Обновить
1

Пользователь

Отправить сообщение

В научных гуманитарных статьях abstract и summary мало о чём говорят. Первое - трейлер, второе - совсем выжимка общих положений.

Я новейшие книги по истории загоняю в GPT и он даёт хорошие аннотации и анализ, который даёт понимание - надо ли это вообще читать.

Тут нет путаницы. Как раз говорится, что для маленьких компанию подойдут люди, которые могут и в DA, и в DS, а ещё лучше если ещё в дата инженерию, бэкенд и фронтенд, а то и в DevOps.

Мне кажется, что можно внедрить гибридную модель, подключив полнотекстовый поиск по bm25, особенно учитывая, что тут тексты могут быть очень разных размеров: от презентаций до полноценных книг.

Ну а у меня историческое.

И я со всем своим рвением, опытом в аналитике, DS, дата инженерии, со знанием Power BI, Data Lens, PostgreSQL, ClickHouse, AirFlow, и целой вереницей пайтоновских библиотек от pandas до TensorFlow иду лесом.

Информация

В рейтинге
Не участвует
Зарегистрирован
Активность

Специализация

ML разработчик
Старший
Git
Linux
SQL
Python
PostgreSQL
ClickHouse
Apache Airflow
Yandex DataLens
Metabase
PyTorch