Представьте, что у вас есть большой и сложный проект, и вы наняли двух управленцев: Кабан-Кабаныча и Руководителева. Вы даете им одинаковую задачу: набрать штат сотрудников и выполнить ваш проект. Вся прибыль вместе с начальным бюджетом останется у них.

Кабан-Кабаныч решил, что нет смысла платить отдельным специалистам по DevOps, backend, ML и другим направлениям, и нанял всего одного сотрудника за 80 монеток. Этот бедняга работал в стиле «один за всех» и, естественно, быстро выгорел и «умер». Кабан-Кабаныч, не долго думая, нанял еще одного такого же сотрудника. В итоге вы вернулись и увидели печальную картину: задачу никто не решил, остался лишь Кабан-Кабаныч и кладбище несчастных сотрудников.

Представьте, что вы — настоящий папа Карло, который хочет оживить своего робота, но не простого, а на основе больших языковых моделей (LLM). Ваш робот будет не только разговаривать, но и использовать специальные инструменты, которые помогут ему взаимодействовать с сайтами, кодом и даже выполнять ваши повседневные задачи.

Простыми словами, агент — это комбинация модели искусственного интеллекта (LLM) и инструментов, которые вы ему предоставляете для выполнения конкретных задач.

Привет, чемпионы! В этой статье расскажу, как создать своего собственного AI-агента, который сможет помогать вам в различных задачах, и покажу это на конкретных примерах.

Привет, чемпионы! 🎉

Готов окунуться в мир Vision Transformer (ViT) и узнать, как трансформеры, изначально созданные для обработки текста, завоевали признание в компьютерном зрении? Тогда приступим!

Данная работа полезна, если для вас "внимание-это все, что вам нужно" и вас интересует, как стали использовать трансформеры в других областях глубокого обучения.

Причет, чемпионы! У меня тут нашлось время собрать коллекцию хитростей на python🐍 в примерах. Примеры давно копились у меня в черновиках, и вот делюсь! Это первая часть, поехали!

Разрабатывая огромные проекты в команде сталкиваешься с проблемой, что люди не понимают друг друга, и каждый пишет в своей стилистике. Поэтому в дальнейшем будет трудно поддерживать этот код

В статье научимся писать код в единой стилистике и даже делать это автоматически.

Всегда полезно уметь ускорить выполнение кода на python, особенно если мы имеем дело с большими объемами данных или часто вызываемыми функциями. 

В этой статье мы рассмотрим 5 простых, но эффективных способов оптимизации функций в Python, которые помогут вам сделать ваш код быстрее и эффективнее.

Привет, чемпионы! Сегодня рассмотрим, как облегчить себе жизнь, применяя 5 инструментов в своих проектах. Эти инструменты улучшат ваш код, сделают ваш pipeline более стабильным и позволят не писать один код по 10 раз. Круто? Погнали!

Привет, чемпионы!

С каждым днем появляется все больше и больше LLM. Их метрики растут с таким же бешеным темпом. Но в узких областях знаний они до сих пор дают осечку. Почему это происходит и как с эти бороться? - Разбираем универсальный код для дообучения LLM на своих данных!

Привет, чемпионы!

AI решение, которые я разберу в этой статье - после запуска в телеграм привлекло почти органически внимание 70 000 новых пользователей за месяц, а всего было произведено 400 000 генераций. Разбираю, как реализовал сама ML модель. Погнали!

Ускоряем написание кода при работе с таблицами и библиотекой Pandas с помощью PandasAI в несколько раз за пару строк. Хитрецы уже используют ...

Привет, чемпионы!

Часто ли вы обращаетесь к Midjourney или Stable Diffusion, чтобы нарисовать фантастический арт? Я да - нравится позалипать пару минут на фантастический арт. Давайте сегодня учиться генерировать подобные пикчи за пару кликов:

Привет, чемпион!

Недавно у меня угнали несколько телеграм каналов. Рассказываю, как вовзращал и что делать, чтоб с вами такого не произошло.

Будем считать, что читатель этой статьи столкнулся с кражей своих доступов к телеграм каналу. Кратко расскажу мою историю и далее пошаговый план действий.

• Программирование — Python и алгоритмы,
• Написание SQL-запросов,
• Data Science и статистика,
• ML System Design.

Привет, чемпион!

Летом прошел чемпионат на Kaggle - "American Express - Default Prediction", требовалось предсказывать - выйдет ли пользователь в дефолт или нет. Табличное соревнование в 5К участников с очень плотным лидербордом.

Вот ведь парадокс, все умеют решать табличные соревнования, все знают, что бустинги "стреляют" точнее всех, но почему-то все равно не все могут забраться в топ лидерборда. В чем проблема?! Мы с командой все-таки смогли забрать серебро? и сейчас я расскажу, как можно было выиграть медаль в этом чемпионате.

Привет, чемпион!

Мы тут недавно потратили месяц на соревнование «UW-Madison GI Tract Image Segmentation» и не взяли золото. Золотую медаль не взяли, но теперь у каждого из нас есть первая бронза. И сейчас мы кратко расскажем про сработавшие подходы в сегментации. А еще расскажем, что можно было сделать, чтоб все-таки забрать золото. (Спойлер: мы были в шаге от золота ...)

Поговорим про способы жульничества в Data Science.