Дмитрий Тимаков @dairok
Машинное обучение, предиктивная аналитика
Information
- Rating
- Does not participate
- Location
- Курск, Курская обл., Россия
- Works in
- Date of birth
- Registered
- Activity
Specialization
Project Manager, Software Architect
Lead
JavaScript
Python
Machine learning
Big data
Linux
Да, так и есть. Еще сейчас экспериментируем с fine-tuning Open Source LLM моделей, и, в целом, получилось добиться хорошего качества в задачах парсинга бизнес-полей, которые не получалось качественно находить регулярными и традиционными ML алгоритмами.
Что-то общее может в этих кейсах и есть, но мы за внимание к потребностям и сохранение кадров, а у них вроде как про "оптимизацию и сокращение"
Причины увольнений могут быть совершенно разные, в том числе и про взаимоотношения с руководством. Система только подсвечивает возможные проблемы, решение увольняться или нет всегда остается только за сотрудником.
Так можно про любую систему сказать. Jira тоже следит за выполнением задач сотрудников, но никто же не отрицает пользу таск-менеджеров
Да, начало у наших проектов было очень схожее, но ребята, я так понимаю, окончательно в B2B ушли, а мне бы хотелось сделать B2C решение
Все так, да. И даже больше, для промышленной эксплуатации будут выбраны более быстрые и надежные манипуляторы, чем этот из видео.
Вариант реализации MVP на основе потокового конвейера долго лидировал, но из-за необходимости быстрой адаптации к новым методам анализа дефектов на первом этапе в итоге был выбран манипулятор. Вообще, при необходимости можно взять полученные модели и применить их и для конвейерной ленты.
В целевом кейсе новые ампулы поступали в коробках, причем коробки могли быть разных размеров и степени наполненности, поэтому появился вариант решения с камерой+CV модель локализации объектов.
Проще да, но если посмотреть за оператором, то многие действия проще выполнять манипулятором с большим количеством степеней свободы, например, резкое закручивание ампулы и наклон. Но не исключено, что в продуктив уйдет более простая и надежная конфигурация манипулятора.
Не буду забирать хлеб у Яндекс разработчиков, пусть они это комментируют. Я бы добавил в настройках возможность отключить эту фичу, но за работу крутых рекомендаций в Я. Музыке, я им многое готов простить.
Специалисты меня поправят, но я уверен, что основаниями для изменения налоговой базы должны являться как минимум заключение кадастрового инженера.
А можно и просто: ratings['user_id'].nunique()
Лучше использовать вариант с обращением к имени колонки через[]: anime['type'].value_counts()