Search
Write a publication
Pull to refresh
14
0
Даниил Степанов @sweetlhare

ML Team Lead

Send message

Шпаргалка по установке драйверов NVIDIA на ML сервер

Level of difficultyEasy
Reading time4 min
Views1.8K

Данный материал предназначен для быстрой и последовательной установки драйверов NVIDIA, в том числе для видеокарт 50xx серии, а также настройки NVIDIA Container Toolkit. Эта инструкция актуальна для Linux-систем на базе Ubuntu и других Debian-совместимых дистрибутивов.

Читать далее

ChatGPT в агросфере: преимущества и возможности

Level of difficultyEasy
Reading time8 min
Views6.4K

Технологии искусственного интеллекта находят все большее применение в различных сферах экономики, в том числе в сельском хозяйстве. Одним из перспективных инструментов является ChatGPT — это генеративная модель искусственного интеллекта, которая может использоваться для автоматизации ряда процессов в агросфере.

В данной статье мы рассмотрим, как можно применять ChatGPT в сельском хозяйстве, её преимущества и возможности.

Читать далее

6 шагов к успешному проекту машинного обучения

Reading time4 min
Views5.7K

Создание проекта машинного обучения – это сложный процесс, требующий глубокого понимания науки о данных и статистических методов, а также способности работать с исследовательскими, инженерными и продуктовыми командами.

В этой статье мы рассмотрим и создадим базовую структуру для последующей реализации проекта машинного обучения. 

Читать далее

Разбор базового решения для задачи привязки аэроснимков к местности с Цифрового Прорыва

Reading time10 min
Views3.6K

Привет, Хабр!

Это последняя из трех статей, в которых я (автор канала Зайцем по ХаХатонам) рассказываю о задачах Всеросийского чемпионата Цифрового Прорыва, объясняю базовые решения (baseline) и даю советы, которые помогут подняться выше по рейтингу. В данной статье будет рассмотрен кейс от МФТИ по привязке аэроснимков к местности.

Данная статья является особенной, так как она содержит исправленный бейзлайн, который изначально не работал. Сейчас же приведенное ниже решение дает результат на 9 место в лидерборде!

Спойлер: в конце статьи есть советы для улучшения базового решения.

Читать далее

Разбор базового решения для задачи определения железнодорожной колеи и подвижного состава с Цифрового Прорыва

Reading time11 min
Views3.2K

Привет, Хабр!

Это одна из трех статей, в которых я (автор канала Зайцем по ХаХатонам) рассказываю о задачах Всеросийского чемпионата Цифрового Прорыва, объясняю базовые решения (baseline) и даю советы, которые помогут подняться выше по рейтингу. В данной статье будет рассмотрен кейс от НИИАС-РЖД, в котором необходимо разработать алгоритм определения железнодорожной колеи и подвижного состава для предотвращения чрезвычайных ситуаций на железной дороге.

Спойлер: в конце статьи есть советы для улучшения базового решения.

Читать далее

Разбор базового решения для задачи «Радар тенденций новостных статей» с Цифрового Прорыва

Reading time6 min
Views1.3K

Привет, Хабр!

Это одна из трех статей, в которых я (автор канала Зайцем по ХаХатонам) рассказываю о задачах Всеросийского чемпионата Цифрового Прорыва, объясняю базовые решения (baseline) и даю советы, которые помогут подняться выше по рейтингу. В данной статье будет рассмотрен кейс от РБК по предсказанию численных характеристик, которые в полной мере показывают популярность статьи.

Спойлер: в конце статьи есть советы для улучшения базового решения.

Читать далее

Осмысление задачи и составление плана на хакатон

Reading time1 min
Views1.6K

Во втором выпуске цикла статей, подготовленных каналом Зайцем по ХаХатонам, о том, как участвовать в хакатонах, поделюсь советами, которые касаются составления плана на хакатон и проработки задачи.

Читать далее

Редкий кейс: как мы учили нейросети определять болезни животных

Reading time10 min
Views4.6K

В интернете вы легко найдете статьи о том, как нейросети помогают прогнозировать урожаи, сортировать огурцы, идентифицировать болезни растений по снимкам и еще много других применений в различных сферах и не только в сельском хозяйстве. Однако почти нет информации о том, как  нейросети помогают животным и людям по описаниям симптомов определять заболевания, чтобы вовремя предотвратить серьезные последствия для здоровья. Мы расскажем, как учили нейросеть выявлять болезни животных. Возможно, когда-то нейросети аналогичным образом смогут помогать людям, оперативно обрабатывая в различных каналах сообщения с симптомами заболевших, которые обратились за помощью при первых недомоганиях.

Читать далее

Фейс-контроль для лимонов и марсианская клубника: как я попал на стажировку в Россельхозбанк после участия в DS-конкурсе

Reading time10 min
Views4.6K

Думаю, осталось не так много людей, которые не слышали о хакатонах и соревнованиях по Data Science. О них полгода назад услышал и я. Участвуя во всём, что видел (и что-то даже выигрывая), я не смог пройти мимо AgroCode 2020, организованного Россельхозбанком. Мне удалось попасть в топ лучших участников по нескольким направлением, а в одном - и вовсе взять призовое место. Благодаря этим достижениям я стал Data Science специалистом в Центре Развития Финансовых Технологий Россельхозбанка. А как у меня это вышло – читайте ниже.

Читать далее

Information

Rating
2,773-rd
Location
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Date of birth
Registered
Activity

Specialization

Data Scientist
Lead
Python
Machine learning
Neural networks