Что бы Вы спросили у... врача-реабилитолога? 🩺💊

Друзья, мы готовим новый выпуск рубрики "Разговор со специалистом". Его гостем станет врач-педиатр и специалист по двигательной реабилитации, и у Вас есть возможность задать ему любые вопросы, которые мы можем обсудить в интервью 🗯

Успейте до записи видео! Может быть, ваш вопрос попадет в интервью. Скорее пишите вопросы в комментариях👇

Переходим от серых зимних будней к ярким весенним денькам. А мы в этом поможем с нашим новым лекторием. ☀️

📅 28 марта с 14:00 мы погрузим вас в причудливую химию цветов.

🧪 Вы узнаете о том, как и откуда появляются цвета у вещей, какие молекулярные и атомные процессы стоят за свечением объектов, как ученые используют цвета в своей работе и о многом другом.

В этом приключении вам помогут наши лекторы со своими выступлениями:

1️⃣ Химия цвета. Как поймать фотон в молекулярную ловушку. Рассказывает студентка 4 курса Кафедры химической технологии органических красителей и фототропных соединений Технологического института, Татьяна Крепышева.

2️⃣ Спектральные тайны: цвета как код Вселенной. Рассказывает сотрудник научно-образовательного центра "Нанотехнологии и покрытия", молодой энтузиаст, походник, гитарист, Татьяна Седегова.

🧭 Ищите нас по адресу улица Марата, дом 78 (ПМК Петровский).

Места ограничены, потому спешите зарегистрироваться!
Регистрация проходит на платформе Timepad.

Вопросы по мероприятию можно задать Виноградовой Екатерине (@SeUtAIK).

Ждем вас!

В современном мире для нас уже привычно общение с нейронными сетями в самых разных сферах. Мы пишем промпт (текст запроса в нейросеть) и получаем ответ. Но вам никогда не было интересно как именно нейронные сети понимают наш “естественный язык”?

Очевидно, компьютер не может понять наш язык, так же как и любой другой, кроме цифрового. Таким образом, чтобы достичь “взаимопонимания” с ЭВМ, первым делом необходимо преобразовать текст в численный вид.

Токенизация

Первый этап работы с текстом — токенизация. Токенизация преобразует строку из букв и пробелов в последовательность токенов — базовых единиц текста. Стоит заметить, что токен — минимальная единица текста, которую модель может обработать; он не атомарен и часто состоит из подтокенов.

Проще всего организовать токенизацию с помощью словаря, где каждому слову соответствует уникальное число — индекс.

Однако, перед тем как разбить текст на токены токенизатор выполняет нормализацию.

Предположим, мы токенизируем предложение “The cat loves cats”. Без нормализатора токенизатор воспримет слова “cat” и “cats” как отдельные токены, что не будет верным. А благодаря нормализатору, мы приводим слова в их начальные формы, удаляем ненужные пробельные символы и понижаем регистр.

Кроме того, в текст часто добавляют специальные токены — например, чтобы отметить начало или конец предложения, выделить вопрос или обозначить пропуски. Эти маркеры помогают модели лучше понять структуру и смысл текста.

Итак, мы с вами получили список токенов. Следующий шаг — преобразовать в численный формат — векторизовать. Под вектором будем подразумевать упорядоченную строку чисел (одномерный массив)

Векторизация

Рассмотрим несколько наиболее популярных методов векторизации: One-hot encoding, Bag of words, TF-IDF

One-hot encoding — самый просто и примитивный метод, результатом которого является матрица с единицами и нулями внутри. 1 говорит о том, что какой-то текстовый элемент встречается в предложении (или документе). 0 говорит о том, что элемент не встречается в предложении. Однако, этот метод имеет существенный минус — при большом количестве токенов (сотни или тысячи), это приведёт к так называемому «проклятию размерности» — резкому увеличению числа признаков, что может значительно ухудшить качество модели

Bag of Words (мешок слов) формирует вектор на основе частоты вхождения слов в текст. Каждому слову из словаря соответствует значение — количество появлений данного слова в документе или предложении. BoW учитывает только частоту слов, но не порядок и контекст, поэтому данный метод и называется “мешок слов”

Наиболее продвинутый метод для анализа — TF-IDF. TF отражает частоту слова в одном документе, а IDF уменьшает вес часто встречающихся слов, чтобы выделить более значимые и редкие слова. Этот метод помогает модели лучше различать ключевые слова в тексте.

Векторизация и токенизация служат для преобразования слов и текстов в численные векторы, которые нейронные сети могут обрабатывать.В нейронных сетях этот метод используется для предобработки текста перед его передаче нейронной сети, в частности, например архитектуре RNN, в которой мы подробно расскажем в следующей статье.

Автор:
#Алексеенко_Недышилова
Редактор:
#Сабуров
#Ершов

#Заметка
#IT

Сегодня мы вам хотим порекомендовать канал человек наук. Канал пишет о науке, изобретениях и приколах из научного мира.

Предлагаем вам самим оценить:
1️⃣ Увлекательная и достойная экранизации
история открытия инсулина в трех частях (1/2/3).
2️⃣ Пост о парне, который в 15 лет стал доктором наук.
3️⃣ Разговор о прозрачных мышах.

Это и многое другое вы можете увидеть в канале человек наук.

#Рекомендации

Очень крутое мероприятие от наших друзей! Советуем посмотреть или принять участие!

Добрый день! Пока весна утверждается в нашем мире мы продолжаем радовать вас новыми материалами.

🎉Надеемся вы не были слишком суровы в своих розыгрышах на первое апреля и сами не стали жертвой неудачной шутки. А если стали, то не расстраивайтесь, мы здесь за объективность и честность, без обмана.

В этом месяце нам предстоит несколько важных событий:

1️⃣ Готовится к выходу новое видео из серии Разговор со специалистом. В этот раз мы окунемся в основы судостроения. Вы узнаете, какие принципы лежат в основании всего кораблестроения и чем между собой похожи и отличаются различные типы кораблей. Готовьтесь смотреть 25 апреля.
2️⃣ Ко дню космонавтики мы актуализируем наш сборник, посвященный космосу.
3️⃣ Мы готовим к выходу сборник наших статей по биологии. В нем мы собрали все, что на данный момент создали по этой теме. Более того, Вы сможете принять участие в заполнении этого сборника. Как? Об этом вы сможете узнать в посте со сборником.
4️⃣ Специально для наших читателей мы подготовили новые форматы постов. Готовьтесь и не стесняйтесь принять участие в интерактивах!

Если хотите помочь проекту, ставьте лайки под этим и другими нашими постами. Именно ваша поддержка помогает нам преодолевать все трудности и радовать вас контентом. Делитесь нашими статьями и видео. Оставляйте свои комментарии и задавайте нам вопросы. И помните, глупых вопросов не бывает.

Хорошего вам апреля.

#Анонс

Успей задать свой вопрос специалисту!

О чем всегда хотелось узнать, но не у кого было спросить? Мы открываем рубрику "Вопрос специалисту". Каждый может написать нам под этим постом свой вопрос, и мы на него ответим объективно и достоверно, насколько это возможно, в наших видео или постах

Вопросы под данным постом можно задать в течение недели с момента публикации. Если по каким-то причинам Вы пропустили пост, то нажимайте колокольчик, чтобы в следующий раз использовать возможность дотянутся туда, куда раньше не могли 😉.

#Ваш_вопрос@stroikaveka

Добрый день!

На этой неделе будет отмечаться День Космонавтики. В эти дни Вам может захотеться освежить свои знания по теме покорения космоса. В этом вам может помочь сериал "Открытый космос" от Starmedia.

В нем вы найдете базовую информацию о космической программе СССР, о космической гонке с США и о начале сотрудничества между двумя странами. В сериале всего 4 серии, поэтому ознакомиться с ним можно за короткое время.

Приятного просмотра!

Картинка взята с сайта Premier.one

#Стройка_рекомендует