🌍 Глобальная команда!

С гордостью сообщаем, что наши специалисты работают из Европы, оставаясь частью компании Soft Media Group!
#softmgteam

Наша новая статья на VC уже доступна💻

В этой статье вы узнаете, какие soft skills особенно важны в IT и как их развивать. Переходите по ссылке, чтобы прочитать статью!

В среду у нас прошел вебинар на тему «Машинное обучение, искусственный интеллект для нематематиков».

Приглашенным спикером стал Кирилл Ерохин — Data Scientist, преподаватель школы Productstar.

Слушали про основные концепции ИИ и задали очень много вопросов. Было интересно, полезно и весело.

Делимся презентацией

Как проходит день разработчика? Смотрите в нашем видео 🎥

Дайджест новостей: делимся самыми интересными новостями октября🌐

Наша команда подготовила для вас ежемесячную подборку самых важных событий и трендов в IT-сфере.

▫️Компания Google планирует использовать ядерную энергию для своих проектов в области искусственного интеллекта. Ожидается, что малые модульные реакторы начнут функционировать в 2030 году.
▫️Искусственный интеллект выявил в Арканзасе запасы лития в объеме 19 миллионов тонн. Эта величина в 36 раз превышает ожидаемое количество лития, необходимое для изготовления батарей для электромобилей к 2030 году.
▫️Минцифры намерено запустить бета-версию консультанта на портале "Госуслуги" до конца 2024 года. Этот проект будет реализован с использованием отечественных технологий искусственного интеллекта. Об этом заявил министр цифрового развития РФ Максут Шадаев на пленарном заседании форума "Инфотех-2024".
▫️Студенты трех российских университетов разрабатывают уникальный симулятор оленевода под названием Yakut. Проект, в котором участвуют РТУ МИРЭА, НГТУ и СНИУ, нацелен на обучение игроков особенностям оленеводства и выживанию в условиях Крайнего Севера, сочетая образовательные и развлекательные элементы.
▫️«Яндекс» повысил призовой фонд международного чемпионата по программированию Yandex Cup 2024 до 16 млн рублей. В компании уточнили, что в области машинного обучения победители будут награждены дополнительными 3,5 млн рублей. Кроме того, количество финалистов в этой категории увеличилось с 6 до 22 человек. Эти инвестиции направлены на поддержку специалистов в области машинного обучения.
▫️Ожидается, что в 2024 году российский рынок ИТ-услуг вырастет на 30%. В 2023 году расходы корпоративных клиентов на ИТ-услуги составили 681,4 миллиарда рублей, что соответствует росту на 27%. Аналитики прогнозируют, что темпы роста останутся на уровне 30%. В дальнейшем рынок будет увеличиваться в среднем на 19% в год, и к 2028 году его объем достигнет 1 триллиона 935 миллиардов рублей, согласно данным «СТРИМ Консалтинг» для CNews.

Какая новость понравилась больше всего?

🔥Продолжаем рассказывать про ИИ и все, что с ним связано. Сегодня подробнее про некоторые библиотеки Python

Важно помнить, что библиотеки в Python — это важная часть экосистемы языка, позволяющая разработчикам эффективно решать различные задачи, не начиная с нуля.

Scikit-learn

Scikit-learn — одна из самых широко используемых библиотек для машинного обучения на Python. Разработана в рамках проекта Google Summer of Code в 2007 году.
Она предоставляет множество алгоритмов для классификации, регрессии и кластеризации, а также инструменты для предобработки данных и оценки моделей.
Spotify использует эту библиотеку для анализа пользовательских данных и рекомендательной системы. Airbnb применяет Scikit-learn для прогнозирования цен на жилье и анализа пользовательского поведения.

XGBoost

XGBoost (Extreme Gradient Boosting) — библиотека для градиентного бустинга (это техника машинного обучения для задач классификации и регрессии), которая часто используется в Kaggle-соревнованиях по машинному обучению, благодаря своей высокой производительности и скорости. Хорошо работает со сложными и большими наборами данных. Библиотека поддерживается и другими языками программирования, например C++ и Java.
Uber использует XGBoost для прогнозирования времени ожидания такси и оптимизации маршрутов. Одна известная китайская компания использует ее своих системах рекомендаций и для анализа больших объемов данных о покупках.

CatBoost

CatBoost — это библиотека градиентного бустинга от Яндекса, которая особенно хорошо работает с категориальными признаками без необходимости их предварительной обработки. Yandex активно использует его в своих продуктах для улучшения поиска и рекомендаций.
Банки применяют CatBoost для построения моделей предсказания оттока клиентов и оценки кредитоспособности, оценки кредитных рисков и анализа данных о клиентах.

NumPy

NumPy (Numerical Python) — это библиотека, которая поддерживает большие многомерные массивы и матрицы. Работает только с массивами из однородных элементов, что и делает ее такой быстрой. Это значительно упрощает работу аналитиков.
Ее любят ученые и используют для решения многомерных задач в математике и физике. NumPy имеет открытый исходный код и является основой для других аналитических библиотек, например, для Pandas.


О других библиотеках мы еще расскажем. Напишите в комментариях, какие библиотеки вы используете в работе.👇