IPython notebooks and git
#IPython or #Jupyter is one of the most popular tools in Data Science. It usage may questionable, but it is optimal for beginners and people who are making thier first steps. This article covers rare theme — keeping notebooks in git repository and optimizing collaboration using them. Main problem lies in technical information (like cell execution count), which is redundant and can be omitted, but still gets written to git in the default scenario.
Link: https://pascalbugnion.net/blog/ipython-notebooks-and-git.html
Code: https://gist.github.com/pbugnion/ea2797393033b54674af
#datascience #practicalML
#IPython or #Jupyter is one of the most popular tools in Data Science. It usage may questionable, but it is optimal for beginners and people who are making thier first steps. This article covers rare theme — keeping notebooks in git repository and optimizing collaboration using them. Main problem lies in technical information (like cell execution count), which is redundant and can be omitted, but still gets written to git in the default scenario.
Link: https://pascalbugnion.net/blog/ipython-notebooks-and-git.html
Code: https://gist.github.com/pbugnion/ea2797393033b54674af
#datascience #practicalML
Gist
Keeping IPython notebooks under Git version control
Keeping IPython notebooks under Git version control - ipython_notebook_in_git.md
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Все мы любим scikit-learn за его простоту и мощь. Но что если ваши модели обучаются слишком долго на больших данных? 🤔 NVIDIA предлагает решение!
Вы берете свой обычный скрипт cо scikit-learn, добавляете всего две строки в начало, и он начинает работать в 10, 50, а то и 100+ раз быстрее на NVIDIA GPU!
✨ Как это работает?
Библиотека cuml от NVIDIA содержит супероптимизированные для GPU версии многих алгоритмов машинного обучения. С помощью простого вызова
cuml.patch.apply() вы "патчите" установленный у вас scikit-learn прямо в памяти.Теперь, когда вы вызываете, например,
KNeighborsClassifier или PCA из sklearn:Ключевые преимущества:
2 строчки:import cuml.patch и cuml.patch.apply().Топ инструмент для всех, кто работает с scikit-learn на задачах, требующих значительных вычислений, и у кого есть GPU от NVIDIA.
👇 Как использовать:
Установите RAPIDS cuml (лучше через conda, см. сайт RAPIDS):
python
conda install -c rapidsai -c conda-forge -c nvidia cuml rapids-build-backend
Добавьте в начало скрипта:
import cuml.patch
cuml.patch.apply()
Используйте scikit-learn как обычно!
Попробуйте и почувствуйте разницу! 😉
▪Блог-пост
▪Colab
▪Github
▪Ускоряем Pandas
@ai_machinelearning_big_data
#python #datascience #machinelearning #scikitlearn #rapids #cuml #gpu #nvidia #ускорение #машинноеобучение #анализданных
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥21❤4👍3🤡1
Forwarded from Data, Stories and Languages
Топ-10 интересных статей 2025
В этом году я написал 30+ обзоров статей. Получилось немного меньше, чем в прошлые годы, но очень уж много топовых компаний публикуют лишь сухие technical reports.
Большинство статей было, конечно, про LLM, но не только ими полон мир - был интересный прогресс в компьютерном зрении и многих других направлениях.
Хочу поделится топ-10 статей, которые мне показались особо интересными. Лист совершенно субъективный и не покрывает топ-фронтир LLM.
DeepSeek-R1
GSPO
Lumine
SAM-3
Chronos-2
NeoBERT
AlphaEvolve
SWE-rebench
DINOv3
Dragon Hatchling
Детали можно почитать в моём блогпосте. Или на medium.
#datascience
В этом году я написал 30+ обзоров статей. Получилось немного меньше, чем в прошлые годы, но очень уж много топовых компаний публикуют лишь сухие technical reports.
Большинство статей было, конечно, про LLM, но не только ими полон мир - был интересный прогресс в компьютерном зрении и многих других направлениях.
Хочу поделится топ-10 статей, которые мне показались особо интересными. Лист совершенно субъективный и не покрывает топ-фронтир LLM.
DeepSeek-R1
GSPO
Lumine
SAM-3
Chronos-2
NeoBERT
AlphaEvolve
SWE-rebench
DINOv3
Dragon Hatchling
Детали можно почитать в моём блогпосте. Или на medium.
#datascience
❤3👍1
Forwarded from Data, Stories and Languages
Обзор соревнований по ML за 2025 год
Есть такая платформа - https://mlcontests.com/, там можно увидеть список актуальных идущих соревнований по ML. Автор выускает ежегодный обзор по соревнованиям. Вот ссылка на мой пост про обзор 2023. 2024 я как-то пропустил, но вот сейчас увидел обзор за 2025: https://mlcontests.com/state-of-machine-learning-competitions-2025/?ref=mlcr25
Из интересного:
• В табличных соревнованиях всё ещё царят бустинги, но нейронки всё активнее используют в блендинге/стакинге
• Некоторые компании (не будем тыкать пальцами, но мы-то знаем) дают своим людям резиновое железо для соревнований. Например, победители одной соревы поделились, поделились тем, что тренировали 48 hours на 512 H100.
• Эпоха BERT в основном прошла, теперь люди активно используют Qwen2.5 и 3
• В соревнованиях по Computer Vision впервые доля решений с транмформерами превзошла долю решений с CNN
• В соревнованиях по аудио в основном используют затюненый Whisper
В отчёте ещё много всего интересного, рекомендую почитать.
#kaggle #datascience
Есть такая платформа - https://mlcontests.com/, там можно увидеть список актуальных идущих соревнований по ML. Автор выускает ежегодный обзор по соревнованиям. Вот ссылка на мой пост про обзор 2023. 2024 я как-то пропустил, но вот сейчас увидел обзор за 2025: https://mlcontests.com/state-of-machine-learning-competitions-2025/?ref=mlcr25
Из интересного:
• В табличных соревнованиях всё ещё царят бустинги, но нейронки всё активнее используют в блендинге/стакинге
• Некоторые компании (не будем тыкать пальцами, но мы-то знаем) дают своим людям резиновое железо для соревнований. Например, победители одной соревы поделились, поделились тем, что тренировали 48 hours на 512 H100.
• Эпоха BERT в основном прошла, теперь люди активно используют Qwen2.5 и 3
• В соревнованиях по Computer Vision впервые доля решений с транмформерами превзошла долю решений с CNN
• В соревнованиях по аудио в основном используют затюненый Whisper
В отчёте ещё много всего интересного, рекомендую почитать.
#kaggle #datascience
👍9🔥3❤1🎉1