​​Что почитать сегодня – NOTA AI/ML Daily Digest. 1. Дизайн классов: что такое хорошо? Автор статьи делится опытом проектирования классов и предлагает советы, которые помогут избегать типичных ошибок. Рассматриваются вопросы атомарности контракта классов, необходимости чистоты кода и управления зависимостями между классами, а также вреда от злоупотребления шаблонами проектирования. Статья акцентирует внимание на важности простоты и понятности кода, что облегчает его поддержку и развитие, и предлагает конкретные методики для достижения этих целей. https://habr.com/ru/companies/dataart/articles/443756/ ———————————————————— 2. Named Entity Recognition Program Evaluations Статья представляет обзор оценки моделей распознавания именованных сущностей (NER) для коммерческих NLP-продуктов. Команда Anno.Ai провела анализ NER-сервисов от разных провайдеров, включая AWS Comprehend и Microsoft Azure Cognitive Services. Оценка базировалась на наборе данных Ontonotes и включала сравнение точности, полноты и F1-меры. Финч выделилась среди других сервисов за счет последовательной производительности и расширенных возможностей обогащения данных. https://anno-ai.medium.com/anno-ai-people-places-things-named-entity-recognition-9c1bb52c2ba7 ———————————————————— 3. A Thorough Intro to Pandas for Data Analysis II Статья является продолжением вводного руководства по использованию Pandas для анализа данных. В ней подробно рассматриваются методы инспекции, фильтрации и редактирования данных с использованием структур данных Series и DataFrame. Объясняются функции для импорта и экспорта данных, методы для первичного осмотра набора данных, а также детально описываются способы выбора и фильтрации частей данных с применением оператора индексации, loc и iloc. Автор делится советами и лучшими практиками для работы с библиотекой Pandas. https://battox.medium.com/a-thorough-intro-to-pandas-for-data-analysis-ii-d09cbbf67cd ———————————————————— Теги: #algorithms #nlp #pandas