У меня уже давно было убеждение что профессии, которые нейронные сети смогут заменить позже всего — это профессии, связанные с аналитикой и исследовательской работой. В самой этой мысли, конечно, ничего удивительного нет, удивительно то, на сколько самые крутые языковые модели, такие как GPT-4 Turbo, отстают от человека в решении таких задач — в десятки и более раз! Наглядно это продемонстрировали результаты, полученные учёными из нескольких ведущих мировых групп, занимающихся исследованиями и разработками искусственного интеллекта, ребята неплохо потрудились и представили новый набор данных с 466 задачами для оценки качества сильных-искусственно-интеллектуальных ассистентов (General AI Assistants). На этих задачах были проверены наиболее мощные языковые модели и агенты, работающие на их базе, а также произведено сравнение с решением этих же задач людьми.

Задачи разделены на три уровня сложности и для смакования превосходства над железяками давайте разберем по одной задаче из каждого уровня в порядке возрастания сложности. А судить о степени прокаченности «естественного» интеллекта необходимой для ответов на подобные вопросы оставлю уже вам.

Мне тут стало интересно, а на сколько лет можно прожить больше если исключить те факторы риска, на которые можно влиять самому? Чтобы ответить на этот вопрос я взял открытые данные одного из самых масштабных исследований влияния факторов риска на смертность “Global Burden of Disease 2019” [1] и с их помощью рассчитал оценку увеличения ожидаемой продолжительности жизни при условии исключения управляемых факторов риска. Чтобы было интереснее я оформил результаты в виде дашборда куда можно зайти выбрать страну, пол, возраст и факторы риска и посмотреть результаты. Под катом подробнее о процессе обработки данных, исходники самого дашборда на питоне и конечно подробно посмотрим на графики, там интересно.

Привет! Чем еще заняться на каникулах любителю Data Scienсe как не анализом тональности комментариев под новогодними обращениями?! На эту мысль меня натолкнули алгоритмы YouTube, выдавшие к просмотру первого января 2022 года два видео, с очень разными по эмоциональной окраске комментариями.

Тогда я подумал, что пошаговый разбор решения задачи классификации этих комментариев по их тональности мог бы стать довольно наглядным примером для знакомства с базовыми техниками обработки естественного языка, а о том, насколько это получилось предлагаю судить вам.

Недавно я завершил прохождение специализации Data Science на платформе Яндекс.Практикум и хочу написать, текст, который был бы полезен мне самому 8 месяцев назад, то есть — обзор содержания учебной программы того, что понравилось или напротив — не оправдало моих ожиданий, а также поделится некоторыми приемами, которые могут сделать обучение эффективнее.

Мозг человека часто называют самой сложной структурой из известных и теперь, с появлением новой самой подробной трехмерной модели фрагмента коры головного мозга человека, опубликованной командой Google AI, у нас появилась еще одна возможность чуть глубже проникнуть в устройство этого невероятного шедевра биологической эволюции и заодно немного поспекулировать на тему вопроса из заголовка.

Девятого ноября американский фармацевтический гигант — Pfizer объявил об успешном завершении третьей фазы клинических испытаний вакцины BNT162b2 против нового коронавируса, и полученных результатах в 90% эффективности.

Любопытно, что спустя всего 2 дня после пресс-релиза Pfizer, на сайте российской вакцины «Спутник V» (названной в честь прототипа корабля, отправившего первого человека в космос) было опубликовано сообщение о её 92% эффективности.

В этой статье мы сравним эти две вакцины, разберем принцип их работы, а так же поговорим о том, почему мировое научное сообщество довольно критически отнеслось к российской вакцине.