ИИ и Работа с ним | NOTA

​​Что почитать сегодня – NOTA AI/ML Daily Digest.

1. Реальная стоимость жизни в Кремниевой Долине для разработчика

Автор описывает расходы и доходы семьи из 3 человек, проживающей в Кремниевой Долине. Раскрывает размер зарплаты программиста, расходы на аренду дома, продукты, машину, увлечения. Отмечает положительные моменты (погода, природа) и проблемы (дороговизна, пробки, преступность).

https://habr.com/ru/articles/503062/
————————————————————

2. How to build and deploy a lyrics generation model — framework agnostic

Автор описывает свой опыт по созданию нейросетевой модели для генерации рэп-текстов на основе большого датасета лирики. Рассказывает о сборе данных, подготовке, тренировке модели, разработке веб-интерфейса. Указывает на открытый код проекта в GitHub.

https://towardsdatascience.com/how-to-build-and-deploy-a-lyrics-generation-model-framework-agnostic-589f3026fd53
————————————————————

3. Why developers need career coaching

Статья рассказывает о преимуществах карьерного коучинга для программистов. Коучинг помогает развить навыки общения и мягкие навыки, которые важны для работодателей. Коуч может помочь с планированием карьерного роста, овладением новыми технологиями и поддержанием конкурентоспособности на рынке труда в условиях быстрого развития IT-индустрии.

https://medium.com/getting-better-together/why-developers-need-career-coaching-aba0219d44be
————————————————————

Теги:

#career #nlp

​​Что почитать сегодня – NOTA AI/ML Daily Digest.

1. ChatGPT прошёл собеседование в Google на должность младшего инженера-программиста грейда L3

Статья о том, что чат-бот ChatGPT, созданный компанией OpenAI, успешно прошёл тестовое собеседование в Google и был принят на должность младшего программиста. Однако при решении логических задач ChatGPT ошибся, в отличие от LaMDA от Google. Представлены детали должности, затронута тема о том, будет ли искусственный интеллект заменять программистов в будущем.

https://habr.com/ru/news/715278/
————————————————————

2. Aligning RGB channels using NCC

В статье рассматривается задача раскрашивания черно-белых фотографий коллекции Прокудина-Горского путем выравнивания RGB-каналов с помощью нормированной кросс-корреляции. Загружается примерное изображение из коллекции, разделяется на 3 канала, которые последовательно сдвигаются для максимизации NCC и объединяются в цветное изображение. Приводятся детали реализации алгоритма на Python.

https://siddhant-shah.medium.com/aligning-rgb-channels-using-ncc-fceaa6effa57
————————————————————

3. Four Random Thoughts Vol. 5

В статье автор делится четырьмя случайными мыслями: 1) о книге Born to Run и о том, как автору захотелось начать бегать после ее прочтения; 2) о том, что для работы с ИИ нужно овладеть основами программирования; 3) об авторском скептицизме в различных областях; 4) об особенностях жизни бездомных в Сан-Франциско.

https://medium.com/@solsona/four-random-thoughts-vol-5-979235df826
————————————————————

Теги:

#gpt #image_ai #career

​​Что почитать сегодня – NOTA AI/ML Daily Digest.

1. 25 прикольных вопросов для собеседования по машинному обучению

Статья предлагает 25 интересных вопросов, которые могут быть заданы на собеседовании по машинному обучению. Они затрагивают различные аспекты теории и практики машинного обучения, такие как регрессия, классификация, нейронные сети. Цель вопросов - не только проверить знания кандидата, но и стимулировать глубокий анализ и дискуссию.

https://medium.com/nuances-of-programming/25-%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D1%85-%D0%B2%D0%BE%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%BE%D0%B2-%D0%B4%D0%BB%D1%8F-%D1%81%D0%BE%D0%B1%D0%B5%D1%81%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F-%D0%BF%D0%BE-%D0%BC%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D1%83-%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8E-17c6087892f5
————————————————————

2. An Introduction to Regularization in Machine Learning

Статья рассказывает о регуляризации как методе машинного обучения, позволяющем избежать переобучения модели. Рассматриваются два основных подхода к регуляризации - Ridge regression и Lasso regression. Описывается математическая суть каждого метода и его преимущества.

https://python.plainenglish.io/cross-validation-and-regularization-part-2-97c31c762631
————————————————————

3. A Google engineer shares her technical interview tips

Интервью с сотрудницей Google, инженером Леанн Джонсон. Она рассказывает о своем профессиональном пути, работе в Google и подготовке к собеседованию. До Google она работала в NASA. Для подготовки к интервью читала книги и создавала флеш-карты. Дает советы аспирантам Google акцентировать внимание на объяснении логики, а не на идеальном решении.

https://blog.google/inside-google/life-at-google/google-engineer-shares-her-technical-interview-tips/
————————————————————

Теги:

#career #algorithms

​​Что почитать сегодня – NOTA AI/ML Daily Digest.

1. Биномиальное распределение

Статья посвящена биномиальному распределению, которое применяется для описания случайных процессов с двумя исходами. Проводится симуляция бросков монетки на Python, результаты которой соответствуют теоретическому биномиальному распределению. Показано, что этот вид распределения можно использовать для моделирования различных процессов, например работы call-центра.

https://medium.com/nuances-of-programming/%D0%B1%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B5-%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5-5171e049504e
————————————————————

2. Semi-Supervised Outlier Detection Using PyOD

Статья посвящена полуприсмотровой идентификации отклонений с использованием библиотеки PyOD. Рассматриваются четыре метода: KNN, KDE, PCA и Isolation Forest. Для сравнения их применены к данным о порозитете, проницаемости и плотности. Показано, что каждый метод имеет свои особенности выделения отклонений. В целом, статья наглядно демонстрирует работу различных моделей для полуприсмотровой идентификации отклонений.

https://ai.plainenglish.io/semi-supervised-outlier-detection-using-pyod-d1b5a7f73616
————————————————————

3. Role of Analytics in a Digital Business

Данная статья рассматривает роль аналитики в цифровых бизнесах. Цифровой бизнес - это использование цифровых технологий для переосмысления бизнес-процессов. Аналитика позволяет оптимизировать операции компании, понимать клиентов и увеличивать доходы посредством таргетированных предложений. Автор выделяет пять областей, где аналитика может сыграть большую роль: улучшение операций, понимание клиентов, прогнозирование, обеспечение безопасности и вовлечение сотрудников.

https://medium.com/hackernoon/role-of-analytics-in-a-digital-business-e4762b20272f
————————————————————

Теги:

#algorithms #python #career

​​Что почитать сегодня – NOTA AI/ML Daily Digest.

1. Программы пишут программы, или стоит ли разработчикам осваивать новые профессии

Статья рассматривает вопрос о том, насколько реальна угроза потери работы программистами в связи с развитием нейронных сетей, способных генерировать программный код. Автор приходит к выводу, что современные ИИ-системы умеют переводить текстовое описание задачи в код, но пока не могут полноценно заменить человека-программиста при создании промышленного ПО.

https://habr.com/ru/articles/717874/
————————————————————

2. Psst… Time To Jack Up Your Dumb Chat Bot Brain Using Wit.ai

Статья рассказывает о том, как с помощью сервиса Wit.ai научить чат-бота, работающего через Messenger Facebook, понимать естественный язык и уметь извлекать смысл из сообщений. Демонстрируется процесс обучения бота распознавать локации, категории и сентименты для получения погодных прогнозов и картинок на заданные темы.

https://chatbotsmagazine.com/psst-time-to-jack-up-your-dumb-chat-bot-brain-using-wit-ai-aada04e8a303
————————————————————

3. Everything you need to know about Named Entity Recognition!

Статья раскрывает тему распознавания именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER) - технологии, позволяющей выделять в тексте имена сущностей таких как люди, организации и места. Рассматриваются подходы к решению задачи NER с помощью классификации, машинного обучения и глубоких нейронных сетей. Описываются основные типы сущностей и метрики оценки.

https://umagunturi789.medium.com/everything-you-need-to-know-about-named-entity-recognition-2a136f38c08f
————————————————————

Теги:

#career #nlp

​​Что почитать сегодня – NOTA AI/ML Daily Digest.

1. Немного примеров match/case в Python 3.10

Статья рассказывает о новой возможности Python 3.10 - операторе сопоставления с шаблонами match/case. Приводятся примеры использования этого оператора для сравнения переменных со значениями и обработки данных, разделенных разделителем. Оператор позволяет упростить написание кода и сделать его более читаемым по сравнению с предыдущими вариантами на if/else.

https://habr.com/ru/articles/585216/
————————————————————

2. A Leaders Guide to Navigating the Complex Landscape of Software Engineering

Статья советует руководителям ПО сосредоточиться на таких аспектах как карьерный рост, баланс работы и личной жизни, обучение сотрудников, признание заслуг, командная работа и др. Это позволит создать мотивирующую среду, удерживающую талантливых специалистов и повышающую эффективность разработки.

https://medium.com/@mymail01/a-leaders-guide-to-navigating-the-complex-landscape-of-software-engineering-91c8551047fb
————————————————————

3. How to mitigate customer pain points through implementation of digital transformation (DX) technology

Статья рассматривает, как технологии цифровой трансформации помогают снизить больные точки покупателей на разных этапах ритейла: прогнозирование спроса, управление запасами, персонализированная реклама, оплата без очереди, экологичная упаковка. Приводятся примеры использования таких технологий компаниями Amazon и Lotte Mart.

https://aws.amazon.com/ru/blogs/industries/how-to-mitigate-customer-pain-points-through-implementation-of-digital-transformation-dx-technology/
————————————————————

Теги:

#python #career #devblog

​​Что почитать сегодня – NOTA AI/ML Daily Digest.

1. Голосовые приложения: миллиардный рынок, который в России не замечают

В статье рассматривается быстроразвивающийся рынок голосовых приложений. Отмечается, что число устройств с голосовыми ассистентами превышает число смартфонов, однако контента для них пока недостаточно. Приводятся статистические данные о росте использования голосовых помощников. Автор констатирует недооценку этого рынка в России и прогнозирует его дальнейшее стремительное развитие.

https://habr.com/ru/articles/474516/
————————————————————

2. How to jumpstart your career in data science?

В статье рассматриваются способы начать карьеру в области data science. Рекомендуется мотивировать себя чтением блогов и прослушиванием подкастов, начинать с небольших проектов для накопления опыта, решать реальные задачи, размещать код на GitHub. Указывается на важность поиска поддержки в случае трудностей на платформах Stack Overflow, GitHub, Quora.

https://medium.com/@aishuraniman/how-to-jumpstart-your-career-in-data-science-d28f24e96298
————————————————————

3. Super Easy Text Classification by Sentence Vector with sister (library)

В статье описывается простой подход к классификации текстов, основанный на представлении предложений в виде векторов с помощью библиотеки sister. Приводится код на Python, реализующий загрузку данных, получение векторов предложений, обучение модели SVM и оценку точности классификации на наборе данных IMDb. Отмечается, что классификация выполняется всего за 27 строчек кода.

https://towardsdatascience.com/super-easy-text-classification-by-sentence-vector-with-sister-library-843eabf962ae
————————————————————

Теги:

#nlp #career #python

​​Что почитать сегодня – NOTA AI/ML Daily Digest.

1. Нейронные сети, DeepFake и колени: как обмануть рентгенолога

Статья рассказывает об исследовании, в котором ученые создавали фейковые рентгеновские снимки колен с помощью нейронных сетей. Эти снимки обманывали врачей-специалистов. Цель заключалась в расширении базы данных для обучения ИИ, чтобы в дальнейшем совершенствовать диагностику. DeepFake позволил получить данные без нарушения медицинской этики и соблюдения законов о конфиденциальности.

https://habr.com/ru/articles/702492
————————————————————

2. Improve newspaper digitalization efficacy with a generic document segmentation tool using Amazon Textract

Статья рассказывает о том, как использовать инструмент Amazon Textract для сегментации документов и повышения эффективности оцифровки газет. Amazon Textract позволяет распознавать текст, список, таблицы и изображения в сканированных документах. Это облегчает извлечение и структурирование данных из оцифрованных материалов.

https://aws.amazon.com/ru/blogs/machine-learning/improve-newspaper-digitalization-efficacy-with-a-generic-document-segmentation-tool-using-amazon-textract/
————————————————————

3. 10 High Paying Technology Jobs You Can Aim for Better Salary in 2023

Статья рассматривает десять высокооплачиваемых профессий в области технологий, на которые можно ориентироваться в 2023 году для получения высокой зарплаты. Среди них: специалисты по искусственному интеллекту, системные инженеры, специалисты по облачным технологиям, разработчики веб-сервисов, специалисты по кибербезопасности и др.

https://medium.com/javarevisited/top-10-technology-jobs-for-programmers-and-it-professionals-c10784090031
————————————————————

Теги:

#image_ai #career

Добро пожаловать на канал ИИ и Работа с ним | NOTA!

Здесь мы ежедневно публикуем подборки статей, в которых эксперты и энтузиасты IT-индустрии делятся своими знаниями, опытом и историями с реальных проектов.

Этот канал посвящен искусственному интеллекту и машинному обучению, а если вас интересуют и другие направления, подписывайтесь на наши каналы:

Про Frontend каждый день | NOTA
Про Backend каждый день | NOTA

По любым вопросам можно писать сюда: @nota_admin

Теги для навигации:
Языки - #python #rlang #cplusplus #csharp
Направления - #data #algorithms #image_ai #nlp
Инструменты - #tensorflow #pandas #hadoop #jupyter #gpt #sql
Смежные темы - #devops #architecture #mobile
Другое - #devblog #career #softskills