«Сожжение за ересь» в цифровую эпоху: почему ИИ не новый римский папа, а просто очень большая Википедия
Дисклеймер для модераторов и читателей. Да, мы продолжаем тему на стыке веры и технологий. Нет, автор не планирует основывать новую техноцерковь или заменять Святого Духа GPU-кластером. Просто далеко не везде об этом можно поговорить, а техничный Хабр позволяет обсуждать столь сложные вещи. Хорошо, что мы живём не в XVI веке (хотя у нас и своих забот хватает), и за оценку новых технологических возможностей максимум грозит, что какая-то добрая душа из местных охранителей заботливо принесёт горящий уголёк в карму минусов. Как видно, и на такое можно реагировать без негатива, а скорее с долей юмора.
Рейтинг языков программирования на GitHub: анализ 2024–2025 в JupyterLab и Anaconda
Автор: Иван Богданов, Технический писатель Каждый раз, когда выходит новый рейтинг языков программирования типа TIOBE или RedMonk, в комментариях начинается одно и то же. Python не может быть первым, Rust переоценен, TypeScript вообще непонятно где. Рейтинги считают по-разному: одни смотрят на поисковые запросы, другие — на упоминания в репозиториях и на форумах, третьи проводят опросы среди разработчиков. Каждый метод дает свой результат, и у каждого найдутся критики.
Как мы сломали индекс обитаемости экзопланет: Парадокс ESI, Physics-Informed ML и 9600 фейковых «Земель»
В прошлой нашей статье мы рассказывали, как написали программу ExoLogica AI для анализа экзопланет, и неосторожно бросили фразу: «Машинное обучение без законов физики — это просто генератор случайных чисел».В комментариях Senior Data Scientist'ы совершенно справедливо разнесли нас за терминологию. Нам объяснили, что ML не генерирует энтропию, а строит вероятностные распределения. И что проблема нашей базовой модели заключалась не в «случайности», а в отсутствии правильного физического индуктивного смещения (inductive bias)
Линтер для теологии, или Как ансамбль LLM провел статический анализ библейского текста (кейс 1 Тим. 2:15)
Дисклеймер. Эта статья не о религии. Речь пойдет о методе. Сложный богословский текст здесь выступает полигоном для проверки гипотезы: может ли ансамбль языковых моделей найти скрытые логические противоречия в человеческих интерпретациях?ВведениеПочему ИИ, а не очередной комментарий?Мой опыт предыдущих публикаций показал, что даже технически подготовленная аудитория часто воспринимает групповую оценку нейросетей с недоверием.
Множественная регрессия: Расширяем горизонты прогнозирования
В предыдущей статье разобрали простую линейную регрессию, где целевая переменная зависела от одного фактора, но в реальной жизни всё сложнее. Представьте, что мы прогнозируем стоимость квартиры: она зависит не только от площади, но и от количества комнат, этажа, района, года постройки, наличия парковки и десятков других важных характеристик.Множественная линейная регрессия – это естественное расширение простой линейной регрессии на случай с несколькими независимыми переменными (предикторами), и она позволяет:Учитывать комплекс факторов
Как я взвесил черную дыру и отменил Темную материю с помощью Python (Анализ данных LIGO и SPARC)
Привет, Хабр! Меня зовут Павел, я независимый исследователь. Последние пару недель я находился в состоянии непрерывного потока, в результате которого с нуля написал 100-страничную монографию, вывел математический аппарат и написал Python-скрипты, доказывающие одну безумную, на первый взгляд, гипотезу. Весь этот путь от чистого листа до готовой публикации с DOI занял у меня ровно 15 дней.
12 полезных материалов HubSpot по нейросетям для бизнеса, маркетинга и продаж
Компания HubSpot работает на рынке маркетингового софта уже более двадцати лет. За это время она стала одним из главных источников практических материалов по маркетингу, продажам и работе с клиентами.Отдельное направление их исследований связано с использованием искусственного интеллекта. Каждый год команда HubSpot выпускает отчёты, гайды и подборки инструментов, в которых разбирает, как именно компании применяют нейросети в реальной работе.
Обзор книг аналитика данных
Привет! Меня зовут Таня, я аналитик данных и люблю бумажный формат книг (если есть сомнения, сначала пробую электронную версию, но если книга заходит всегда беру бумажную версию). В этой статье честный обзор без рекламы, тех книг, которые я купила не так давно в бумажном формате.Что в моем списке«Математика для Data Science» «Алгоритмы и структуры данных» Миядзаки «Прикладные структуры данных и алгоритмы» Венгроу «Грокаем алгоритмы искусственного интеллекта»
RWB вместе с НИЯУ МИФИ организует командный хакатон
Формат мероприятия: офлайн на территории студофиса НИЯУ МИФИ.Для кого: для студентов IT-направлений.Участникам 13–14 марта предстоит погрузиться в решение двух актуальных бизнес-кейсов от команды Russtech, которая является частью экосистемы RWB:разработать интерактивную карту рекламных поверхностей Russ и публичных IP-камер;создать умный поиск рекламной поверхности по разнородным данным.
«Анализ данных. Как стать профессионалом». Обзор книги
Издательская практика в настоящее время требует оценивать англоязычные книги, а в идеале — отлавливать бестселлеры — задолго до выхода, по первым черновикам. Занятие увлекательное, но порой рискованное. Поэтому в потенциальной переводной книге мы ищем сочетание «широкого контекста» и заключённой внутри него «необходимой новизны». Книга должна быть понятна и интересна широкой аудитории, но не перемалывать в очередной раз широко известные вещи, к тому же разобранные в блогах, а серьёзно облегчать повседневный труд и при этом предлагать ступеньку для роста.
