Как стать автором
Обновить
45
Алерон @Aleron75read⁠-⁠only

Data Scientist маминой подруги

Отправить сообщение

Как алгоритм Recovering Difference Softmax (RDS) делает рекомендации и уведомления точнее и эффективнее

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение5 мин
Количество просмотров978

Алгоритм Recovering Difference Softmax (RDS) — полноценный подход к оптимизации уведомлений и контента для повышения вовлеченности пользователей. Алгоритм выбирает единственно лучший вариант, удерживая пользователей дольше и возвращая их чаще.

Если коротко, улучшает работу алгоритмов машинного обучения, особенно когда нужно делать выбор из нескольких вариантов.

Как RDS превращает простые сигналы в рост вовлечённости? Разбираемся в статье!

Читать далее

Грязные схемы на собеседованиях: как мошенники используют разработчиков и обманывают работодателей

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение7 мин
Количество просмотров7.1K

Хотите узнать, как при найме кандидаты могут вас обмануть или как, устраиваясь на работу, случайно создать себе серьёзные проблемы? Тогда эта статья точно для вас.

⚠️ Этическое предисловие

Эта история основана на реальном кейсе одной организации, которая массово поставляла кандидатов на рынок труда в разных регионах и направлениях.

Сотрудники организации получили серьёзные проблемы с правоохранительными органами. А сотрудник, которого трудоустроили через такую схему, оказался в центре внимания как внутренней, так и внешней службы безопасности - с допросами, проверками и серьёзными последствиями.

Читать далее

Model Context Protocol (MCP): как подружить нейросети со всеми API за пару кликов

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение9 мин
Количество просмотров9.5K

Казалось бы, совсем недавно мир только начал знакомиться с тем, что такое большие языковые модели (LLM). Вскоре после этого появились их многочисленные вариации — на любой вкус и цвет, от узкоспециализированных до универсальных моделей. Затем началась волна интеграций: LLM начали встраивать в различные сервисы, приложения и API, упрощая и автоматизируя рутинные процессы.

Следующим стало появление LLM-агентов — интеллектуальных систем, способных самостоятельно принимать решения и выполнять сложные задачи, взаимодействуя с внешними сервисами. Вместе с ростом их популярности возникла новая проблема — отсутствие единого стандарта взаимодействия между агентами и их окружением.

И вот, компания Anthropic представила решение этой задачи — новый протокол Model Context Protocol (MCP), который стандартизирует взаимодействие агентов с различными сервисами и между собой.

Давайте разберёмся, что такое MCP, и с чем его едят!

Читать далее

Как Duolingo юзает машинное обучение для прокачки английского: кратко и по делу

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Количество просмотров7.7K

Теперь всё, что раньше делали люди — создание курсов, проверку ответов, адаптацию персонализированных заданий — почти полностью взял на себя ИИ.

Duolingo — это уже давно не просто приложение с разноцветными совами и скучными заданиями. В 2025-м генеративный ИИ позволил Duolingo быстро создавать новые курсы, и за год почти удвоить число языковых курсов! Как им это удалось и что это значит лично для тебя — рассказываем подробнее...

Читать далее

Правда или нет, что Google победил Cursor?

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Количество просмотров20K

Вы, вероятно, уже слышали, что Google выпустил Firebase Studio как полноценную среду для AI-разработки, основанную на мощной модели Gemini. 

Очевидно, гигант не захотел отставать и тоже запрыгнул в поезд хайпа AI-продуктов. Но способен ли он составить реальную конкуренцию популярному Cursor?

Сегодня мы погрузимся в мир двух популярных AI-инструментов для разработки: облачной платформы Firebase Studio от Google и интегрированного AI-редактора Cursor от Anysphere.

Читать далее

Собеседовали 25 джунов в Data Science: кого стоит брать и почему?

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение5 мин
Количество просмотров2.2K

Привет, чемпион! Меня зовут Артём, я работаю в Сбере и преподаю в Вышке. Сегодня поговорим о текущей ситуации с наймом джунов в Data Science. Для начала немного личной истории.

Несколько лет назад, только начиная свой путь в Data Science, я наткнулся на анонс большого и насыщенного курса «Введение в соревновательный Data Science». Сомневался, стоит ли покупать: хотелось скорее устроиться на работу, чем получить золотую медаль на Kaggle. В итоге купил и не прогадал — на собеседовании отлично пригодились знания по отбору признаков. Но интереснее другое: спустя пару недель автор курса, Алерон Миленкин, заметил мою 300-дневную серию на Stepik и позвал пообщаться. Так мы встретились в офисе Додо, поговорили про рынок труда в DS, и съели пару додстеров. Тогда я понял главное: нетворкинг решает почти всё — именно благодаря ему я позже нашёл работу и начал преподавать.

Читать далее

Вайб-кодинг: революция для стартаперов или ловушка для программистов? Обзор инструментов

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Количество просмотров15K

Привет, чемпион! В этой статье я Никита и мой биг бро Алерон  мы вместе окунёмся в одну из самых хайповых тем года — vibe-coding решения. Почему это "болото"? Сейчас расскажем!

Вроде бы сначала всё выглядит просто: красиво, удобно, даже соблазнительно. Но спустя неделю ты уже перестаёшь писать код и просто таскаешь блоки, задаваясь вопросом: "А зачем я JS учил?". И это не шутка! Многие после первого успеха с vibe-coding начинают по-другому смотреть на разработку и сроки реализации. Но GitHub удалять рано — у всего есть оборотная сторона.

🔥vibe-coding — это проклятие или подарок Прометея? Давай разбираться.

Читать далее

Mixture of Experts: когда нейросеть учится делегировать

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение8 мин
Количество просмотров1.3K

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.

Читать далее

SmolAgents: или как заставить LLM работать на тебя за 30 минут

Время на прочтение4 мин
Количество просмотров9.6K

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.

Читать далее

Vision Transformer-применение трансформеров в задачах компьютерного зрения

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Количество просмотров3.3K

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.

Читать далее

30 трюков на Python с описанием преимущества

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение6 мин
Количество просмотров16K

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!

Изучить трюки 🐍

Улучшаем python код в пару кликов

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение7 мин
Количество просмотров3.1K

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.

Улучшать проекты!

5 способов оптимизации функций в Python

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение3 мин
Количество просмотров3.1K

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.

Ускорить свой код!

Топ 5 продвинутых инструментов Data Science. Изучи за выходные и будешь выделяться

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение10 мин
Количество просмотров16K

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!

Изучать новое!

Дообучаем Llama 3.1 у себя дома

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение8 мин
Количество просмотров32K

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!

Дообучать LLM!

Делаем своего AI стилиста на python

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение3 мин
Количество просмотров4.2K

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!

Переодеть коллег

PandasAI — кратно ускоряем работу аналитика данных в одну строчку

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение5 мин
Количество просмотров14K

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

Читать далее

Midjourney и промпты для пиксельных артов

Время на прочтение2 мин
Количество просмотров5.3K

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:

Посмотреть промпты

Угнали все мои телеграм каналы на 50к+ подписчиков. Вернул спустя месяц. План действий

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Количество просмотров13K

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.

Читать далее

ChatGPT пройдёт собеседование по Data Science вместо вас

Время на прочтение10 мин
Количество просмотров18K

Привет, чемпион!

Возможно, ты сейчас готовишься к собеседованию в какую-нибудь IT-компанию. Скорее всего, тебе будут задавать технические вопросы, поэтому тебе приходится готовиться. Но, возможно, ты всё равно не сможешь ответить на все вопросы правильно. Как быть?!

А слышал ли ты про новую умную chatGPT? А что, если Я тебе скажу, что больше готовиться к собеседованиям так усердно не нужно! Что?! Задаваемые тебе вопросы можно делегировать chatGPT.

В общем, нет времени объяснять, давай устроим собес для chatGPT по Data Science и узнаем, сможет ли сетка его пройти?! Всё по классике — спрашиваем вопросы по 4 секциям:

  • Программирование — Python и алгоритмы,
  • Написание SQL-запросов,
  • Data Science и статистика,
  • ML System Design.
Читать дальше →
1

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Сочи, Краснодарский край, Россия
Работает в
Зарегистрирован
Активность

Специализация

Ученый по данным, ML разработчик
Ведущий
От 800 000 ₽
Python
ООП
Bash
Git
SQL
Linux
Docker
Java
PostgreSQL
Nginx