Canal Data Secrets @data_secrets en Telegram

Data Secrets  

Data Secrets
Первый журнал о Data Science | Machine Learning | Big Data | Deep Learning | Neural Networks

По вопросам сотрудничества: @veron_28

https://telega.in/c/data_secrets

Реестр РКН: clck.ru/3FY3GN
54,592 Suscriptores
4,873 Fotos
411 Videos
Última Actualización 01.03.2025 14:38

Canales Similares

Neural Shit
46,483 Suscriptores
Поступач
5,506 Suscriptores

Всё о Data Science: Понимание и применение

Data Science, или наука о данных, является междисциплинарной областью, сочетающей математические и статистические методы, вычислительную инженерию и глубокое понимание предметной области. С каждым годом количество данных, генерируемых во всем мире, стремительно растет, что делает навыки, связанные с обработкой и анализом данных, крайне актуальными. От анализа пользовательского поведения в социальных сетях до оптимизации производственных процессов в крупных корпорациях, Data Science находит применение в самых различных сферах. В этой статье мы рассмотрим основные концепции Data Science, включая машинное обучение, большие данные, глубокое обучение и нейронные сети, а также их практическое применение в различных отраслях.

Что такое Data Science?

Data Science — это объединение статистики, анализа данных и машинного обучения для извлечения знаний и инсайтов из структурированных и неструктурированных данных. Эта область охватывает весь процесс работы с данными, начиная от их сбора и хранения до анализа и визуализации.

Важно отметить, что Data Science требует знаний в нескольких областях, таких как программирование, статистика, работа с базами данных и, в некоторых случаях, глубокое понимание специфики бизнеса или науки. Это делает специалистов в области Data Science многофункциональными и востребованными на рынке труда.

Каковы ключевые методы и технологии в Data Science?

Среди ключевых методов в Data Science можно выделить машинное обучение, статистическое моделирование, анализ временных рядов и визуализацию данных. Эти методы позволяют выявлять закономерности и тренды в данных, что является основой для принятия обоснованных решений.

Технологии, используемые в Data Science, включают языки программирования, такие как Python и R, а также инструменты и платформы для работы с данными, такие как Apache Spark, Hadoop и TensorFlow. Эти технологии помогают обрабатывать и анализировать большие объемы данных эффективно.

Как Data Science помогает в бизнесе?

Data Science помогает компаниям принимать более обоснованные решения посредством анализа данных о клиентах, рынке и внутренних процессах. Например, фирмы могут использовать анализ пользовательского поведения для таргетирования рекламы или оптимизации ценовой стратегии.

Кроме того, Data Science позволяет предсказывать спрос и оптимизировать запасы, что особенно важно для розничной торговли. Таким образом, компании, использующие Data Science, могут значительно повысить свою конкурентоспособность.

Что такое машинное обучение и какова его роль в Data Science?

Машинное обучение — это подмножество Data Science, которое фокусируется на создании алгоритмов, способных обучаться на данных и делать предсказания или принимать решения без явного программирования. Это ключевая технология для автоматизации анализа данных.

Машинное обучение применяется во множестве задач, начиная от классификации изображений и обработки естественного языка до предсказания финансовых трендов. Его использование позволяет значительно ускорить обработку данных и улучшить качество анализа.

Что такое большие данные и как они связаны с Data Science?

Большие данные (Big Data) представляют собой огромные объемы данных, которые сложно обрабатывать с помощью традиционных методов. В Data Science работа с большими данными требует использования специализированных технологий и методов обработки, таких как распределенные вычисления.

Правильное использование больших данных позволяет выявлять скрытые закономерности и делать более точные предсказания, что делает их важным аспектом для современных компаний, стремящихся улучшить эффективность своих операций.

Как нейронные сети используются в Data Science?

Нейронные сети — это метод машинного обучения, вдохновленный структурой и функцией человеческого мозга. Они особенно эффективны в задачах, связанных с обработкой изображений, звуков и текста. Нейронные сети могут автоматически извлекать признаки из данных, что делает их мощным инструментом в арсенале Data Science.

С помощью нейронных сетей можно решать такие задачи, как распознавание лиц, автоматический перевод языков и генерация текстов. Их способность «учиться» на больших объемах данных делает их незаменимыми в современных приложениях искусственного интеллекта.

Canal de Telegram Data Secrets

Data Secrets - это первый журнал о Data Science, Machine Learning, Big Data, Deep Learning и Neural Networks на русском языке. Если вы интересуетесь темами анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта, то этот канал для вас. Здесь вы найдете самые свежие новости, статьи, обзоры и советы от экспертов в области Data Science

Канал открыт для сотрудничества. Если у вас есть интересные материалы или вы хотите разместить рекламу на канале, обращайтесь к администратору по контакту @veron_28. Мы всегда открыты к новым партнерствам и идеям

Присоединяйтесь к Data Secrets и окунитесь в мир больших данных и искусственного интеллекта. Для подписки перейдите по ссылке: https://telega.in/c/data_secrets

Últimas Publicaciones de Data Secrets

Post image

Наши друзья из ecom.tech запустили видео-подкаст “AI в действии”. В нем они говорят о свежих новостях в мире DS, о трендах и о том, как наука может найти свое применение в бизнесе.

Ведущий подкаста — Петр Лукьянченко, руководитель ML-департамента в eсom.teсh.

Уже опубликовали два эпизода: в первом гостем был Алексей Масютин, руководитель Центра Искусственного интеллекта НИУ ВШЭ. Порассуждали о том, как сегодня начинать свой путь в data science, что представляет из себя DS в крупных IT-компаниях и даже успели немного погрузиться в специфику разработки и развития мультимодальных архитектур.

Гостем второго выпуска стал Юрий Дорн, руководитель программы AI Masters в Институте ИИ МГУ.
В этой части говорили о том, где заканчивается теория и начинается практика в DS. Когда нужно перестать читать книги и начать писать код? Что нужно знать, чтобы быть классным специалистом? А может быть, теория переоценена и нужно сразу идти соревноваться на kaggle? Постарались сформулировать набор советов для тех, кто думает, с какой стороны подступиться к изучению Data Science и как правильно найти учебный материал, подходящий под конкретную ситуацию.

Первый эпизод:
🙂 Смотреть
🙂 Слушать

Второй эпизод: 
🙂 Смотреть
🙂 Слушать

Реклама. ООО «Умное пространство», ИНН: 7811554010. Ерид: 2W5zFJ36FGU

01 Mar, 14:02
2,644
Post image

Ух ты: сегодня на первом месте в топе paper of the day на Hugging Face статья от Sber AI и AIRI

Она посвящена новой и первой опенсорсной (!) модели переноса головы с картинки на картинку GHOST 2.0.

Задача похожа на face swap, но немного сложнее: тут нужно адаптировать голову под всю сцену, следить за цветом кожи, контрастом и другими характеристиками. В то же время, решения получаются практичнее. Например, в отличие от face swap, ничего не ломается, если форма лиц source (откуда переносим) и target (куда переносим) разная.

Архитектура GHOST 2.0 похожа на единственное существовавшее до этого момента решение – модель HeSer (Head Swapper), из которой позаимствовали идею двух основных модулей.

1. Aligner – модуль, реконструирующий голову для вставки в таргет. В основе подобие StyleGAN, входной эмбеддинг для которого генерируют три энкодера. Первые два считывают лицо, прическу и другие детали с source изображения. Последний – позу и выражение лица с target изображения, и меняли относительно HeSer именно его.

В старом решении один из энкондеров был избыточен, обучался с ликами и сильно все портил. Пришлось корректировать и архитектуру, и лосс, и датасет, и процесс трейна. На этом этапе уже виден огромный прогресс по сравнению с HeSer (см. картинку 1).

2. Blender – вставка головы в target фон. В оригинале здесь работала связка извлечения цветного референса для раскраски + сама зашивающая в таргет все маски и изображения модель UNet. Однако оказалось, что генератор цвета провоцирует появления серых областей, а из-за UNet вокруг головы образуется белое пространство.

Поэтому в архитектуре заменили принцип работы и того, и другого. Color Creator теперь сам заполняет все серые области на основе общих оттенков изображения, а в UNet добавили механизм экстраполяции маски, который как бы накладывает фон еще раз поверх вставки головы. При этом, чтобы вырезанных областей от маски не оставалось, картинки еще и постобрабатывали с помощью Kandinsky 2.2. Он с помощью простого запроса качественно закрашивал серость без необходимости файнтюнинга.

Результат – на лицо голову. Метрики подросли, да и на глаз качество результатов сильно приятнее предыдущих алгоритмов.

🔥 Страница проекта | Хабр | Статья | Демо

28 Feb, 16:24
11,658
Post image

По интернету пролетела новость о том, что в следующем квартале Meta планирует выпустить собственный ИИ-чат. Компания будет тестировать подписочную систему и добавлять в чат инструменты: все, как в популярных ChatGPT, Сlaude и тд.

Тем временем реакция Альтмана: "ок, пойду сделаю соцсеть"

28 Feb, 15:31
9,249
Post image

CTO социальных платформ VK Сергей Ляджин в подкасте рассуждал о AI-технологиях в продуктах компании и технологических вызовах, которые в целом нас ожидают.

Это интересно: он говорил не только про улучшение пользовательских сценариев, но и создание новых, которых еще нет. AI меняет нас, мы меняем AI, и каждый раз появляется что-то новое.

Полный выпуск смотрите здесь.

28 Feb, 13:44
9,934