Data Scientist маминой подруги
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.
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 ...)
Разберем способы поднять точность модели!
Привет, чемпион! Возможно, перед тобой сейчас стоит задача построить предиктивную модель, или ты просто фармишь Kaggle, и тебе не хватает идей, тогда эта статья будет тебе полезна!
Наверное, уже только ленивый не слышал про Data Science и то, как модели машинного обучения помогают прогнозировать будущее, но самое крутое в анализе данных, на мой взгляд, - это хакатоны! Будь-то Kaggle или локальные соревнования, везде примерно одна задача - получить точность выше, чем у других оппонентов (в идеале еще пригодную для продакшена модель). И тут возникает проблема...
