Привет, Хабр!

Меня зовут Максим Шевченко и последние два года я занимаюсь развитием платформы экспериментов в Okko, одном из ведущих онлайн-кинотеатров в России. Наша команда разрабатывает инструменты, которые позволяют продуктовым командам самостоятельно проводить А/В тесты и анализировать их результаты. Мы отвечаем за весь цикл экспериментов – от помощи в дизайне и выдаче пользователям разного опыта до предоставления рекомендаций по принятию решений.

Когда речь заходит об А/В-тестах, первыми в голову приходят статистические методы: различные параметрические или непараметрические критерии и многое другое. Но если взглянуть шире, становится понятно, что статистика – лишь часть экспериментов. Довольно важная часть, но не единственная. В контролируемых онлайн-экспериментах также важны сплитование трафика, удобное управление изменениями пользовательского опыта, обработка данных, дашборды, система мониторинга и многое другое.

В этой статье я поделюсь опытом и результатами организации процесса экспериментов в компании, где нет собственной платформы для экспериментов или она только начинает развиваться. Если в вашей компании есть собственная платформа экспериментов и вы собаку съели на A/B-тестах, я вряд ли смогу вас удивить. Всех остальных интересующихся темой милости прошу под кат.

MLflow - это инструмент для управления жизненным циклом машинного обучения: отслеживание экспериментов, управление и деплой моделей и проектов. В этом руководстве мы посмотрим, как организовать эксперименты и запуски, оптимизировать гиперпараметры с помощью optuna, сравнивать модели и выбирать лучшие параметры. Также рассмотрим логирование моделей, использование их в разных форматах, упаковку проекта в MLproject и установку удаленного Tracking Server MLflow.

Здравствуй, хабр! Что-то я давно не писал, отбился от рук, а ведь когда-то мы целый курс машинного обучения на Хабре вели. Расскажу про свой недавний заход по собесам, что спрашивали, какие выводы сделал. Контекст: Applied Machine Learning science (в том числе этот ваш Generative AI), Нидерланды, уровень синьор+. Я долго получал отказы, старался не унывать и в конце таки нашил лычку Staff GenAI Field Solutions Architect в Google Cloud. Тут поделюсь статистикой собесов, полезными ресурсами и, конечно, всякими советами.

Сказ о том, как мы, дата-сайентист и аналитик данных, на троих с ChatGPT, без программиста и девопса, создали сервис пересказа новостей TechMix с текстом и озвучкой. ChatGPT писал код, а мы ему только поддакивали.

Авторы: Эдуард Ланчев, Илья Кузнецов, ChatGPT

1. Либо актуальность этого обучения будет падать, и так же будет падать процент автоматизации. С каждым месяцем меняются тематики и запросы.
2. Либо же вы можете переобучить модели слишком подробными выборками, которые имеют пересечения по категориям.

В минувшем году все только и говорили об ИИ и о том, как он может всё за вас сделать.

Мне нравится, когда кто-то или что-то работает за меня. Поэтому решил: попрошу-ка ChatGPT написать за меня новогодний пост:

«Эй, ChatGPT. А ты можешь реализовать большую языковую модель на SQL?»
«Нет, SQL не подходит для реализации больших языковых моделей. Язык SQL предназначен для выполнения запросов к данным, хранящимся в РСУБД и для управления этими запросами. Для реализации большой языковой модели требуются сложные алгоритмы, обширные датасеты, а зачастую — и фреймворки для глубокого обучения. SQL всеми этими возможностями не обладает.»

Что ж, лишний раз убеждаешься, что, если хочешь что‑то сделать хорошо – сделай это сам.

Давайте же воодушевимся этим оптимистическим планом и реализуем большую языковую модель на языке SQL.

Привет всем!

Сразу хочется отметить, что данная статья написана исключительно для людей, начинающих свое путь в изучении SQL и оконных функций. Здесь могут быть не разобраны сложные применения функций и могут не использоваться сложные формулировки определений - все написано максимально простым языком для базового понимания. 

P.S. Если автор что-то не разобрал и не написал, значит он посчитал это не обязательным в рамках этой статьи))) 

Для примеров будем использовать небольшую таблицу, которая показывает оценки учеников по разным предметам. В БД табличка выглядит следующим образом

Какую рекламу показать пользователю, красную или синюю?

Представьте, что вам нужно выбрать один из двух баннеров: красный или синий. Разумеется, вам бы хотелось показывать пользователю рекламу с наибольшим откликом.

Но как узнать, какой из баннеров имеет наибольший уровень кликабельности?

Чаще всего для ответа на этот вопрос используется A/B-тестирование. Группа пользователей разделяется пополам, и первой части показывают один баннер, а второй — другой. После этого можно вычислить уровень кликабельности и выбрать лучший из вариантов.

Предположим, что в конце A/B-тестирования у вас получились следующие результаты:

Сравнение Genuino 101 и Arduino UNO

В этот раз спустимся южнее, в городской округ Сочи и Сириус! Найдем места где могут быть проблемы из-за близости к жилью не самых лучших мест для уютной жизни на побережье Черного Моря и в горах у Красной Поляны.

Курортный город на побережье Черного моря, который известен своим уникальным сочетанием природных красот и мягкого климата. Также город известен некоторыми риэлторами, пытающимися впарить втридорога неликвид. С тысячами мемов про них в соцсетях.

Привет, я разработчик со стажем 6+ лет. Я успел поработать в 5 разных компаниях, как разработчиком, так и тимлидом (менеджером?), а также пробовал создать свою компанию с небольшим количеством разработчиков. В этой статье я бы хотел поделиться с вами мыслями о своем субъективном опыте формирования зарплатных ожиданий, какие ресурсы с информацией я использую для оценки, а также попробовать ответить на вопрос: “Так сколько же мне в итоге просить денег?!”

Подробный рассказ о том, как я свой дом и сад сделал умными. С фото, техническими деталями, стоимостями и выводами на будущее.

Итак, это случилось. Я добыл Flipper Zero в бою (ну, на самом деле мне его выдали на хакатоне), и естественно, что интереснее всего не играть в него, используя уже сделанные кем-то функции, а писать что-то новое. Примерно так же я развлекался с Pebble. Тут, кстати, все очень похоже — МК, RTOS, небольшой монохромный экранчик, си.

Поэтому давайте попробуем что-нибудь под него написать. Для начала, что-то совсем простое, чтобы освоиться с SDK, не закапываясь в отладку и сложности RTOS, но функциональное. Есть кнопки, есть экранчик, давайте напишем счетчик-кликер. Нажимаете кнопку — число увеличивается. Подойдет считать посетителей, круги на стадионе, взломанные домофоны или сообщения в чате русскоязычного комьюнити флиппера (по утрам, в особенно активное время там их бывает до 2к, так что я бы на вашем месте подумал, прежде чем нажимать кнопку Join).