Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
🚀⬆️ Оптимизируй свой AI: разоблачение 6 мифов о работе с векторами в Pgvector
Шесть заблуждений, которые мешают тебе использовать всю мощь векторных баз данных в AI. Развенчав эти мифы, ты сможешь раскрыть истинный потенциал векторов и значительно повысить эффективность твоих AI-проектов.
👉 Читать статью
Шесть заблуждений, которые мешают тебе использовать всю мощь векторных баз данных в AI. Развенчав эти мифы, ты сможешь раскрыть истинный потенциал векторов и значительно повысить эффективность твоих AI-проектов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
👨💼 Профессия системного аналитика в 2024 году: что нужно знать и где учиться
Освоить эту профессию непросто. Порог входа довольно высок, да и изучить придется немало. Однако, если разработчик не хочет идти в тимлиды или становиться менеджером, системная аналитика — перспективный вариант дальнейшей карьеры.
Рассматриваешь вариант стать системным аналитиком, тогда забирай курс:
🔵 Математика для Data Science
🔗 Статья
Освоить эту профессию непросто. Порог входа довольно высок, да и изучить придется немало. Однако, если разработчик не хочет идти в тимлиды или становиться менеджером, системная аналитика — перспективный вариант дальнейшей карьеры.
Рассматриваешь вариант стать системным аналитиком, тогда забирай курс:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📚The Enterprise Data Catalog: Improve Data Discovery, Ensure Data Governance, and Enable Innovation (2023)
✍️Автор: Ole Olesen-Bagneux
📃Страниц: 219
Просматривать веб-страницы просто, но как вы осуществляете поиск данных на работе? Это сложно и отнимает много времени, а иногда может показаться невозможным. В этой книге представлено практическое решение: каталог данных. Аналитики данных, специалисты по обработке данных и инженеры по обработке данных узнают, как обеспечить подлинный поиск данных в своих организациях, превратив каталог в ключевой инструмент для инноваций, основанных на данных, и управления данными.
Скачать книгу
✍️Автор: Ole Olesen-Bagneux
📃Страниц: 219
Просматривать веб-страницы просто, но как вы осуществляете поиск данных на работе? Это сложно и отнимает много времени, а иногда может показаться невозможным. В этой книге представлено практическое решение: каталог данных. Аналитики данных, специалисты по обработке данных и инженеры по обработке данных узнают, как обеспечить подлинный поиск данных в своих организациях, превратив каталог в ключевой инструмент для инноваций, основанных на данных, и управления данными.
Скачать книгу
📚Learning Snowflake SQL and Scripting: Generate, Retrieve, and Automate Snowflake Data (2023)
✍️Автор: Alan Beaulieu
📃Страниц: 401
Чтобы помочь вам стать профессионалом в Snowflake, в этом кратком, но всеобъемлющем руководстве рассматриваются основы и рекомендации по использованию SQL и скриптовых языков Snowflake. Разработчики и специалисты по обработке данных узнают, как генерировать, изменять и запрашивать данные в системе управления реляционными базами данных Snowflake, а также как применять аналитические функции для составления отчетов.
Скачать книгу
✍️Автор: Alan Beaulieu
📃Страниц: 401
Чтобы помочь вам стать профессионалом в Snowflake, в этом кратком, но всеобъемлющем руководстве рассматриваются основы и рекомендации по использованию SQL и скриптовых языков Snowflake. Разработчики и специалисты по обработке данных узнают, как генерировать, изменять и запрашивать данные в системе управления реляционными базами данных Snowflake, а также как применять аналитические функции для составления отчетов.
Скачать книгу
📚Feature Engineering for Machine Learning (2018)
✍️Автор: Alice Zheng, Amanda Casari
📃Страниц: 217
Разработка функциональных возможностей - важнейший этап в процессе машинного обучения, однако эта тема редко рассматривается отдельно. Из этой практической книги вы узнаете о методах извлечения и преобразования функциональных возможностей - числовых представлений необработанных данных - в форматы для моделей машинного обучения. В каждой главе вы познакомитесь с одной проблемой, связанной с данными, например, с представлением текстовых или графических данных. В совокупности эти примеры иллюстрируют основные принципы разработки объектов. Вместо того чтобы просто преподавать эти принципы, авторы Элис Чжэн и Аманда Казари уделяют особое внимание практическому применению, выполняя упражнения по всей книге
Скачать книгу
✍️Автор: Alice Zheng, Amanda Casari
📃Страниц: 217
Разработка функциональных возможностей - важнейший этап в процессе машинного обучения, однако эта тема редко рассматривается отдельно. Из этой практической книги вы узнаете о методах извлечения и преобразования функциональных возможностей - числовых представлений необработанных данных - в форматы для моделей машинного обучения. В каждой главе вы познакомитесь с одной проблемой, связанной с данными, например, с представлением текстовых или графических данных. В совокупности эти примеры иллюстрируют основные принципы разработки объектов. Вместо того чтобы просто преподавать эти принципы, авторы Элис Чжэн и Аманда Казари уделяют особое внимание практическому применению, выполняя упражнения по всей книге
Скачать книгу
📚Generative Deep Learning (2019)
✍️Автор: David Foster
📃Страниц: 330
Генеративное моделирование - одна из самых обсуждаемых тем в области искусственного интеллекта. Невозможно научить машину преуспевать в таких человеческих начинаниях, как рисование, письмо и сочинение музыки. Из этой практической книги инженеры по машинному обучению и специалисты по обработке данных узнают, как воссоздать некоторые из наиболее впечатляющих примеров генерирующих моделей глубокого обучения, таких как вариационные автоэнкодеры, генерирующие состязательные сети (GAN), модели кодирования-декодирования и модели мира.
Скачать книгу
✍️Автор: David Foster
📃Страниц: 330
Генеративное моделирование - одна из самых обсуждаемых тем в области искусственного интеллекта. Невозможно научить машину преуспевать в таких человеческих начинаниях, как рисование, письмо и сочинение музыки. Из этой практической книги инженеры по машинному обучению и специалисты по обработке данных узнают, как воссоздать некоторые из наиболее впечатляющих примеров генерирующих моделей глубокого обучения, таких как вариационные автоэнкодеры, генерирующие состязательные сети (GAN), модели кодирования-декодирования и модели мира.
Скачать книгу
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
Паттерны проектирования предлагают комплексные решения проблем, с которыми разработчики сталкиваются каждый день. В этой статье мы рассмотрим 8 паттернов проектирования с примерами кода на Python.
Забираем статью:
🔗 Ссылка
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📚Augmented Analytics: Enabling Analytics Transformation for Data-Informed Decisions (2024)
✍️Автор: Tobias Zwingmann, Willi Weber
📃Страниц: 292
Расширенная аналитика, выходящая за рамки традиционных, ограниченных способов анализа данных, предоставляет динамичную и действенную стратегию улучшения аналитических возможностей вашей организации. С помощью этой книги вы сможете внедрить в свои рабочие процессы интеллектуальную автоматизацию и современный искусственный интеллект, что позволит большему числу членов команды принимать более эффективные решения.
Скачать книгу
✍️Автор: Tobias Zwingmann, Willi Weber
📃Страниц: 292
Расширенная аналитика, выходящая за рамки традиционных, ограниченных способов анализа данных, предоставляет динамичную и действенную стратегию улучшения аналитических возможностей вашей организации. С помощью этой книги вы сможете внедрить в свои рабочие процессы интеллектуальную автоматизацию и современный искусственный интеллект, что позволит большему числу членов команды принимать более эффективные решения.
Скачать книгу
📚The Cloud Data Lake: A Guide to Building Robust Cloud Data Architecture (2023)
✍️Автор: Rukmani Gopalan
📃Страниц: 247
В этой книге представлен краткий, но всесторонний обзор настройки облачного хранилища данных, а также управления им. Автор Рукмани Гопалан (Rukmani Gopalan), лидер в области управления продуктами и энтузиаст данных, знакомит архитекторов данных и инженеров с основными аспектами работы с облачным хранилищем данных: от конструктивных соображений и лучших практик до оптимизации формата данных, производительности, управления затратами и корпоративного управления.
Скачать книгу
✍️Автор: Rukmani Gopalan
📃Страниц: 247
В этой книге представлен краткий, но всесторонний обзор настройки облачного хранилища данных, а также управления им. Автор Рукмани Гопалан (Rukmani Gopalan), лидер в области управления продуктами и энтузиаст данных, знакомит архитекторов данных и инженеров с основными аспектами работы с облачным хранилищем данных: от конструктивных соображений и лучших практик до оптимизации формата данных, производительности, управления затратами и корпоративного управления.
Скачать книгу
⚡️Самые полезные каналы по Data Science в одной папке
В ней:
➖ канал для подготовки к собеседованиям
➖ интересные задачи
➖ основной канал (этот)
➖ книги по Data Science
➖ лучшие вакансии из сферы
➖ и наш чат, в котором можно общаться и задавать вопросы
Добавляйте 👉 тык сюда
В ней:
Добавляйте 👉 тык сюда
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📚Architecting Data and Machine Learning Platforms: Enable Analytics and AI-Driven Innovation in the Cloud (2023)
✍️Автор: Marco Tranquillin, Valliappa Lakshmanan, Firat Tekiner
📃Страниц: 362
Все облачные архитекторы должны знать, как создавать платформы обработки данных, которые позволяют предприятиям принимать решения на основе данных и быстро и эффективно предоставлять аналитические данные для всего предприятия. В этом руководстве показано, как проектировать, создавать и модернизировать собственные облачные платформы обработки данных и машинного обучения с использованием AWS, Azure, Google Cloud и мультиоблачных инструментов, таких как Snowflake и Databricks.
Скачать книгу
✍️Автор: Marco Tranquillin, Valliappa Lakshmanan, Firat Tekiner
📃Страниц: 362
Все облачные архитекторы должны знать, как создавать платформы обработки данных, которые позволяют предприятиям принимать решения на основе данных и быстро и эффективно предоставлять аналитические данные для всего предприятия. В этом руководстве показано, как проектировать, создавать и модернизировать собственные облачные платформы обработки данных и машинного обучения с использованием AWS, Azure, Google Cloud и мультиоблачных инструментов, таких как Snowflake и Databricks.
Скачать книгу
📚Hands-On Generative AI with Transformers and Diffusion Models (2024)
✍️Автор: Pedro Cuenca, Apolinário Passos, Omar Sanseviero & Jonathan Whitaker
📃Страниц: 436
Из этого практического руководства вы узнаете, как использовать генеративные медиа-технологии с использованием искусственного интеллекта для создания новых изображений или музыки. Специалисты по обработке данных и инженеры-программисты поймут, как работают современные генеративные модели, как точно настроить и адаптировать их к вашим потребностям и как комбинировать существующие строительные блоки для создания новых моделей и креативных приложений в различных областях.
Скачать книгу
✍️Автор: Pedro Cuenca, Apolinário Passos, Omar Sanseviero & Jonathan Whitaker
📃Страниц: 436
Из этого практического руководства вы узнаете, как использовать генеративные медиа-технологии с использованием искусственного интеллекта для создания новых изображений или музыки. Специалисты по обработке данных и инженеры-программисты поймут, как работают современные генеративные модели, как точно настроить и адаптировать их к вашим потребностям и как комбинировать существующие строительные блоки для создания новых моделей и креативных приложений в различных областях.
Скачать книгу
📚Mastering Large Language Models: Advanced techniques, applications (2024)
✍️Автор: Sanket Subhash Khandare
📃Страниц: 536
Эта книга послужит вам всеобъемлющим руководством по освоению больших языковых моделей - от понимания основополагающих концепций НЛП до изучения самых современных архитектур, таких как трансформаторы. Независимо от того, являетесь ли вы опытным исследователем, специалистом по обработке данных, разработчиком или начинающим энтузиастом, обширные знания, содержащиеся на этих страницах, дадут вам инструменты и методы, необходимые для использования всего потенциала больших языковых моделей.
Скачать книгу
✍️Автор: Sanket Subhash Khandare
📃Страниц: 536
Эта книга послужит вам всеобъемлющим руководством по освоению больших языковых моделей - от понимания основополагающих концепций НЛП до изучения самых современных архитектур, таких как трансформаторы. Независимо от того, являетесь ли вы опытным исследователем, специалистом по обработке данных, разработчиком или начинающим энтузиастом, обширные знания, содержащиеся на этих страницах, дадут вам инструменты и методы, необходимые для использования всего потенциала больших языковых моделей.
Скачать книгу
📚Math and Architectures of Deep Learning (2024)
✍️Автор: Krishnendu Chaudhury
📃Страниц: 552
Это всеобъемлющее и подробное руководство раскрывает математические и архитектурные концепции, лежащие в основе моделей глубокого обучения, чтобы вы могли более эффективно настраивать, поддерживать и объяснять их.
Ссылка на книгу
✍️Автор: Krishnendu Chaudhury
📃Страниц: 552
Это всеобъемлющее и подробное руководство раскрывает математические и архитектурные концепции, лежащие в основе моделей глубокого обучения, чтобы вы могли более эффективно настраивать, поддерживать и объяснять их.
Ссылка на книгу
📚LLMs in Production: From language models to successful products (2024)
✍️Автор: Christopher Brousseau, Matthew Sharp
📃Страниц: 338
LLMs in Production - это полное руководство по LLMS, которое вам понадобится для эффективного использования в производственной среде. Оно проведет вас по всему жизненному циклу LM, от первоначальной концепции до создания и тонкой настройки, вплоть до развертывания. Вы узнаете, как эффективно подготовить набор данных для LLM, о таких экономичных методах обучения, как LORA и RLHF, и как оценить свои модели в соответствии с отраслевыми стандартами.
Ссылка на книгу
✍️Автор: Christopher Brousseau, Matthew Sharp
📃Страниц: 338
LLMs in Production - это полное руководство по LLMS, которое вам понадобится для эффективного использования в производственной среде. Оно проведет вас по всему жизненному циклу LM, от первоначальной концепции до создания и тонкой настройки, вплоть до развертывания. Вы узнаете, как эффективно подготовить набор данных для LLM, о таких экономичных методах обучения, как LORA и RLHF, и как оценить свои модели в соответствии с отраслевыми стандартами.
Ссылка на книгу
📚The Developer’s Playbook for Large Language Model Security (2024)
✍️Автор: Steve Wilson
📃Страниц: 380
Большие языковые модели (Lms) не только определяют траекторию развития искусственного интеллекта, но и открывают новую эру проблем безопасности. Эта практическая книга поможет вам разобраться в сути этих угроз. Автор Стив Уилсон (Steve Wilson), директор по продуктам Exabeam, фокусируется исключительно на фильмах, избегая общей защиты с помощью искусственного интеллекта, и углубляется в уникальные характеристики и уязвимости, присущие этим моделям.
Скачать книгу
✍️Автор: Steve Wilson
📃Страниц: 380
Большие языковые модели (Lms) не только определяют траекторию развития искусственного интеллекта, но и открывают новую эру проблем безопасности. Эта практическая книга поможет вам разобраться в сути этих угроз. Автор Стив Уилсон (Steve Wilson), директор по продуктам Exabeam, фокусируется исключительно на фильмах, избегая общей защиты с помощью искусственного интеллекта, и углубляется в уникальные характеристики и уязвимости, присущие этим моделям.
Скачать книгу