DataHub: как делиться структурированными данными и получать за них донаты?
В этой статье основатель платформы DataHub рассказывает о том, как создать FREE и SPONSORED репозитории данных, а так же в чем их отличия.
Перейти к статье | DATApedia
В этой статье основатель платформы DataHub рассказывает о том, как создать FREE и SPONSORED репозитории данных, а так же в чем их отличия.
Перейти к статье | DATApedia
Хабр
DataHub: как делиться структурированными данными и получать за них донаты?
Привет! Меня зовут Андрей Шмиг, я основатель и разработчик платформы DataHub - Crowd Data Sourcing at Hand , своего рода GitHub для данных. В этой статье речь пойдёт о том, как создать FREE и...
👍4🔥2
Алгоритм, сделавший ChatGPT таким «человечным» — Reinforcement Learning from Human Feedback
ChatGPT генерирует разнообразный и привлекательный для человека текст. Но что делает текст «хорошим»? В этой статье разобран алгоритм, который позволяет согласовать модель машинного обучения со сложными человеческими ценностями.
Перейти к статье | DATApedia | #DS_AI
ChatGPT генерирует разнообразный и привлекательный для человека текст. Но что делает текст «хорошим»? В этой статье разобран алгоритм, который позволяет согласовать модель машинного обучения со сложными человеческими ценностями.
Перейти к статье | DATApedia | #DS_AI
Хабр
Алгоритм, сделавший ChatGPT таким «человечным» — Reinforcement Learning from Human Feedback
Представление о том, каким должен быть ИИ в массовой культуре, порождает наши ожидания от него ChatGPT генерирует разнообразный и привлекательный для человека текст. Но что делает текст «хорошим»? Это...
🤩6🔥2
EasyPortrait — портретная сегментация и анализ лиц
В данной статье рассказывается о новом наборе данных EasyPortrait, описан процесс его создания от идеи до разметки, и представлены обученные на нем нейронные сети.
Перейти к статье | DATApedia | #DS_AI
В данной статье рассказывается о новом наборе данных EasyPortrait, описан процесс его создания от идеи до разметки, и представлены обученные на нем нейронные сети.
Перейти к статье | DATApedia | #DS_AI
👍1
DataHub: веб-песочница для тех, кто изучает SQL
В этой статье показывается на что способен веб-редактор MySQL хранилища и почему это отличный инструмент для работы тем, кто изучает SQL.
Перейти к статье | DATApedia
В этой статье показывается на что способен веб-редактор MySQL хранилища и почему это отличный инструмент для работы тем, кто изучает SQL.
Перейти к статье | DATApedia
👍2
Самостоятельное обучение стало проще с Notion AI. Онлайн школы скоро вымрут? Пример SQL курса
В этой статье показано на простом примере как новичку в IT сфере упростить себе путь осваивания хард скиллов и не платить онлайн школам много денег.
Перейти к статье | DATApedia | #DS_AI
В этой статье показано на простом примере как новичку в IT сфере упростить себе путь осваивания хард скиллов и не платить онлайн школам много денег.
Перейти к статье | DATApedia | #DS_AI
Хабр
Самостоятельное обучение стало проще с Notion AI. Онлайн школы скоро вымрут? Пример SQL курса
Всем привет! Я решила основательно погрузиться в дебри Notion. Использую его абсолютно для всего: планирование, чек‑листы, база знаний, заметки и т. д. Теперь осваиваю Notion AI...
❤4
Лучшие ИИ-инструменты для аннотирования видео в 2023 году
В статье рассматриваются некоторые из лучших инструментов аннотирования видео на основе ИИ.
Перейти к статье | DATApedia | #DS_AI
В статье рассматриваются некоторые из лучших инструментов аннотирования видео на основе ИИ.
Перейти к статье | DATApedia | #DS_AI
👍2
Forwarded from SQLpedia | Базы данных
Алоха, коллеги! Запускаем рубрику #fromInterviewWithLove!
Сегодня будет дана задача по SQL для начинающих специалистов.
Задача: В базе данных хранятся данные о продажах продуктов в разных магазинах. Необходимо вывести список магазинов, в которых были проданы все виды товаров. Таблица sales содержит следующие поля:
- id - уникальный идентификатор продажи;
- store - название магазина;
- product - название продукта.
Решение SQL запросом:
SELECT store
FROM sales
GROUP BY store
HAVING COUNT(DISTINCT product) = (SELECT COUNT(DISTINCT product) FROM sales);
Данный запрос группирует данные по названию магазина и находит количество уникальных продуктов, проданных в каждом магазине. Затем он сравнивает это количество с общим числом уникальных продуктов в таблице sales. Если количество уникальных продуктов в магазине равно общему количеству уникальных продуктов в таблице, значит все продукты были проданы в данном магазине. Результат запроса - список магазинов, в которых были проданы все виды товаров.
SQLpedia
Сегодня будет дана задача по SQL для начинающих специалистов.
Задача: В базе данных хранятся данные о продажах продуктов в разных магазинах. Необходимо вывести список магазинов, в которых были проданы все виды товаров. Таблица sales содержит следующие поля:
- id - уникальный идентификатор продажи;
- store - название магазина;
- product - название продукта.
Решение SQL запросом:
FROM sales
GROUP BY store
HAVING COUNT(DISTINCT product) = (SELECT COUNT(DISTINCT product) FROM sales);
Данный запрос группирует данные по названию магазина и находит количество уникальных продуктов, проданных в каждом магазине. Затем он сравнивает это количество с общим числом уникальных продуктов в таблице sales. Если количество уникальных продуктов в магазине равно общему количеству уникальных продуктов в таблице, значит все продукты были проданы в данном магазине. Результат запроса - список магазинов, в которых были проданы все виды товаров.
SQLpedia
👍6❤4🔥3😱1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Любой важный созвон на удаленке проходит именно так
😁26🔥3🥰2
Массивный курс по управлению данными и обзор новинок от NVIDIA. Дайджест полезных текстов про ML и дата-аналитику
В этой статье — смесь фундаментальных трудов и более «популярных» статей на тему ML, искусственного интеллекта и дата-аналитики. Думаю каждый найдет здесь для себя что-то интересное.
Перейти к статье | DATApedia
В этой статье — смесь фундаментальных трудов и более «популярных» статей на тему ML, искусственного интеллекта и дата-аналитики. Думаю каждый найдет здесь для себя что-то интересное.
Перейти к статье | DATApedia
Хабр
Массивный курс по управлению данными и обзор новинок от NVIDIA. Дайджест полезных текстов про ML и дата-аналитику
Привет, Хабр! Делюсь новым уловом текстов, которые помогут вам лучше разобраться в темах ML, искусственного интеллекта и дата-аналитики. В этой подборке — смесь фундаментальных трудов и более...
❤3👍3
Как мы разрабатывали алгоритм для анализа уникальных посетителей
В этой статье рассказано о решении для анализа уникальных посетителей. Описаны недостатки существующих на рынке решений и рассказано, почему надо остановиться именно на видеоаналитике
Перейти к статье | DATApedia
В этой статье рассказано о решении для анализа уникальных посетителей. Описаны недостатки существующих на рынке решений и рассказано, почему надо остановиться именно на видеоаналитике
Перейти к статье | DATApedia
❤5
Как структурировать проекты машинного обучения с помощью GitHub и VS Code: полная инструкция с настройками и шаблонами
Статья о том, как организовать файлы в проектах машинного обучения, используя VS Code.
Перейти к статье | DATApedia
Статья о том, как организовать файлы в проектах машинного обучения, используя VS Code.
Перейти к статье | DATApedia
👍1
Откуда Карты знают, когда приедет автобус
В этой статье рассказывается что у «Транспорта» под капотом, какие алгоритмы отвечают за то, чтобы автобусы появлялись на карте, двигались по ней плавно и реалистично, а прогноз был максимально точным.
Перейти к статье | DATApedia
В этой статье рассказывается что у «Транспорта» под капотом, какие алгоритмы отвечают за то, чтобы автобусы появлялись на карте, двигались по ней плавно и реалистично, а прогноз был максимально точным.
Перейти к статье | DATApedia
👍6🔥4
PromptGPT: оптимизируем промт для GPT-4
Автор статьи написал небольшой тул, который измеряет качество модели на различных промтах и позволяет выбрать оптимальный. В этой статье автор сначала расскажет как этот тул работает, а потом покажет процесс оптимизации промта
Перейти к статье | DATApedia | #DS_AI
Автор статьи написал небольшой тул, который измеряет качество модели на различных промтах и позволяет выбрать оптимальный. В этой статье автор сначала расскажет как этот тул работает, а потом покажет процесс оптимизации промта
Перейти к статье | DATApedia | #DS_AI
😁6👍3
Тварь дрожащая или право имею: как мы лепили виртуального юриста из русскоязычных нейросетей
В статье рассказывается об опыте обучения русскоязычных и зарубежных моделей нейросетей российскому законодательству.
Перейти к статье | DATApedia | #DS_AI
В статье рассказывается об опыте обучения русскоязычных и зарубежных моделей нейросетей российскому законодательству.
Перейти к статье | DATApedia | #DS_AI
❤1👍1
Как построить систему геоаналитики с применением ML
В этой статье рассмотриавются примеры работы сервисов геоаналитики VK Predict. Выясняется, какие модели машинного обучения используются при построении таких систем и из каких этапов состоит разработка продукта с возможностями геоаналитики.
Перейти к статье | DATApedia
В этой статье рассмотриавются примеры работы сервисов геоаналитики VK Predict. Выясняется, какие модели машинного обучения используются при построении таких систем и из каких этапов состоит разработка продукта с возможностями геоаналитики.
Перейти к статье | DATApedia
👍2
Бустим топ: внедрение ML в ранжирование каталога
В этой статье расскажут, почему задача ранжирования каталога важна для бизнеса, как была построена систему ранжирования каталога на основе ML и переход на нее с эвристик.
Перейти к статье | DATApedia
В этой статье расскажут, почему задача ранжирования каталога важна для бизнеса, как была построена систему ранжирования каталога на основе ML и переход на нее с эвристик.
Перейти к статье | DATApedia
👍4
Особенности прогнозирования продаж и оттока в условиях неопределенности
В этом посте автор опишет свой опыт построения модели прогнозирования продаж конвергентных продуктов (2019-2021), а также прогнозирования оттока мобильных абонентов в 2022 году. Расскажет, как работала модель в относительно стабильный период до 2020-го года, и какие корректировки пришлось внести впоследствии.
Перейти к статье | DATApedia
В этом посте автор опишет свой опыт построения модели прогнозирования продаж конвергентных продуктов (2019-2021), а также прогнозирования оттока мобильных абонентов в 2022 году. Расскажет, как работала модель в относительно стабильный период до 2020-го года, и какие корректировки пришлось внести впоследствии.
Перейти к статье | DATApedia
👍2
Slovo и русский жестовый язык
В этой статье рассказывается о непростой задаче распознавания русского жестового языка (РЖЯ) для слабослышащих. Также затронуты основные особенности РЖЯ, и проблемы и сложности самого языка, и процесс его сбора и разметки.
Перейти к статье | DATApedia | #DS_AI
В этой статье рассказывается о непростой задаче распознавания русского жестового языка (РЖЯ) для слабослышащих. Также затронуты основные особенности РЖЯ, и проблемы и сложности самого языка, и процесс его сбора и разметки.
Перейти к статье | DATApedia | #DS_AI
👍3