User
В прошлом году(2023) в мире больших языковых моделей(LLM) произошло много нового и нитересного. В новостях появились фразы о гонке искусственных интеллектов, а многие ведущие IT компании включились в эту гонку. Рассмотрим как все начиналось, кто сейчас занимает лидирующие позиции в гонке и когда роботы захватят мир.
Привет, Хабр!
В этой статье мы описываем полную методику быстрого пополнения словарного запаса при чтении неадаптированной литературы на иностранном языке. Статья будет интересна тем, кто владеет иностранным языком на уровне B2-С1 и столкнулся с необходимостью увеличить словарный запас на 5000-10000 новых слов за относительно короткий срок, напр. за полгода-год.
Методика опробована на английском языке и мобильном приложении Яндекс.Переводчик, однако может быть использована для любого другого языка и/или мобильного приложения.
С уважением,
Владимир
Привет, Хабр!
В этой статье я расскажу о своем опыте изучения английского языка и поделюсь вещами которые работали и не работали для меня. Процесс изучения языка очень индивидуален, и никогда нельзя утверждать что верный какой-то один метод / схема (хотя некоторые статьи на Хабре прямо говорят: вот этот метод правильный, а вот этот нет).
Начнем с бекграунда и причин.
Я – инженер машиностроитель (мой профиль – торцевые уплотнения вращающихся валов). Я начал работать в своей отрасли сразу после бакалавра, параллельно заканчивая магистратуру, и как только я начал работать, я стал стараться впитать как можно больше теоретических знаний по моей специальности из академических источников. Достаточно бысто я понял, что последняя серьезная книга по моей специальности на русском языке была написана в 1978 году. И спустя больше чем 40 лет технологии сильно поменялись, а вот их описание на русском языке отсутствовает. Зато я нашел на reddit людей работающих в штатах в моей же отрасли. Они мне насоветовали кучу классной литературы. Разумееется, она вся на английском, и русского перевода не имеет.
Начал свой путь изучения языка я в январе 2022 года с около нулевого уровня. В всех моих школах преподование английского языка было не на самомом высоком уровне, а в университете было достаточно выучить 30 предложений наизусть чтобы получить достойную оценку на экзамене.
Конечно, перед началом обучения я прочитал много статей на хабре о том как люди учат языки. Некоторые из них поражали скоростью овладения материалом (что-то вроде с нуля до fluent за 4 месяца). Но одна вещь была неизменна – у всех был какой-то план изучения языка.
Автор: Дмитрий Косаревский
Привет, Хабр! 👋
Меня зовут Дима Косаревский, я инженер данных (DE), увлеченный Data Science и всем, что связано с этим направлением.
Data Science позволяет извлекать ценную информацию из огромных объемов данных при помощи статистических и вычислительных методов.
В последнее время эти ИИ, вроде ChatGPT, врываются прямо во все сферы. И вот благодаря увлечению Data Science можно использовать этих ботов, чтобы помогать людям, да ещё и пообщаться с ними на разные темы. Здорово, правда?
ChatGPT действительно впечатляет. Он не только общается на разные темы, но еще и стихи сочинять умеет.
Вот один из примеров, которые я получил недавно:
Беспилотные автомобили, продвинутые голосовые ассистенты, рекомендательные системы – это только малая часть тех классных продуктов, которые создаются с помощью инженеров по машинному обучению и, думаю, не для кого не секрет, что за кулисами сего чуда стоит математика. Именно она играет главную роль в понимании алгоритмов машинного и глубокого обучения.
Машинное обучение держится на трёх основных столпах:
При создании продуктов на основе машинного обучения возникают ситуации, которых хотелось бы избежать. В этом тексте я разбираю восемь проблем, с которыми сталкивался в своей работе.
Мой опыт связан с моделями кредитного скоринга и предсказательными системами для промышленных компаний. Текст поможет разработчиками и дата-сайнтистам строить полезные модели, а менеджерам не допускать грубых ошибок в проекте.
Этот текст не призван прорекламировать какую-нибудь компанию. Он основан на практике анализа данных в компании ООО "Ромашка", которая никогда не существовала и не будет существовать. Под "мы" я подразумеваю команду из себя и моих воображаемых друзей. Все сервисы, которые мы создавали, делались для конкретного клиента и не могут быть проданы или переданы иным лицам.
Пусть предсказательная модель — это алгоритм, который строит прогнозы и позволяет автоматически принимать полезное для бизнеса решение на основе исторических данных.
Этот текст возник благодаря появившейся в Яндексе забаве random coffee — система назначает встречу двум случайным сотрудникам, если они указали, что хотят участвовать в таких встречах. Мои собеседники находили рассказ о том, чем я занимаюсь, интересным, и вот у меня дошли руки предложить его более широкой аудитории. 
Определение истинной смертности от COVID-19 требует дополнительного времени. Сегодняшние данные свидетельствуют о том, что общий коэффициент смертности составляет 3–4%, при этом уровень смертности от инфекции будет ниже.
1 ноября 2018 года Московская Область без объявления войны (объявленной парой лет ранее), ввела финансовые санкции. Против собственников территорий, предоставляющих плацдарм для распространения борщевика Сосновского. Ура!
Здравствуйте, друзья! По просьбе lostpassword решил написать краткую сводку о состоянии блокировки на текущий день. В данной статье используются данные полученные из неофициальной выгрузки РКН. В данной сводке не будут представлены отдельные IP-адреса различных проектов, а будут рассмотрены только префиксы размером от /24.