — всё в одном месте.

⛓ Ссылка на учебник

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

📰 Как устроен AI-агент для КОМПАС-3D

Автор статьи собрал систему, которая умеет:

🫡 Принимать текст и изображения чертежей;
🫡 Писать Python-код для построения детали;
🫡 Создавать редактируемую параметрическую модель;
🫡 Смотреть на результат через VLM;
🫡 Находить визуальные ошибки и исправлять их;
🫡 Работать через собственную обёртку над COM API.

По экспериментам автора, текстовое моделирование уже работает уверенно, а восстановление сложной геометрии по нескольким видам чертежа остаётся слабым местом.

⛓️ Читать статью

tags: #статья

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Всё для RAG в одном файле

LatticeDB объединяет в одном embedded-движке сразу три подхода: граф связей, векторный поиск через HNSW и полнотекстовый поиск BM25.

Вся база хранится в одном файле, без отдельного сервера. Есть bindings для Python, TypeScript/Node.js и Go.

⛓ Подробнее тут

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

📰 Где взять бесплатный API к LLM

Нашли статью, где протестировали 6 AI-роутеров с бесплатным доступом к моделям Claude, GPT, DeepSeek, Qwen и другим.

Есть варианты с бесплатными моделями, ежедневными лимитами и стартовыми кредитами — удобно для прототипов, агентов и экспериментов без отдельного биллинга у каждого провайдера.

⛓️ Читать статью

tags: #статья

➡ Data Scientist | Чат

🔖 920 Python-проектов для ML и Data Science

Внутри — библиотеки и инструменты для машинного обучения, визуализации данных, временных рядов, финансовых данных и других задач.

Удобно, когда хочется быстро найти подходящий инструмент, а не прочёсывать GitHub вручную.

⛓ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

📰 Как ML помогает искать недооценённые рестораны на Google Maps

Автор статьи собрала рестораны Лондона и обучила модель предсказывать их ожидаемый рейтинг по структурным признакам.

Затем сравнила прогноз с реальной оценкой, чтобы искать потенциально недооценённые места.

Внутри — HistGradientBoostingRegressor, PCA, K-Means, геоданные и интерактивная карта.

⛓️ Читать статью

tags: #статья

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Большая база для подготовки в FAANG

Нашли GitHub-репозиторий, где в одном месте собрали практически весь фундамент для подготовки к техническим интервью.

Внутри — DSA с сотнями задач, ОС, СУБД, SQL, сети и ООП, а также System Design уровня LLD/HLD и задачи на логику на Python, C++, Java и JavaScript.

⛓ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Математические методы в Data Science с Python

Открытый учебник Себастьяна Роша для тех, кто хочет лучше понять математическую основу анализа данных и машинного обучения.

Материал сочетает теорию с реализацией на Python, поэтому подойдёт для системного изучения математики, которая стоит за Data Science.

⛓ Ссылка на учебник

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Годная база по LLM в одном репозитории

Нашли открытый курс по Transformer, LoRA, RAG, промптам, model editing и другим ключевым темам.

После каждой главы можно сразу идти в первоисточники — авторы собрали papers и подборки с arXiv.

⛓ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Data Analysis with AI — практический курс по анализу данных с ИИ

Обновлённый курс Габора Бекеша показывает, как использовать ИИ не просто как помощника, а как полноценного участника процесса анализа данных.

Упор сделан на практику: работа с данными, исследование, интерпретация результатов и встраивание ИИ в привычный аналитический workflow.

⛓ Ссылка на курс

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🥳 Мы запустились!

Наша команда разработала приложение для фитнеса — Атлетико.

Программы тренировок для парней и девушек, возможность создать свою программу, сохранение подходов / повторений / весов, подробная статистика по тренировкам, книга рецептов, статьи по тренировкам и питанию.

Всё бесплатно, тестируйте:

🔖 Полный курс по Hugging Face Transformers

Большой курс для тех, кто хочет разобраться в трансформерах и LLM.

Внутри — устройство трансформеров, обучение и оптимизация моделей, работа с текстовыми последовательностями и языковым моделированием. Отдельно затрагиваются RNN и LSTM для NLP-задач.

⛓ Ссылка на курс

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Геоданные → графы → машинное обучение

Новая Python-библиотека связывает GeoPandas с PyTorch Geometric и преобразует городские данные — здания, улицы и маршруты транспорта — в гетерогенные графы..

Полученные графы можно напрямую использовать в задачах Graph Machine Learning и GNN.

⛓ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Как обучить GPT-подобную модель с нуля

Нашли интерактивный учебник примерно на 7 500 строк Python-кода, который пошагово показывает весь процесс создания современной языковой модели.

Код подробно прокомментирован, поэтому можно разобраться именно в механике обучения, а не просто вызвать готовую библиотеку.

⛓ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 DeepSeek открыла исходники агентного фреймворка для кодинга

deepseek-harness — open-source фреймворк для coding-агентов с полностью модульной архитектурой.

Через конфигурацию можно менять адаптеры моделей, инструменты, журналы сессий и сам цикл агента. В основе лежит Cordis — собственная plugin-среда DeepSeek.

⛓ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Python для ML-инженеров: курс с практикой

Нашли бесплатный курс о том, как применять Python в инженерных задачах: автоматизация, анализ данных, визуализация и работа с ИИ.

Внутри:

🫡 Основы Python для инженерных задач;
🫡 NumPy для вычислений;
🫡 Pandas для работы с данными;
🫡 Matplotlib для визуализации;
🫡 Применение ИИ в инженерных процессах;
🫡 Практические кейсы из машиностроения.

⛓ Ссылка на курс

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат