Datascience

OpenAI опубликовал новый отчет об использовании их моделей в Enterprise секторе. Он основан на:

Устали от статичных ноутбуков? Новый гайд демонстрирует, как с помощью Streamlit быстро создать интерактивный дашборд для мониторинга логистики и производства. Это революционный подход для data scientists и инженеров, желающих визуализировать данные в реальном времени без сложной фронтенд-разработки.

Недавно сидел на презентации AI-стратегии крупного ритейлера. Бюджет $2.3М. 67 слайдов про "цифровую трансформацию". Красивые прогнозы роста эффективности на 340%.

Многие до сих пор думают, что слова вроде “от тебя зависит результат” заставят нейросеть включить turbo mode и выдать текст уровня лауреата Пулитцера. Не заставят. Однако есть способ, который реально работает — и о нём мы сейчас поговорим.

🌏 В 2021 году Никита и Дима встретились в рамках совместной научной работы и начали экспериментировать с данными электропотребления кампуса. То, что начиналось как учебная работа, превратилось в идею, которая вскоре переросла в стартап с международными амбициями.

🛠 Дима продолжил написание кандидатской работы, а Никита поступил в аспирантур…

А вы знаете, что каждый из нас постоянно обучает ChatGpt? И он ровно настолько умный, насколько умный учитель)

Исследования Массачусетского технологического института показывают, что именно философия определяет успех ИИ

Databricks компания, переосмыслившая аналитику больших данных, сегодня оценивается в $43+ млрд. В 2013 году это был стартап, основанный создателями Apache Spark, который бросил вызов гигантам вроде Oracle и Snowflake. Как венчурные инвесторы предугадали, что объединение данных и хранилищ станет ключом к ИИ-революц…

В мире искусственного интеллекта часто встречаются два термина: машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL). Оба связаны с анализом данных и прогнозированием, но различия между ними огромные. Разбираем все простыми словами, чтобы понимать, как это работает и где применяется.

Откажитесь от моделей и кодов в пользу подхода, ориентированного на данные, для подготовки к внедрению ИИ. ИИ все больше полагается на неструктурированные входные данные, такие как текст, изображения и видео, а не только на структурированные форматы данных. Этот сдвиг, обусловлен технологиями генеративного ИИ GenAI.

Откройте для себя мир Web 3.0. Узнайте, как создать кибер-репликанта, токенизировать образ и зарабатывать в метавселенной. Погрузитесь в кибер экономику с блокчейном, DeFi и NFT. Начните свой путь к цифровому бессмертию уже сегодня!