🧠 Генеративные модели: будущее науки или оружие дезинформации

Сегодня генеративные нейросети умеют создавать тексты, изображения, аудио и видео, практически неотличимые от реальных. GPT, DALL·E, Sora, StyleGAN — эти технологии открывают перед человечеством огромные научные перспективы… но вместе с ними и новые риски.

Возможности:
✅ Автоматизация научных открытий

✅ Генерация синтетических данных для обучения моделей

✅ Помощь в программировании, анализе текстов и данных

✅ Поиск и формулировка научных гипотез

✅ Разработка лекарств и новых материалов

Угрозы:
➡️ Deepfake-контент и фейковые аудиозаписи

➡️ Генерация недостоверной информации и псевдонауки

➡️ Снижение доверия к подлинным источникам

➡️ Отсутствие прозрачности в происхождении данных

➡️ Этические и правовые вызовы

Что делать

Важно развивать не только технологии, но и инфраструктуру доверия: цифровую маркировку контента, прозрачные модели, фильтрацию, этические рамки.

Возможно, будущее потребует и нового уровня цифровой грамотности и критического мышления.

📣 А как Вы считаете: генеративный ИИ — это инструмент прогресса или угроза для общества?

❤️ — Безусловно, инструмент прогресса
👍 — Скорее угроза, чем польза

Библиотека дата-сайентиста #междусобойчик

📬 «Кажется, я слишком рано начинаю кодить…» — история подписчика

«Работая в ML, начинаю понимать, что недостаточно времени уделяю именно дизайну задачи. Часто сразу перехожу к моделированию, а потом сталкиваюсь с проблемами: не продумано, как формировать обучающую и тестовую выборки, где брать фичи, какие модели подойдут, как организовать пайплайн, чтобы результат можно было внедрить. И всё приходится переделывать заново».

На самом деле, вы не одиноки. Такой подход — распространённая ловушка даже среди опытных специалистов. Почему так происходит?

▶️ Потому что этап проектирования ML-задачи часто воспринимается как «бумажная работа», хотя именно он отличает эксперимент в ноутбуке от реальной работающей системы, внедрённой в продукт.

На что стоит обратить внимание до начала разработки

1⃣ Как устроены ваши данные?

— Есть ли временная структура? Тогда нельзя мешать строки случайно.
— Возможен ли data leakage?
— Хватает ли данных для всех классов или сегментов?

2⃣ Как делите данные на train / validation / test?

— По пользователям, по времени, по объектам?
— Отражает ли такое разбиение реальный сценарий в продакшене?

3⃣ Какие ограничения существуют?

— Сколько времени можно тратить на инференс?
— Где будет работать модель — в облаке, на сервере или на клиентском устройстве?
— Будет ли переобучение и как часто?

4⃣ Какая метрика действительно важна?

— Кто будет интерпретировать результат?
— Не приведёт ли фокус на «среднюю метрику» к ошибкам в критичных случаях?

5⃣ Как модель будет использоваться в продукте?

— Кто и как будет применять результат?
— Какие требования к explainability?
— Как встроить модель в существующий пайплайн?

Cоветы:
▶️ Перед тем как писать код, зафиксируйте ключевые параметры задачи в документе:
— цель,
— доступные источники данных,
— ограничения,
— целевую метрику,
— требования к внедрению.
▶️ Используйте ML Canvas — структуру, помогающую спланировать проект как с технической, так и с бизнес-стороны.
▶️ Возьмите за правило: потратить один день на проектирование — чтобы сэкономить три на переделках.

📣 А как вы подходите к постановке ML-задач? Что обязательно продумываете перед началом?

Библиотека дата-сайентиста #междусобойчик

🤔 Разметка данных: строить свою команду или отдать на аутсорс?

Когда проект переходит от MVP к реальному масштабированию, встаёт классический вопрос из data-ада:

Как организовать разметку данных — собрать собственную команду или поручить всё внешним подрядчикам?

🏠 In-house команда разметки

Плюсы:
— Полный контроль над качеством и процессами.
— Можно адаптировать под особенности продукта и задачи.
— Гибкая коммуникация между разметчиками и ML-командой.

Минусы:
— Найм, обучение, менеджмент — отдельный мини-отдел.
— Медленный запуск.
— Отвлечение от основного фокуса команды.
— Требуются ресурсы и процессы, которых может не быть.

🌍 Аутсорс/вендоры

Плюсы:
— Быстрый старт.
— Нет нужды тратить время на найм и операционку.
— Масштабирование по требованию.

Минусы:
— Почти нет контроля над качеством.
— Слепая зона: сложно понять, что именно и как размечается.
— Часто дорого — особенно при специфичных или нестандартных данных.
— Есть риск получить датасет, который придётся потом переделывать вручную.

💬 Классический холивар: контроль и кастомизация против скорости и удобства. Что на практике оказалось менее болезненным?

👀 Интересны кейсы, где удалось построить гибридную модель или обойтись без выгорания всей команды.

Библиотека дата-сайентиста #междусобойчик

💬 Вопрос от подписчика: как получить повышение

«Я уже 3.5 года работаю Data Scientist I в крупной компании из Fortune 50. За два последних цикла сам поднимал тему повышения. В первый раз мне обозначили зоны роста — я поработал над ними, показал прогресс, сделал всё как надо.

Во второй раз мне сказали, что дело не только в результатах — ещё и в бюджете, очереди на повышение и других факторах. А когда я попросил чёткий план, как всё-таки попасть на повышение — внятного ответа не получил.

И теперь думаю: а что вообще делать до следующего цикла? Повышения реально надо “добираться на ощупь”, или в нормальных компаниях дают конкретные ориентиры?»

Кратко: да, во многих местах повышение — это квест без карты.

Но есть способы повысить шансы и вернуть контроль:
🔎 Попросить у менеджера leveling guide и примеры задач следующего уровня (если их нет — это тоже сигнал).
🔎 Сделать свои достижения видимыми — внутри и за пределами команды.
🔎 Найти спонсора — не просто ментора, а человека с влиянием, который готов продвигать тебя.
🔎 Запросить карьерный план: «что я должен показать, чтобы через Х месяцев обсуждать переход на следующий уровень?»
🔎 Регулярно сверяться с ожиданиями — не только в циклах оценок.

🚩 Частая ошибка: думать, что «хорошо делать свою работу» = автоматически получить повышение. На деле — часто продвигаются те, чьё влияние заметно и кому доверяют больше ответственности.

🤔 А как с этим у вас? В вашей компании есть прозрачная система повышения? Или тоже всё на интуиции?

Библиотека дата-сайентиста #междусобойчик

🙃 ChatGPT на собесе — читерство или must-have навык?

Кандидат пришёл на интервью. Вопрос по ML — быстро накидал пайплайн, обсудил подход, выдал код.

Тех собеседующих терзают сомнения:

«Он точно сам это придумал? Или GPT помогал?»

А кандидат спокойно отвечает:

«Так я с ним и в проде работаю. Это инструмент, как Jupyter или Pandas».

📝 Одна сторона говорит:
«На собесе ты должен сам сформулировать гипотезу, выбрать метрику, предложить решение. Без ИИ.»

📝 Другая — возражает:
«Умение эффективно использовать GPT — такой же навык, как знание sklearn или prompt engineering. В реальности — без этого никуда.»

Как считаете, ChatGPT на собесе у DS — это:
❤️ — Современный инструмент, и пусть используют
👍 — Только на проде, а на собесе — пусть головой думает
🔥 — Зависит от уровня: для джуна — нет, для сеньора — норм
😆 — Уберите ваши собесы, мы уже в будущем

💬 Кидайте мысли в комментарии.

Библиотека дата-сайентиста #междусобойчик

😐 Холивар: удалённая работа для дата-сайентистов — проклятие или спасение

Удалёнка стала нормой с Covid, и многие перешли на полный remote. Вроде бы плюсы очевидны: нет потерь времени на дорогу, гибкий график, можно работать из любой точки мира.

Но… у многих заметно вырос уровень социальной тревожности, особенно когда дело доходит до презентаций результатов и командного взаимодействия. Меньше живого общения, меньше «неформальных» разговоров — и кажется, что давление во время редких встреч только усиливается. Сомнения и импостер-синдром подкрадываются чаще.

➡️ Основные проблемы:
🤖 Soft skills — критически важны в работе с командой и заказчиками
🤖 Без живого контакта сложно развивать навыки коммуникации
🤖 Технические успехи не всегда спасают, если не умеешь «продавать» результаты

➡️ Что с этим делать:
🤖 Пытаться больше общаться неформально онлайн
🤖 Использовать тренинги по коммуникациям
🤖 Выходить из зоны комфорта и делать презентации чаще
🤖 Возможно, частично вернуться в офис ради живого взаимодействия

И давайте сразу к главному спору:
❤️ — без живого общения и офиса soft skills у дата-сайентистов деградируют, и это угроза карьере
👍— современные коммуникационные инструменты позволяют развивать навыки и без офиса

Как вы думаете? Что важнее — привычка работать вживую или умение адаптироваться к новым форматам?

Библиотека дата-сайентиста #междусобойчик

💬 Опыт подписчика: как потратить часы на очистку данных после парсинга

Один из наших подписчиков поделился своим опытом очистки грязных данных после веб-скрейпинга. Делимся его историей — вдруг вы узнаете в ней себя.

Думал, самое сложное — спарсить данные. А оказалось — привести их в порядок.

На выходных я собрал датасет для своего сайд-проекта. Парсинг прошёл без особых проблем — за пару часов всё было готово. А вот дальше началось настоящее веселье.

С чем я столкнулся:
— Пропуски в случайных местах
— Дубли из-за повторных запусков
— Даты в абсолютно разном формате
— Цены, записанные как строки, иногда даже словами ("twenty")

Потратив несколько часов на эксперименты (и выпив больше кофе, чем хотел бы признать), я кое-как вычистил всё с помощью Pandas. Делюсь, что сработало:

1️⃣ Работа с пропущенными значениями

Удалять всё подряд не хотелось, поэтому подход был аккуратным:

# Удаляю строки, где вообще нет данных
df_clean = df.dropna(how='all')

# Остальное заполняю заглушками
df_filled = df.fillna("N/A")

2️⃣ Удаление дублей

Повторные запуски скрипта дали одинаковые строки. Решается в одну строку:

df_unique = df.drop_duplicates()

3️⃣ Приведение к нужным форматам

Это спасло меня от последующих багов:

# Привожу названия товаров к нижнему регистру
df['product_name'] = df['product_name'].str.lower()

# Преобразую даты (если ошибка — получаю NaT)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce')

# Преобразую цену в числовой формат
df['price'] = pd.to_numeric(df['price'], errors='coerce')

4️⃣ Очистка шума

Избавился от ненужного мусора:

# Удаляю колонку, если она вообще есть
df = df.drop(columns=['unnecessary_column'], errors='ignore')

# Оставляю товары только с ценой > 10
df_filtered = df[df['price'] > 10]

5️⃣ Первые инсайты

Когда всё стало чисто, можно было наконец-то что-то анализировать:

# Средняя цена по категориям
avg_price = df_filtered.groupby('category')['price'].mean()
print(avg_price)

# Гистограмма распределения цен
df_filtered['price'].plot(kind='hist', bins=20, title='Price Distribution')
plt.xlabel("Price")
plt.show()

Что я понял:
🟣 Парсинг — это только начало. Основная боль начинается после.
🟣 Pandas — суперсила. С его помощью можно разгрести 80% хаоса.
🟣 errors='coerce' — спасение. Преобразования не падают, если формат неожиданный.
🟣 В следующий раз сначала изучу практики очистки данных, а потом буду парсить.

Сейчас ищу хорошие подходы к:
🟣 Распознаванию цен, написанных словами ("forty-two" и т.п.)
🟣 Объединению разных форматов дат (особенно с названиями месяцев в разных языках)

💬 Если у вас есть свои фишки по чистке «грязных» парсинг-данных — расскажите в комментариях.

Библиотека дата-сайентиста #междусобойчик

😶 Истории подписчиков: cамый бесполезный совет от коллеги

Сегодня делимся историями, когда советы коллег звучали разумно… пока вы не попробовали их на практике.

👻 Просто запусти без параметров:

Настраивал модель XGBoost, попросил совета у старшего дата-сайентиста.
Он сказал: «Запусти без параметров, там всё по дефолту нормально».
Модель обучалась 9 часов и выдала результат хуже случайного угадывания.

👻 В SQL всегда используй SELECT *:

Коллега уверял, что так «надёжнее, вдруг что-то понадобится».
Итог — запрос возвращал по 2 ГБ данных, и ETL падал каждые выходные.

👻 Зачем тесты? У тебя же ноутбук:

Говорю: хочу написать пару unit-тестов для функции парсинга.
Ответ: «Не трать время, у тебя же всё в Jupyter, там видно же».
Через неделю нашли баг, который стоил клиенту два дня простоя.

💬 А какой самый «полезный» бесполезный совет вы получали?

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#междусобойчик

🚕 Как лог-трансформация спасла модель

Наш подписчик поделился лайфхаком, который снизил ошибку модели на 20% всего одной строкой кода.

В задаче регрессии (например, предсказание стоимости поездок Uber) оказалось, что таргет (fare) сильно скошен вправо: много маленьких значений + редкие, но вполне реальные высокие цены.

❌ Модели сложно учиться: редкие большие значения «тянут» распределение и портят общую картину.

➖ Простое решение — применить log1p к целевой переменной:
— большие значения сжимаются;
— малые почти не меняются;
— распределение становится ближе к нормальному;
— влияние «хвоста» снижается.

Схема:

y → log1p → модель → предсказания (log scale) → expm1 → предсказания (ориг. масштаб)

💡 Результат: MAE снизился на 20%.

Не магия, а классика — но про этот приём часто забывают. Если таргет имеет длинный правый хвост → лог-трансформация может резко улучшить качество.

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#междусобойчик

💻 Что под капотом у дата-сайентиста?

Говорят, ноутбук дата-сайентиста живёт в двух состояниях:
— «всё летает»
— «свопнулся насмерть при fit()»

Давайте проверим, кто на чём считает градиенты.
Расскажите в комментариях:
👉 модель ноутбука
👉 чип / GPU
👉 сколько ОЗУ спасает вас от крашей при обучении модели

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#междусобойчик