Data Scientict
Да, всего 20 строк кода и бот:
1) по качеству ответов будет соизмерим с ChatGPT-4;
2) будет отвечать очень быстро т.к. подключим мы его через Groq который в среднем в 10 раз быстрее других аналогичных сервисов;
3) будет поддерживать диалог и запоминать последние сообщения.
Привет! Меня зовут Екатерина Ванская, и я занимаюсь data science в компании Prequel. В этой статье я продолжу обзор рекомендательных алгоритмов, которым мы начали в предыдущем моем материале
(вот ссылка на первую часть).
Область рекомендаций усложняется по мере расширения сферы ее применения, с каждым новым вызовом и нюансом использования. По мере увеличения объемов данных и усложнения задач появлялись новые подходы, отличные от рассмотренных ранее простых коллаборативных моделей.
Привет! Я хочу рассказать вам о рекомендательных алгоритмах. Мы в Prequel создаем фильтры и эффекты для редактирования фото и видео. Создаем давно, и постепенно этих эффектов стало очень много. А с ними и пользовательского контента. Мы захотели помочь с выбором из этого многообразия, для чего нам и понадобилась система рекомендаций. Если масштабы вашей системы такие, что пользователям сложно в ней ориентироваться, возможно, что рекомендации могут помочь и вам.
Задуманный систем оказался слишком объемным для одной статьи, поэтому мы разбили его на две части. Перед вами первая, она посвящена постановке задачи и базовым методам решения. В этой части мы разберем коллаборативные модели от матричного разложения (на примере ALS) до neural collaborative filtering. Кроме того, будет небольшой обзор метрик и техник борьбы с проблемой холодного старта.
Мой первый опыт на Хабре получился не очень положительным, и, признаюсь, до сих пор смотря на комментарии и оценки, мне стыдно и больно где-то внутри.
Потому в имя исправления ошибок молодости решил написать серию статей о том, как дома собрать свою "идеальную" хранилку, или сервак, или мини облако. Поделюсь опытом, своими знаниями и пониманием, а также мыслями, которые могут помочь выполняя похожую задачу для себя.
TL;DR:
— в Rust намного больше достоинств, чем просто скорость и безопасность
— в Rust по умолчанию CDD (compiler-driven development, разработка через компилирование). Это как TDD, только CDD
— Rust — не сложный язык, особенно если не гнаться за максимальной производительностью
В этой статье я бы хотел рассказать:
— почему взгляд на Rust как на "memory safe C" очень сильно сужает область его возможного применения
— почему я смотрю на Rust как на очень удобный в разработке язык высокого уровня, которому просто случайно повезло оказаться невероятно быстрым
— почему разработка на Rust быстрее, чем многие думают
— почему Rust — это один из лучших языков общего назначения
В этой статье я собрал огромную коллекцию курсов, книг, и ресурсов для всех, кто любит и изучает машинное обучение. Сохраняйте себе эту подборку, чтобы не потерять, по мере выхода новых курсов, подборка будет обновляться.
Благодаря этим бесплатным курсам, вы сможете расширить свои знания и навыки в области машинного обучения, data science и искусственного интеллекта, повысить свою конкурентоспособность на рынке труда и открыть для себя новые возможности в карьере. Независимо от вашего уровня подготовки и опыта, вам обязательно найдется курс, который поможет вам достичь ваших целей.
Платные курсы могут оказаться достаточно затратными, особенно для новичков в области машинного обучения. При наличии достаточной мотивации и желания можно успешно освоить эту область без необходимости тратить деньги на платные курсы.
В 2024 году Rust остается одним из наиболее востребованных и перспективных языков программирования. Вот несколько причин, почему учить Rust может быть полезно:
1. Безопасность: Rust разработан с упором на безопасность, предотвращая многие типичные ошибки программирования, такие как доступ к памяти после ее освобождения или гонки данных. Это особенно важно для разработки критически важных систем, таких как операционные системы или встраиваемые приложения.
2. Производительность: Rust обеспечивает высокую производительность благодаря своей системе управления памятью и эффективной компиляции. Он позволяет писать быстрый и эффективный код, что делает его привлекательным для разработки высоконагруженных систем или игр.
3. Многопоточность: Rust предоставляет удобные инструменты для разработки многопоточных приложений. Он предлагает безопасные абстракции для работы с потоками и предотвращает гонки данных, что облегчает разработку параллельных программ.
4. Кроссплатформенность: Rust поддерживает различные платформы, включая Windows, Linux, macOS и другие. Это позволяет разрабатывать приложения, которые могут работать на разных операционных системах без необходимости переписывать код.
5. Растущее сообщество: Rust имеет активное и одно из самых быстрорастущих сообщество разработчиков. Это означает, что всегда есть доступ к обновленным библиотекам, учебным материалам и помощи от опытных разработчиков.
6. Востребованность на рынке труда: Rust становится все более популярным среди работодателей, особенно в области разработки системного и встраиваемого программного обеспечения. Умение программировать на Rust может открыть двери к новым возможностям и повысить вашу конкурентоспособность на рынке труда.
Привет, меня зовут Глеб Зарин, я ML-разработчик. Сегодня я расскажу, как я подготовился к собеседованиям на позицию Senior Machine Learning Engineer и получил работу мечты за рубежом.
Это статья с 21-ой ссылкой о подготовке к собеседованиям. Я собеседовался на позиции Machine Learning Engineer.
Разобрал основные этапы (алгоритмы, machine learning system design, поведенческий этап) и как к ним готовиться.
Краткий обзор курса, который я недавно закончил пилить на степике. Курс хардкорный :) В нем необходимо с нуля писать алгоритмы машинного. Наверное это один из лучший способов досконально разобраться в алгоритме.
Курс бесплатный: https://stepik.org/course/68260/promo
Как-то мне понадобилось ограничить доступ к статическому сайту. Я написал сервер, который просит пользователей войти через Телеграм и пропускает только людей из белого списка. Ничего сложного, но вдруг кому-то понадобится.
Поскольку блокировки интернета в РФ в последние недели и месяцы многократно активизировались, а маразм все крепчает и крепчает, стоит еще раз поднять тему обхода этих самых блокировок (и делаем ставки, через сколько дней на эту статью доброжелатели напишут донос в РКН чтобы ограничить к ней доступ на территории страны).
Вы, наверняка, помните отличный цикл статей на Хабре в прошлом году от пользователя MiraclePtr, который рассказывал о разных методах блокировок, о разных методах обхода блокировок, о разных клиентах и серверах для обходов блокировок, и о разных способах их настройки (раз, два, три, четыре, пять, шесть, семь, восемь, десять, десять, и вроде были еще другие), и можете спросить, а зачем еще одна? Есть две основные причины для этого.
Hello world!
Представляю вашему вниманию третью часть практического руководства по Rust.
Другой формат, который может показаться вам более удобным.
Руководство основано на Comprehensive Rust — руководстве по Rust от команды Android в Google и рассчитано на людей, которые уверенно владеют любым современным языком программирования. Еще раз: это руководство не рассчитано на тех, кто только начинает кодить 😉
Привет, Хабр!
Хочется рассказать о нашем опыте внедрения CI/CD в компанию. О том, как в целом работать с ним и как это работает у нас.
Статья нацелена на новичков конкретно в этой сфере и хотят чуть детальнее стандартной документации настроить деплой, может внедрить у себя, чуть адаптировать. Примеры достаточно гибкие и подходят для большинства задач в начинающих IT компаниях
Приятного прочтения, всем peace!
Мое наблюдение состоит в том, что мы — разработчики и продукты, сильно переусложняем, осознанно или нет, но всякие «„Архитектурные комитеты“, „Планирования“, „Апрувы у 50 отделов“ и деплои в 2-часовые окна, простыни текста сопровождающие простейшие фичи — это просто какой‑то бич современной разработки. Умные дяди с 20 летним опытом за плечами, с невозмутимыми лицами сутки напролет на созвонах обсасывают простейшие вещи вроде замены кнопки. Что это? Следствие усложнения программного обеспечения или засилие не тех людей не на тех местах? Или следствие входа в индустрию новичков, стремящихся простое сделать сложным?
В статье мы разберем что такое „переусложнение“, дадим ему определение и на реальных примерах разберем во что это выражается и как с этим бороться.
Когда мы говорим про решения на базе ИИ, кто-то может представлять себе просто обученные модели машинного обучения или нейросети, кто-то магический черный ящик, который умеет «делать магию» и желательно с «точностью 100%», а кто-то просто кусок кода, который надо заставить работать. И с определенной точки зрения каждый будет прав. Кто и в какой части прав, как все происходит чаще всего и какие типовые ошибки ждут на пути внедрения решений на базе ИИ – об этом решил рассказать в статье ниже.
