💫 Эффективная среда для ML-экспериментов

MLOps ускоряет разработку ML-продуктов, но слабая интеграция окружений замедляет процесс. Что важно для эффективных экспериментов?

▪️ Доступ к данным — как к сырым, так и к обработанным (через Feature Store).
▪️ Масштабируемые вычисления — возможность запускать Spark, Dask и др.
▪️ Быстрые итерации — запуск прод-подобных ML-тренировок прямо из ноутбука.
▪️ CI/CD для ML — авто-тестирование и деплой при PR в релизные ветки.
▪️ Гит-интеграция — понятная структура хранения кода и шаблоны репозиториев.
▪️ Отслеживание экспериментов — локально и удаленно.
▪️ Совместимость с продом — ноутбуки работают в контейнерах с теми же зависимостями.

Что бы добавили? Делитесь мыслями в комментариях! ⬇️🔥

🚀 Прокачайте навыки Computer Vision

Этот репозиторий — кладезь туториалов по современным моделям компьютерного зрения.

От классики до новейших SOTA-решений:
🔹 ResNet — основа для многих CV-моделей
🔹 YOLOv11, RT-DETR — передовые модели детекции
🔹 SAM 2 — мощный инструмент для сегментации
🔹 Florence-2, PaliGemma 2, Qwen2.5-VL — мультимодальные модели нового поколения

📌 Репозиторий: https://clc.to/grscTA

🐳 DeepSeek-R1 — очередной значительный шаг в развитии ИИ. Для сообщества ML-разработчиков и исследователей этот релиз важен по двум причинам:

👉 Это модель с открытыми весами, имеющая уменьшенные, дистиллированные версии.
👉 Она использует и анализирует метод обучения, который позволяет воспроизвести модель рассуждений, подобную OpenAI o1.

Разберемся, как происходило обучение DeepSeek-R1: https://proglib.io/sh/SwVUWXrFN3

📚 Андрей Карпаты выпустил 3,5-часовой урок о предобучении, дообучении и обучении с подкреплением LLM — идеальное время для того, чтобы углубиться в тему и освоить основы ИИ... или выпить чашечку кофе (или три).

Ссылка на видео: https://clc.to/pq_ZUA

📊 Осторожно с box plot! Они могут вводить в заблуждение

На этом примере три разных набора данных дают похожие box plot, но их распределение совсем разное.

🔎 Что делать?
✅ Всегда проверяйте гистограммы, KDE и другие способы визуализации.
✅ Не доверяйте box plot вслепую — смотрите на детали распределения.

Вы сталкивались с такими ловушками?

Как классическая классификация ML помогает в реальном мире

🤖 Классификация в ML — это метод обучения, в котором модель обучается на размеченных данных и предсказывает, к какому классу относится новый объект.

✅ Фильтрация спама – чтобы в почте оставалось только важное.
✅ Рекомендации фильмов – Netflix знает, что ты любишь!
✅ Кредитный скоринг – банки решают, дать ли тебе займ.
✅ Предсказание мэтчей – как на нашем вебинаре по speed dating.

14 февраля мы разберём на практике задачу классификации:

- Как выбрать оптимальные признаки

- Что делать с несбалансированными данными

- Как интерпретировать результаты модели

🔥 Если уже работаешь с ML или только начинающий программист – приходи на наш вебинар, в котором мы разберем «как предсказывать мэтч на speed dating» .

Приходи!

Привет! 👋

Мы готовим новые вебинары и хотим сделать их максимально полезными для вас. Это поможет нам не только создавать актуальный контент, но и развивать проект, находя новые точки контактов для вас.

Ваши ответы дадут нам понимание, какие темы и форматы действительно важны, а также помогут сделать вебинары интереснее и продуктивнее.

Заполнение займет всего пару минут, а нам это очень поможет! Спасибо, что участвуете в нашем развитии! 💙

👉 Пройти опрос (https://clc.to/Jt3GNw)

🎓 Generative AI для начинающих — Курс

Изучите основы Generative AI с 21 уроком от Microsoft Cloud Advocates!

Что внутри?
✅ Learn — теория и ключевые концепции.
✅ Build — практика с примерами кода (Python & TypeScript).
✅ Keep Learning — дополнительные ресурсы для углубленного изучения.

Курс: https://clc.to/zElkpg

🔝 25 самых важных математических определений в Data Science

Собрали ключевые математические формулы, которые должен знать каждый специалист по данным. Что бы вы добавили в качестве 25?

🔍 Выявление сезонности во временных рядах через преобразование Фурье

Визуальный анализ — не единственный способ найти сезонные паттерны. Преобразование Фурье позволяет выявить скрытые периодические компоненты данных.

В статье рассматриваются:
📌 Что такое преобразование Фурье?
📌 Как использовать его в Python?
📌 Что такое периодограмма и как она помогает найти сезонность?

👉 Статья по теме: https://clc.to/DJQK8g

🗺️ GEOSpy AI может вычислить ваше точное местоположение всего по одному снимку.

Ссылка на проект: https://clc.to/1lCBfA

Что вы об этом думаете? Реальность или страшное будущее? 😨