Кто еще не подписан на наш главный канал — очень рекомендуем!

В «Библиотеке программиста» вас ждут фундаментальные IT-темы, Git, рынок труда, главные новости и, конечно же, мемы😎

Вот вам топ недавних постов:
🔍про коммиты в ветках Git
🔍новость о создании сверхразумного ИИ
🔍подборка инфографик на фундаментальные темы
🔍дайджест нейросетей для разработки

👉Подписаться👈

Что такое аугментация данных? Можете привести примеры?

Под аугментацией данных понимается увеличение выборки данных для обучения через модификацию существующих данных. Компьютерное зрение — одна из областей, где очень полезно увеличение объема данных. Есть много модификаций, которые мы можем сделать с изображениями:

— Изменить размер
— Горизонтально или вертикально перевернуть
— Добавить шум
— Деформировать
— Изменить цвета
#вопросы_с_собеседований

🐍🎸 Курс Django. Часть 1: Django — что это? Обзор и установка фреймворка, структура проекта

Рассмотрим особенности, принцип работы, плюсы и минусы Django. Покажем, как установить фреймворк в виртуальное окружение, создать, настроить и запустить первый проект.

🔗 Основной сайт
🔗 Зеркало

Что мы знаем о LLM (учебник)

Если оставить в стороне безумие толпы, стоит задуматься о том, что мы конкретно знаем о LLM на данный момент и как эти идеи вызвали недавний энтузиазм про ИИ. Это поможет оценить актуальность текущих исследований и возможности.

Читать статью

Нейронные сети, графы и эмерджентность

Автор пробует осветить некоторые интересные области науки, с которыми он сталкивался в контексте работы с нейронными сетями, и найти между ними взаимосвязь. Данная статья не претендует на истину в последней инстанции и является всего лишь попыткой посмотреть на нейронные сети под другим углом.

Читать статью

Очередной #дайджест по Python:

✍️ Монетизация фреймворков
Маленькая заметка о монетизации aiogram.

✍️ Протоколы в Python
Обучающий материал о протоколах, сравнение абстрактных базовых классов и протоколов, подтипизация на практике.

✍️ Книга по Open Source процессору спутниковой интерферометрии PyGMTSAR (Python InSAR)
Необычная статья от харизматичного автора.

✍️ Аналитика небольших данных: как совместить Excel, Python и SQL с помощью инструментов с открытым исходным кодом

✍️ Пример уменьшения размерности данных с помощью линейных и нелинейных методов в Python
По мере того, как данные растут и становятся более сложными, извлекать информацию становится все труднее, а визуализация становится более накладной. Методы уменьшения размерности данных решают эту проблему, предоставляя меньшее количество измерений (столбцов) при сохранении наиболее важной информации. Мы можем потерять некоторые детали, но получить более простое представление данных, которое легче обрабатывать и сравнивать.

Про какой учебный проект вы рассказывали/показывали его на первом собеседовании?
#интерактив

Комплексные приложения для работы с данными с SQL и Jupyter

Этот всеобъемлющий курс дает пошаговое введение в создание приложений для работы с данными с использованием блокнотов Python, SQL и Jupyter. Он даже включает в себя введение в визуализацию с использованием plotly и других.

Читать курс

В чем разница между машинным обучением с учителем и без учителя?

Для обучения с учителем требуются данные, помеченные для обучения. Например, чтобы провести классификацию (задача обучения с учителем), вам нужно сначала пометить данные, которые вы будете использовать для обучения модели, для классификации данных по помеченным группам; в то же время обучение без учителя не требует явной маркировки данных.
#вопросы_с_собеседований

Более простой метод обучения управлению роботом

Исследователи из Массачусетского технологического института и Стэнфорда создали метод машинного обучения, который может создать контроллер для робота, дрона или автономного транспортного средства, более эффективный, чем другие методы.

Читать статью

📖 ТОП-10 книг, без которых не обойтись ни одному программисту

Мы подготовили для вас подборку из 10 книг, без которых не обойтись ни одному профессионалу в IT. Эти книги станут для вас настольными на долгие годы.

🔗 Основной сайт
🔗 Зеркало

Представьте, что вы за час можете научиться чему угодно — что бы это было?
#интерактив

Откажитесь от хардкодинга в новом проекте по науке о данных  — вместо этого используйте файлы конфигурации

Как эффективно взаимодействовать с файлами конфигурации в Python.

Читать статью

💬🦙 LlamaIndex: создаем чат-бота без боли и страданий

В этой статье рассмотрим мощный фреймворк для работы с большими языковыми моделями LlamaIndex: узнаем, как настроить и использовать LlamaIndex, и увидим его в действии на примере поиска ответа в заданном тексте

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало

OnnxStream: минимизация потребления памяти при генерации изображений

Задача — запустить Stable Diffusion, включающую большую трансформирующую модель c почти 1 миллиардом параметров, на Raspberry Pi Zero 2 с 512 МБ RAM, не добавляя дополнительного пространства подкачки и не выгружая промежуточные результаты на диск. Рекомендуемый минимальный объём RAM/VRAM для Stable Diffusion составляет 8 ГБ.

Читать статью

❗«Библиотека программиста» в поиске контент-менеджера для ведения телеграм-каналов

Ищем человека, который грамотно пишет, разбирается в контенте и в одной из этих трех тем:
👉Data Science
👉Frontend
👉мобильная разработка

Мы предлагаем частичную занятость и полностью удаленный формат работы — можно совмещать с основной и находиться в любом месте🌴

Подробнее о вакансии и форма для отклика — по ссылке.

Ждем вас в команде!

ИИ и мощность: этические проблемы автоматизации, централизации и масштабирования

За последнее десятилетие такие темы, как объяснимость (компьютеры генерируют объяснение того, почему они вычисляют результаты, которые они делают) и справедливость/предвзятость (решение проблемы, когда алгоритмы имеют худшую точность для одних групп людей, чем для других) привлекли больше внимания в этой области.

Читать статью

В чём разница между машинным обучением и глубоким обучением?

Машинное обучение позволяет обучать компьютерную систему без её фактического программирования. А глубокое обучение — это подвид машинного обучения, который основан на аналогии нейронных сетей человеческого мозга. Это похоже на то, как наш мозг работает для решения проблем: чтобы найти ответ, он пропускает запросы через различные иерархии концепций и связанных вопросов.
#вопросы_с_собеседований

Функции — это векторы

Концептуализация функций как бесконечномерных векторов позволяет нам применять инструменты линейной алгебры к огромному спектру новых задач, от обработки изображений и геометрии до подгонки кривых, переноса света и машинного обучения.

Читать статью

🤯Что такое ансамбль методов? А аугментация данных?

Готовимся к собеседованиям по Data Science и проверяем себя на практических задачках: «Библиотека программиста» запустила два канала специально для специалистов по Data Science и тех, кто хочет ими стать👨‍🏫

Подписывайтесь:
👉Библиотека собеса по Data Science — тут мы готовимся к интервью
👉Библиотека задач по Data Science — тут решаем задачи, проходим тесты и изучаем код