Вашій увазі регулярний дайджест новин зі світу Big Data, ML та Data Science. Вова Кириченко ділиться статтями, відео, подкастами та науковими матеріалами про те, що відбувається навколо штучного інтелекту. 2
Максим Сафтюк, Big Data Engineer у SoftServe, написав блог про те, що ж на практиці означає робота «інженера великих даних», які є слабкі місця у робочому процесі та як можна розвивати свою Big Data експертизу. 5
На вас уже чекає свіжа купа новин та апдейтів із data-індустрії! 1
Володимир Кириченко не міг залишити вас без новин зі світу Data Science, тож ловіть
Якщо ви публікуєте результати волонтерської діяльності онлайн, саме час поговорити про Open Source Intelligence, або «розвідку з відкритих джерел». Читайте про те, що таке оця розвідка, до чого тут Big Data і як не допомагати ворогу в соцмережах та берегти наших котиків. 23
Що сталося у світі AI минулого місяця? Поговоримо про DALL·E mini як альтернативу DALL·E з відкритим кодом, штучний інтелект для виявлення зброї та потенційних стрільців, як працює технологія Neural Voice Camouflage, що за нова модель від DeepMind під назвою Gato та багато іншого.
У машинному навчанні, як і в будь-якому іншому процесі, головне — це розуміння всього, що відбувається. Як занурюватись у цю галузь, з чого починати і де шукати інформацію — радить учасник нашої спільноти, CIO AI HOUSE Богдан Питайчук. 12
R для візуалізації даних, новий чіп Nvidia, законопроєкт про ШІ, машинне навчання для сільського господарства — що ще ви пропустили? Зазирайте в дайджест, щоб бути в курсі новинок зі світу AI.
У черговому дайджесті — як, використовуючи ШІ, Пентагону вдається генерувати корисну розвідку на полі бою; мовна модель Pathways Language Model від Google, що важить 540 мільярдів параметрів; технологія НЛП, що полегшила доступ та синтез досліджень COVID-19 та багато іншого.
У дайджесті — висновки нещодавно опублікованого Індексу штучного інтелекту за 2022 рік; ефективні стратегії зниження етичних ризиків у сфері штучного інтелекту; використання Clearview AI у війні України та росії та багато іншого.
У свіжому випуску: про нову масивну мовну модель для генерації коду — AlphaCode; чи зможе ШІ повністю автоматизувати розшифровку стародавньої невідомої мови; що буде, якщо штучний інтелект підживити мемними заголовками BuzzFeed; як і для чого Uber використовує Deep Learning та багато іншого. 1
Дмитро Лазаренко має 10 років досвіду роботи в ІТ. Він переконаний, що компанію чи проєкт треба змінювати тоді, коли стає нецікаво. Шукаючи нові професійні виклики, він почав працювати безпосередньо на стартап у США. Про те, як знайти проєкт за кордоном, фізично перебуваючи в Україні, що треба знати про роботу в стартапі й у чому полягає різниця між українськими та американськими компаніями — у статті. 3
Анатолій Шара — аналітик Big Data, Machine Learning інженер. А ще — фахівець з аналізу російської пропаганди, яку поширюють за допомогою ферм тролів та ботів. Лише уявіть: під статтями у європейських медіа, які стосуються ключових для Росії питань, понад 60% коментарів можуть становити вигідні для Кремля наративи. Анатолій розповів нам про свій проєкт, методи та результати досліджень, їхню технічну складову, головних замовників і міжнародне визнання. 40
Ігор Козлов, Python Software Engineer, — про обробку, зберігання та аналіз даних для Data Lake на AWS. А також, які є сервіси та їхні особливості. Цей матеріал — друга частина статті, і якщо вас цікавить збір вимог і побудова потокової передачі даних (injection pipeline) — у статті є лінк на першу частину. 2
У цьому випуску
Ця стаття про практичне застосування продуктів Databricks для аналітики великих даних з допомогою парадигми паралельних обчислень Spark. Матеріал написаний таким чином, щоб бути зрозумілим для технічних і нетехнічних фахівців, тому що його мета — ознайомити з технологіями паралельних обчислень та Databricks API.
За вікном та на календарі вже 2022 рік, а ми не знижуємо темпи, продовжуючи разом занурюватись у новини, апдейти та останні тренди зі світів Data Science, Machine Learning та Artificial Intelligence.
Підведемо підсумки року в Data Science та Machine Learning: Володимир Кириченко, автор дайджестів на DOU, зібрав найцікавіші матеріали. Чи не пропустили ви чогось дійсно важливого?.. 3
Ігор Козлов, Python Software Engineer, розповідає про data solutions і основні етапи проєктування системи для роботи з даними на AWS — отримання вимог до даних, їх обробку, зберігання та використання. Стаття буде корисною розробникам, які вже працюють із data engineering або тільки планують побудувати таке рішення для замовника. 14
У цьому випуску — про фріланс у сфері ML, еволюцію штучного інтелекту в США, як команди із Silicon Valley виборюють право порушувати тишу стосовно AI-загроз та багато іншого. 2
Коментарі