Wagtail — лучшая CMS на python в нашей галактике

Wagtail - это популярная CMS на основе Django. Django предоставляет огромные возможности - с его помощью созданы не только сайты, но и, например, популярный веб-сервис комментариев disqus, веб-сервис хранения git репозиториев bitbucket и многое другое. На django можно создать все что угодно.

ETL-пайплайны на Airflow: Хороший, Плохой, Злой

Airflow это популярная опенсорсная платформа управления задачами. В частности его используют для построения ETL-пайплайнов. Например, мне доводилось переливать данные между базами данных, хранилищами и озерами данных с его помощью. А также я использовал его для препроцессинга данных для моделей машинного обучения. Но так ли подходит Airflow для ETL на сегодняшний день?

Веб приложение для анализа и визуализации выборов в Государственную Думу в 2021

Выборы прошли 17-19 сентября, и новости о них постепенно уходят из повестки. Однако, результаты выборов - это не только таблица с итоговым процентом голосов за партии и кандидатов. Это большой массив данных, который был сформирован при участии миллионов людей. Эти данные содержат в себе тысячи историй, которые не расскажет итоговая таблица.

Как понять ROC-кривые с помощью Python

Если вы погуглите ROC curve machine learning, то Википедия выдаст вам такой ответ: Кривая рабочих характеристик приёмника, или ROC-кривая, представляет собой график функции, который иллюстрирует диагностические возможности системы двоичного классификатора при изменении её порога распознавания.

Выбираем логин на Яндекс.Почте

Много лет назад я зарегистрировал себе несколько трех- и четырехсимвольных адресов на Яндекс.Почте. Они оказались очень удобными, потому что их легко писать и диктовать, особенно вместе с доменом ya.ru.

Разбираемся с параллельными и конкурентными вычислениями в Python

Я собираюсь рассказать историю о еде, раскрывающую различные возможности конкурентного и параллельного выполнения кода в Python.
 

RAD для софт-процессоров и немного «сферических коней в вакууме»

Нейросети для Natural Language Inference: логические умозаключения на русском языке

NLI (natural language inference) – это задача автоматического определения логической связи между текстами. Обычно она формулируется так: для двух утверждений A и B надо выяснить, следует ли B из A. Эта задача сложная, потому что она требует хорошо понимать смысл текстов. Эта задача полезная, потому что "понимательную" способность модели можно эксплуатировать для прикладных задач типа классификации текстов. Иногда такая классификация неплохо работает даже без обучающей выборки!

Построение модели оттока сотрудников для разработки стратегии удержания

Увольнение сотрудников дорого обходится компаниям. Стоимость замены ушедшего сотрудника зачастую очень высока. Исследования Центра Американского прогресса говорят, что компании обычно тратят около одной пятой части годовой зарплаты сотрудника, чтобы найти ему замену. И траты эти могут изрядно возрасти, если требуется замена для руководящего или высокооплачиваемого сотрудника. Затраты приходятся на проведение интервью в процессе поиска замены, бонусы на входе, и потерю производительности работы в течение первых месяцев, пока сотрудник входит в новую роль.Понимание когда и почему сотрудники более всего склонны к уходу из компании поможет качественнее их удерживать, или хотя бы заранее планировать работы по поиску новых сотрудников.

Как написать генератор изображений, который вас понимает

Автор статьи рассказывает, как за неделю создал Text2Art.com — генератор изображений на основе VQGAN+CLIP, способный рисовать пиксель-арт и живопись, а также изображать то, что вы напишите в текстовом поле. Для интерфейса используется Gradio, модель работает на сервере FastAPI, а системой очереди сообщений служит Firebase. Подробностями делимся к старту курса по ML и DL.

AntiToxic Bot — бот, распознающий токсичных пользователей в телеграм чатах

Есть известная проблема с токсичными людьми в чатах. У модераторов чатов не всегда получается отслеживать и банить токсичных людей, хотелось бы автоматизировать процесс.

Самостоятельная разметка данных для распознавания русского рукописного текста

В данной статье я опишу наш опыт создания датасета для обучения модели распознавания рукописного текста.

Нейродайджест: главное из области машинного обучения за сентябрь 2021

Первая бестекстовая NLP-модель от FAIR, предсказание погоды от DeepMind, неожиданное применение CLIP в робототехнике и много другое в сентябрьской подборке

Тестируем собственную батарейку для Django с pytest и tox

Итак, у нас есть идея потрясающей и всем необходимой батарейки для Django. После того, как мы написали весь код мы готовы релизнуть нашу батарейку в PyPI. Однако перед этим мы должны разобраться с несколькими моментами

Мы опубликовали модель, расставляющую знаки препинания и заглавные буквы в тексте на четырех языках

При разработке систем распознавания речи мы сталкиваемся с заблуждениями среди потребителей и разработчиков, в первую очередь связанными с разделением формы и сути. Одним из таких заблуждений является то, что в устной речи якобы "можно услышать" грамматически верные знаки препинания и пробелы между словами, когда по факту реальная устная речь и грамотная письменная речь очень сильно отличаются (устная речь скорее похожа на "поток" слегка разделенный паузами и интонацией, поэтому люди так не любят монотонно бубнящих докладчиков).

Python service layer: основы оформления бизнес-логики на примере Django-приложений

Компиляция Python

Предположим, вы разработали приложение или библиотеку на Python и уже готовитесь передать его / её  заказчику. И в этот момент возникают вопросы, о которых многие даже не задумываются.

Во-первых, так может оказаться, что вы разработали супер крутой алгоритм, которого ни у кого нет, и показывать его хочется только избранным.

Во-вторых, возникает вопрос окружения - хочется быть уверенным, что заказчик справится с установкой правильной версии Python и всех вспомогательных библиотек, но это не всегда простая задача. Было бы удобно упаковать приложение в автономный исполняемый файл.

И, наконец, хочется,  чтобы конечное приложение работало быстрее, чем в среде разработки.

Многозадачная модель T5 для русского языка

Модель T5 – это нейросеть, которая уже обучена хорошо понимать и генерировать текст, и которую можно дообучить на собственную задачу, будь то перевод, суммаризация текстов, или генерация ответа чат-бота.

Сохранение озвучки книги средствами Google TTS и python

В последнее время я полюбил слушать аудиокниги. Однако те книги, которые я хочу слушать, никто не озвучивает. Не думаю что кому то будет интересна моя драматичная история о выборе лучшего tts, проблемы в процессе написания, солнце в монитор и т.п., так что я просто представлю вам уже готовое решение.

Распознаем медицинские тексты

Это третья публикация в рамках цикла статей по изучению московской базы ковидных больных. В настоящей работе были созданы векторные представления медицинских терминов, которые теперь доступны на Github.