Data Science Links

NULL в SQL: Что это такое и почему его знание необходимо каждому разработчику
NULL - это специальное значение, которое используется в SQL для обозначения отсутствия данных. Оно отличается от пустой строки или нулевого значения, так как NULL означает отсутствие какого-либо значения в ячейке таблицы
https://habr.com/ru/articles/725214/

Как я из специалиста по защите информации стал аналитиком данных. Моя история
Привет, меня зовут Алексей, я работаю аналитиком данных, но я не сразу стал им. Чтобы понять, кем я действительно хочу работать, потребовалось время.
https://habr.com/ru/articles/725896/

От Amazon Lex до GPT-4: как сделать бота со «своими» данными?
Тема ChatGPT и других моделей от OpenAI сейчас на хайпе. Но на них одних свет клином не сошёлся. Или всё-таки сошёлся? Попробуем разобраться и обойдёмся сегодня без кода, только общие понятия, боль и страдание.
https://habr.com/ru/articles/726698/

Об интересных задачах по SQL
Стал искать задачи по SQL, чтобы освежить свои знания, и к немалому удивлению обнаружил, что, несмотря на очевидную востребованность темы, интересные наборы задач на русскоязычных ресурсах можно пересчитать по пальцам. Хочу поделиться с сообществом своим мнением по поводу этих наборов.
https://habr.com/ru/articles/726348/

Обучение VAE и нижняя вариационная граница
В машинном обучении для оптимизации каких-либо вероятностных моделей часто используется нижняя вариационная граница (evidence lower bound), о ней и пойдет речь.
https://habr.com/ru/articles/723674/

Пять причин, по которым вам нужны синтетические данные
Сбор и разметка данных в реальном мире может быть длительным и дорогостоящим занятием. Кроме того, у этих данных могут быть проблемы с качеством, разнообразием и количеством. К счастью, подобные проблемы можно решать при помощи синтетических данных.
https://habr.com/ru/articles/725810/

Causal Random Forest для оценки гетерогенного эффекта воздействия и его визуализация
В данной публикации рассмотрю расчет CATE посредством «причинных» случайных лесов с помощью библиотеки EconML, а также визуализацию результатов посредством библиотеки SHAP в Python
https://habr.com/ru/post/705694/

Без лишних слов или очищаем речь с помощью текст майнинга
Представьте ситуацию: вас назначили спикером на мероприятии, и вы даже знаете, о чем хотите рассказать аудитории. Но будет ли публикой воспринят ваш доклад так, как вы себе это представляли? Давайте посмотрим, что может пойти не так, и как это исправить.
https://habr.com/ru/post/708100/

Выбираем формат хранения данных в экосистеме Hadoop
При формировании витрин данных и датасетов в экосистеме Hadoop одним из важных вопросов является выбор оптимального способа хранения данных в hdfs. Рассмотрим один из важных вопросов при создании витрины – выбор соответствующего формата файла для хранения.
https://habr.com/ru/post/712246/

Пайплайн для создания классификации текстовой информации
Представим ситуацию. Перед вами важная задача — классифицировать огромный поток входящих обращений сотрудников/клиентов для дальнейшего анализа профильными сотрудниками на предмет отклонений и для построения интересующих статистик.
https://habr.com/ru/post/724790/

Анализ подбора гиперпараметров при обучении нейронной сети прямого распространения — FNN (на примере MNIST)
Обычно при изучении нейронных сетей встречается много теории и новых терминов. Это усваивается сильно лучше, если некоторое время "поиграть с параметрами".
https://habr.com/ru/post/724418/

Data Science Links pinned a photo

Data Science Links pinned a photo

YOLOv7 для определения поз людей на видео
В этом посте мы познакомимся с возможностями YOLOv7 для определения поз людей на видео, обсудим принцип работы алгоритма, разберёмся, чем принципиально отличается подход к детекции скелетов человека в модели YOLOv7 и других фреймворках.
https://habr.com/ru/post/725296

Автоматический подбор гиперпараметров и архитектур нейронных сетей. Часть 1
Начинаем создавать "управляющую" нейронную сеть, автоматически подбирающую гиперпараметры и архитектуры "контролируемых" нейронных сетей.
https://habr.com/ru/post/725182/

Управление качеством данных: роли, процессы, инструменты
Данные — это кровь любой организации и основа её коммерческого успеха. Вероятно, вы слышали подобные лозунги от лекторов на конференциях или в онлайн-заголовках.
https://habr.com/ru/post/694690/

Шесть шагов для создания более качественных моделей Computer Vision
Компьютерное зрение (computer vision, CV) — подраздел искусственного интеллекта, использующий алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения для распознавания и интерпретации объектов на изображениях и видео.
https://habr.com/ru/post/705008/

5 перспективных проектов для портфолио Data Science
Работайте над аналитикой данных, временными рядами, обработкой естественного языка, машинным обучением и проектами ChatGPT, чтобы повысить свои шансы на получение работы.
https://www.kdnuggets.com/2023/03/5-adva…

Краткий гайд — резюме для Data Scientist
Резюме/ CV / аккаунт LinkedIN - инструменты, с создания или обновления которых, чаще всего начинается поиск работы. Обновление резюме чаще всего необходимо, когда Вы просто ищете работу, и тем более требуется, если ищете работу Remote, с переездом в другую страну, когда меняете сферу или хотели бы повысить свой уровень дохода.
https://habr.com/ru/post/724766/

Ломаем текстовую капчу на примере VK или брутфорсинг до сих пор актуален
Что мы знаем о капче? Капча — автоматизированный тест тьюринга, помогающий отсеивать подозрительные действия недобросовестных роботов от реальных людей. Но, к сожалению (или к счастью, смотря для кого), текстовая капча сильно устарела.
https://habr.com/ru/post/673440/