Пользователь
Если вы делаете финансовый проект или проект в сфере крипты, в котором сохраняются финансовые данные, вам понадобится модуль, который будет отвечать за правильную работу с финансовыми данными.
Правильное решение - это со старта внедрять бухгалтерию с двойной записью (double ledger).
Людям, не знакомым с принципами бухгалтерии, кажется, что бухгалтерия это сложно. На самом деле это не так, и я покажу вам, почему.
Прошло чуть больше месяца с релиза OLEG AI - моего бота, который рекомендует посты из пабликов Телеграма.
В этом посте - про новую модель рекомендаций и утечки памяти при использовании PyTorch.
Этот пост — о том, как я решил сделать систему коллаборативной фильтрации постов из пабликов Телеграма на основе машинного обучения.
И сделал: OLEG AI
В мире наступает революция ИИ, и в какой то момент мне стало казаться, что без меня она наступить не сможет. Поэтому я нашел курс по программированию нейросетей на Питоне Fast.AI, и решил придумать себе небольшой проект, чтобы поучиться на практике.
Я люблю Телеграм. И люблю иногда потупить в какую-нибудь ленту "информационного корма". В разное время я любил поразлагаться на Лепре, Дёти, Пикабу, но в итоге всеми этими источниками сладкого яда я остался недоволен.
И тогда я подумал: в Телеграме ведь куча источников, но Телеграм их не агрегирует по типу Фейсбука. Телеграм не собирает с нас лайки. Да, лайки это чистое зло и гореть им в аду, но иногда так хочется лайкнуть жопу фотомодели, нет?
А рекомендательные сервисы — это одно из направлений ML. А Телеграм — открытая система. Должно быть не сложно, подумал я. Оказалось чуть сложнее чем я думал, но получилось.