Это наконец произошло: нейросеть и человек написали книгу. Вместе! Рассказываем, как им помогали разработчики

В издательстве Individuum вышел сборник рассказов «Пытаясь проснуться», написанных писателем и художником Павлом Пепперштейном и генеративной нейросетью ruGPT-3, разработанной командой SberDevices. 

Асинхронный python без головной боли

Почему так сложно понять asyncio?
Асинхронное программирование традиционно относят к темам для "продвинутых". Действительно, у новичков часто возникают сложности с практическим освоением асинхронности. Но будь я автором самого толстого в мире учебника по python, я бы рассказывал читателям про асинхронное программирование уже с первых страниц. Вот только написали "Hello, world!" и тут же приступили к созданию "Hello, asynchronous world!". А уже потом циклы, условия и все такое.

Airtable & Telegram Bot — рецепт быстрого запуска

В данной статье рассмотрим интеграцию no-code базы данных с телеграмм ботом. Благодаря хорошему API и читабельной документации Airtable удобно использовать разработчику. При этом человеку, не знакомому с программированием, подвластно создание базы данных с нуля и аналитика без единой строчки кода. Фактически в данной статье получим готовый рецепт для быстрого запуска небольшого сервиса.

Анализ эффективности тренировок с помощью Python и линейной регрессии

Был ли эффект от регулярных тренировок? Я проанализировал данные своих предыдущих тренировок с помощью нескольких общепринятых методов и получил неоднозначные результаты.
 

Как мы классифицировали товары при разработке СDP-платформы

Сейчас мы активно развиваем собственную платформу клиентских данных (CDP) DV Platform. Коротко расскажу, зачем вообще она нужна. Платформа обрабатывает данные из маркетплейсов и позволяет создавать и передавать сегменты пользователей, которые с наибольшей вероятностью совершат покупки конкретной категории или товара. Это позволяет оптимизировать маркетинговые бюджеты и увеличивать онлайн-продажи брендов.

Spatial Transformer Networks Using TensorFlow

PyCharm 2022.2 EAP is open!

Распределённая настройка гиперапараметров с помощью Ray Tune

Перед вами третий материал из серии статей, посвящённой настройке гиперпараметров. Если вы только осваиваете эту тему — взгляните на первую статью, в которой говорится о том, что такое настройка гиперпараметров. Во второй части, посвящённой настройке гиперпараметров в XGBoost, мы исследуем практический пример.В первом материале нашей серии, состоящей из трёх частей, мы говорили о том, как подбор гиперпараметров способен помочь в деле поиска оптимальных настроек, позволяющих получить наилучшие результаты от использования моделей машинного обучения. Затем, во втором материале, мы разобрались с тем, как проводить настройку гиперпараметров в XGBoost, и выяснили, что модель, гиперпараметры которой подверглись настройке, даёт более точные прогнозы, чем модель, гиперпараметры которой не модифицировались.

Как заставить директора купить кондиционер

Утро, лето, жара. Я просыпаюсь в 6:00 весь в поту. В квартире 27, на улице 21. Но по дороге на работу солнце возьмет свое, а наш офис находится на солнечной стороне. Каждое утро я вхожу в душное помещение, открываю окна, в надежде хоть немного его проветрить, включаю кондиционер. Как вы понимаете, всем дует в спину и включить кондиционер на полную не получится. Температура немного стабилизируется к обеду.

Самообучаемый чат-бот python, который умеет искать ответы в Wikipedia

Давно хотел сделать своего собственного Jarvis. Недавно удалась свободная минутка и я его сделал. Он умеет переписываться с Вами, а также искать ответы на Ваши вопросы в Wikipedia. Для его реализации я использовал язык Python.

О чем боятся спросить Junior DS. Оптимизация кода

Привет всем! В данной статья я постараюсь ответить на вопросы, связанные с оптимизацией работы кода. Мы затронем различные возможности оптимизации работы кода, которые очевидны опытным специалистам и о них, нередко, даже не задумываются начинающие Data Scientist'ы.

Упущенные из виду факты о переменных и объектах в Python: все дело в указателях

В Python переменные и структуры данных не содержат объектов. Этот факт часто упускается из виду, и его трудно уяснить.

Вы можете успешно использовать Python годами, не вникая в нижеприведенные концепции, но полученные здесь знания, безусловно, облегчат решение многих из распространенных проблем Python.

RFM-анализ для успешного сегментирования клиентов с помощью Python

RFM — это метод, используемый для анализа потребительской ценности.

Он группирует клиентов на основе истории их транзакций:

• Recency (Давность) — Как давно клиент совершил покупку?

• Frequency (Частота) — Как часто они совершают покупки?

• Monetary Value (Денежная ценность) — Сколько они тратят?

HDMI OLED-дисплей в стиле стимпанк

Чёрт возьми! Я не мог оставить без внимания тот факт, что мой предыдущий дурацкий проект получил настолько живой отклик. Вряд ли мне когда-либо удастся превзойти такое соотношение приложенных усилий и полученных за них «интернет-очков». Дурацкий, глупый и бесцельный — похоже, это мои дежурные слова. А что станет наиглупейшим апгрейдом для глупейшего дисплея, как ни придание ему вида а-ля стимпанк? Но в моём представлении это никак не цепляние к шляпе покрашенных в золото шестерёнок. Если я говорю стимпанк, то подразумеваю фрезерованную латунь и накатку.

Практические применения генеративных моделей: как мы делали суммаризатор текстов

В последнее время вышло большое количество генеративных моделей для русского языка. Команды Сбера выпустили целое семейство авторегрессионных моделей ruGPT3, ruT5, о которых мы подробно писали ранее. Сегодня мы расскажем, как практически применять обучение таких моделей и какие продукты можно получить на их основе.

Как написать свой прокси с кроликом и рейт-лимитами и не изменить змее с сусликом

Пару лет назад мы в Just Work делали несколько похожих проектов, которые должны были обрабатывать данные, получаемые из одного внешнего HTTP API. Это API, несмотря на согласованные повышенные лимиты, изредка банило наши ключи доступа за малейшее превышение. Из-за этого ответственность за соблюдение лимитов лежала на клиентах. В дальнейшем, проектов, использующих это API, должно было становиться все больше, и заказчика не устраивала перспектива разбираться с каждой реализацией по отдельности.

Мой опыт с резиновым мужиком. Github Copilot

Первая моя ассоциация с Github Copilot - это резиновый мужик-автопилот из фильма "Аэроплан". Помню, в детстве я увидел этот фильм и потом реально думал, что так автопилоты и выглядят: какая-то смешная резиновая кукла надувается и начинает управлять самолётом. И вот, через столько лет меня не покидает ощущение, что передо мной надувается какая-то кукла и пытается писать за меня код.

Короче, нежданно-негаданно мне пришёл инвайт в GitHub copilot. Я и забыл про то, что когда-то запрашивал доступ - ажиотаж давно уже спал, вроде мир не захвачен машинами, а значит, не такой уж он и крутой, да? С другой стороны, недавно к нам на позицию senior python постучал чел и сказал, что большую часть нашего тестового задания он запилил при помощи copilot, так что определённо кто-то "пилотом" пользуется. В общем, непонятно: хорошо оно или плохо? Стану ли я теперь более продуктивным? Есть только один способ проверить: в бою.

Кластеризация, которую легко осуществить с помощью PyCaret

Содержание данной статьи изначально было опубликовано в последней книге автора статьи "Упрощение машинного обучения с PyCaret". Вы можете кликнуть здесь, чтобы ознакомиться с ней подробнее.

Рецепты REST OData в 1C: Python vs… PL/pgSQL !?

Для приготовления CRUD нам понадобится 1C, Python и ... PostgreSQL. Сначала нужно включить REST OData в 1C.

Большое сравнение 400 нейронных сетей для задачи классификации на более 8000 классов

Думаю, вы знакомы с графиками сравнения точности архитектур. Их применяют в задачах по классификации изображений на ImageNet. В каждом сравнении которые я мог встретить ранее в Интернете, как правило это было сравнение небольшого количества архитектур нейросетей, произведенными разными командами, и возможно в разных условиях.Кроме того в последнее время я наблюдаю изменения: появилось большое количество архитектур. Однако их сравнений с ранее созданными архитектурами я не встречал, либо оно было не столь масштабным.Мне захотелось столкнуть большое количество существующих архитектур для решения одной задачи, при это объективно посмотреть как поведут себя новые архитектуры типа Трансформер, так и ранее созданные архитектуры.