Koda: AI-помощник разработчика – бесплатно, без VPN, с поддержкой русского языка
Индустрия ИИ переживает рекордный бум: каждую неделю появляются новые модели, а заголовки пестрят новостями о многомиллионных контрактах и громких переходах звёздных исследователей. Прорывы происходят на всех уровнях: от чипов и инфраструктуры (NVIDIA и др.) до моделей и инструментов вроде Cursor или Windsurf.Но у российских разработчиков выбор заметно ýже: ограничения, VPN, трудности с оплатой. Мы решили это изменить и создали Koda
Вебинары трека Наука о данных Летней цифровой школы Сбера
Вебинары трека Наука о данных Летней цифровой школы СбераПривет, коллеги ML инженеры, Data scientist'ы и все, кто интересуется искусственным интеллектом, созданием нейросетей, машинным обучением и анализом данных! Принёс вам пачку вебинаров с интенсива трека Наука о данных курсов повышения квалификации Летней цифровой школы Сбера.1) Process Mining
AutismSmartDetector: Система для определения черт аутистического спектра
Оригинал материалаОригинал фото
Я перешла из Data Science в AI Engineering: вот всё, что вам нужно знать
Личный гид по навыкам, инструментам и мышлению, стоящим за этой должностьюData Science не умирает, но быстро эволюционирует.По прогнозам, число вакансий, связанных с искусственным интеллектом,
Стратегия успеха: ключи к развитию карьеры в Data Science
Привет! Меня зовут Анна Ширшова, я уже 14 лет работаю в Data Science. В этом материале вы найдете мой личный чек‑лист по развитию карьеры: как ставить цели, где искать возможности, какие ошибки тормозят рост и как их обходить.
Как автоматизировать обучение ML-моделей и сократить время вывода в прод до двух дней
В прошлой статье мы говорили о подходе к рекомендации сервисов на основании автоматизации расчета склонностей клиентов и единого репозитория предложений. В ней мы углубились в создание репозитория, описание логики категоризации и набора в кампании для коммуникации с клиентами. Сегодня мы подробнее расскажем про наш подход к автоматизации построения и вывода в прод набора моделей.Как мы выбирали модельОдной из задач, которые мы решали — сохранение продаж при уменьшении числа коммуникации. Решили общаться только с теми абонентами, для которых продукт релевантен.
Топ вопросов с Data Science собеседований: Основы Classic ML, Линейные модели, Метрики классификации и регрессии
Секрет успешного трудоустройства — в дотошной подготовке к собеседованиям!Этот материал не рассчитан на изучение тем с нуля. Это чеклист и тренажёр, по которому стоит пройтись перед техническим интервью по классическому ML. Кратко, по делу, с акцентом на то, что действительно спрашивают.В этой части разберем:основы машинного обучения,переобучение и кросс-валидация,линейные модели,метрики классификации и регрессии.Параллельно доступно видеоинтервью с разбором тех же вопросов
Мета-анализ Хабра 2024: так ли всё плохо?
Люди с самых древних времён интересовались тремя главными вопросами мироздания: почему горит огонь, какой формы земля и мёртв ли Хабр. На последний я постараюсь ответить. И если коротко - я понятия не имею. Быстрый сбор статистики и интерпретация результатов растянулась в несколько раз, ведь чем дальше тем становится всё больше и больше вопросов. А искать ответы - вообще и близко не моё любимое занятие, поэтому все данные будут опубликованы для открытого доступа и возможно кто-то сможет уменьшить количество этих чертовски важных вопросов.Подготовка
Прокачаться в data science: блоги и каналы
Делимся блогами, посвященными машинному обучению и data science. Материалы от практикующих дата-сайентистов, программистов, физиков и биоинформатиков будут интересны как начинающим, так и «прожженным» специалистам.Фотография Claudio Schwarz / UnsplashЛонгриды о машинном обученииАвтор
