Search
1000 results for “dataplane”
-
#Technology #DataPlatform #SaaS RAG vs Fine-Tuning: What Actually Works in Enterprise AI (And Why Most Get It Wrong) https://craigbrownphd.substack.com/p/rag-vs-fine-tuning-what-actually?utm_source=dlvr.it&utm_medium=mastodon #DataScience #DataAnalytics
-
#Technology #DataPlatform #SaaS The Modern Data Platform Blueprint: What Actually Works (Databricks vs Snowflake Reality) https://craigbrownphd.substack.com/p/the-modern-data-platform-blueprint?utm_source=dlvr.it&utm_medium=mastodon #DataScience #DataAnalytics
-
#Technology #DataPlatform #SaaS The Modern Data Platform Blueprint: What Actually Works (Databricks vs Snowflake Reality) https://craigbrownphd.substack.com/p/the-modern-data-platform-blueprint?utm_source=dlvr.it&utm_medium=mastodon #DataScience #DataAnalytics
-
#Technology #DataPlatform #SaaS The Modern Data Platform Blueprint: What Actually Works (Databricks vs Snowflake Reality) https://craigbrownphd.substack.com/p/the-modern-data-platform-blueprint?utm_source=dlvr.it&utm_medium=mastodon #DataScience #DataAnalytics
-
#Technology #DataPlatform #SaaS The Modern Data Platform Blueprint: What Actually Works (Databricks vs Snowflake Reality) https://craigbrownphd.substack.com/p/the-modern-data-platform-blueprint?utm_source=dlvr.it&utm_medium=mastodon #DataScience #DataAnalytics
-
#Technology #DataPlatform #SaaS From POC to Production: Why 80% of AI Initiatives Stall https://craigbrownphd.substack.com/p/from-poc-to-production-why-80-of?utm_source=dlvr.it&utm_medium=mastodon #DataScience #DataAnalytics
-
#Technology #DataPlatform #SaaS From POC to Production: Why 80% of AI Initiatives Stall https://craigbrownphd.substack.com/p/from-poc-to-production-why-80-of?utm_source=dlvr.it&utm_medium=mastodon #DataScience #DataAnalytics
-
#Technology #DataPlatform #SaaS From POC to Production: Why 80% of AI Initiatives Stall https://craigbrownphd.substack.com/p/from-poc-to-production-why-80-of?utm_source=dlvr.it&utm_medium=mastodon #DataScience #DataAnalytics
-
#Technology #DataPlatform #SaaS From POC to Production: Why 80% of AI Initiatives Stall https://craigbrownphd.substack.com/p/from-poc-to-production-why-80-of?utm_source=dlvr.it&utm_medium=mastodon #DataScience #DataAnalytics
-
The mpt-7b-instruct2 model is deprecated.
Replaced by mixtral-8x7b-instruct-v01-qSupported natural languages: English, French, German, Italian, Spanish
It only uses 13 billion active parameters for inferencing, which reduces costs and latency.
#MistralAI #LLMs #GenerativeAI #IBM #watsonx #mixtral #mixtral8xb #SDLC #SoftwareDevelopmentLifeCycle #RAG #RetrievalAugmentedGeneration
-
From #DataLakes to #DataMesh: A Guide to the Latest Enterprise Data Architecture | by Col Jung | May, 2023 | Towards Data Science
-
#MachineLearning #DataAnalytics #DataPlatform How to Build a General-Purpose AI Agent in 131 Lines of Python https://www.oreilly.com/radar/how-to-build-a-general-purpose-ai-agent-in-131-lines-of-python/?utm_source=dlvr.it&utm_medium=mastodon
-
Что такое dataLayer на самом деле: от аналитиков — разработчикам
Если спросить разработчика, что такое dataLayer, чаще всего ответ будет примерно такой: «Ну это что-то из GTM». Я понимаю, что вот вы, конкретно вы, уважаемый читатель, так не отвечаете, и никто так не отвечает, но у меня вот такая статистика. А если спросить аналитика, что нужно для настройки событий, ответ будет: «Нужно просто пушнуть это в dataLayer» Здесь начинается легкое раздражение с обеих сторон. Разработчику кажется, что это часть Google Tag Manager, которую он не обязан понимать. Аналитику кажется, что это очевидная вещь уровня «объявить переменную». В итоге dataLayer превращается в некий черный ящик, за который отвечает «кто-то другой». Спойлер: никто. Главная мысль этой статьи простая: dataLayer — это просто глобальная переменная в window. Все остальное — это уже работа разработчика по задачам аналитика и последующий тюнинг аналитиком в тег-менеджере.
https://habr.com/ru/articles/1010398/
#datalayer #gtm #google_tag_manager #яндекс_тег_менеджер #matomo_tag_manager #js
-
Что такое dataLayer на самом деле: от аналитиков — разработчикам
Если спросить разработчика, что такое dataLayer, чаще всего ответ будет примерно такой: «Ну это что-то из GTM». Я понимаю, что вот вы, конкретно вы, уважаемый читатель, так не отвечаете, и никто так не отвечает, но у меня вот такая статистика. А если спросить аналитика, что нужно для настройки событий, ответ будет: «Нужно просто пушнуть это в dataLayer» Здесь начинается легкое раздражение с обеих сторон. Разработчику кажется, что это часть Google Tag Manager, которую он не обязан понимать. Аналитику кажется, что это очевидная вещь уровня «объявить переменную». В итоге dataLayer превращается в некий черный ящик, за который отвечает «кто-то другой». Спойлер: никто. Главная мысль этой статьи простая: dataLayer — это просто глобальная переменная в window. Все остальное — это уже работа разработчика по задачам аналитика и последующий тюнинг аналитиком в тег-менеджере.
https://habr.com/ru/articles/1010398/
#datalayer #gtm #google_tag_manager #яндекс_тег_менеджер #matomo_tag_manager #js
-
Что такое dataLayer на самом деле: от аналитиков — разработчикам
Если спросить разработчика, что такое dataLayer, чаще всего ответ будет примерно такой: «Ну это что-то из GTM». Я понимаю, что вот вы, конкретно вы, уважаемый читатель, так не отвечаете, и никто так не отвечает, но у меня вот такая статистика. А если спросить аналитика, что нужно для настройки событий, ответ будет: «Нужно просто пушнуть это в dataLayer» Здесь начинается легкое раздражение с обеих сторон. Разработчику кажется, что это часть Google Tag Manager, которую он не обязан понимать. Аналитику кажется, что это очевидная вещь уровня «объявить переменную». В итоге dataLayer превращается в некий черный ящик, за который отвечает «кто-то другой». Спойлер: никто. Главная мысль этой статьи простая: dataLayer — это просто глобальная переменная в window. Все остальное — это уже работа разработчика по задачам аналитика и последующий тюнинг аналитиком в тег-менеджере.
https://habr.com/ru/articles/1010398/
#datalayer #gtm #google_tag_manager #яндекс_тег_менеджер #matomo_tag_manager #js
-
#AI #GenerativeAI #LLMs #AITraining #DataLabeling #GigEconomy: "Who are the workers behind the training datasets powering the biggest LLMs on the market? In this explainer, we delve into data labeling as part of the AI supply chain, the labourers behind this data labeling, and how this exploitative labour ecosystem functions, aided by algorithms and larger systemic governance issues that exploit microworkers in the gig economy.
Key points:
- High quality training data is the crucial element for producing a performing LLM, and high quality training data is labeled datasets.
- Several digital labour platforms have arisen to the task of supplying data labeling for LLM training. However, a lack of transparency and use of algorithmic decision-making models undergirds their exploitative business models.
- Workers are often not informed about who or what they are labeling raw datasets for, and they are subjected to algorithmic surveillance and decision-making systems that facilitate unreliable job stability and unpredictable wages."
-
Coming up: dataland by Refik Anadol Studio in Los Angeles is in its final production phase. Every pixel in the space is going through #vvvv and @xenko (Stride 3d engine).
Details: https://dataland.art/
#creativecoding #visualprogramming #stride #LA #datavis #immersive #dotnet
-
#AI #GenerativeAI #GhostWork #DataLabelling #WageSlavery: "To build AI, Silicon Valley’s most illustrious companies are fighting over the limited talent of computer scientists in their backyard, paying hundreds of thousands of dollars to a newly minted Ph.D. But to train and deploy them using real-world data, these same companies have turned to the likes of Sama, and their veritable armies of low-wage workers with basic digital literacy, but no stable employment.
Sama isn’t the only service of its kind globally. Start-ups such as Scale AI, Appen, Hive Micro, iMerit and Mighty AI (now owned by Uber), and more traditional IT companies such as Accenture and Wipro are all part of this growing industry estimated to be worth $17bn by 2030.
Because of the sheer volume of data that AI companies need to be labelled, most start-ups outsource their services to lower-income countries where hundreds of workers like Ian and Benja are paid to sift and interpret data that trains AI systems."
https://lithub.com/how-vulnerable-low-wage-workers-power-ai-algorithms/
-
New AWS::SecurityLake::DataLake
Use the AWS::SecurityLake::DataLake resource to initialize an Amazon Security Lake instance with the provided (or default) configuration.
https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/aws-resource-securitylake-datalake.html #securitylake #cloudformation -
New AWS::SecurityLake::DataLake
Use the AWS::SecurityLake::DataLake resource to initialize an Amazon Security Lake instance with the provided (or default) configuration.
https://docs.aws.amazon.com/AWSCFNSecurityLakeDocs/build/server-root/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/aws-resource-securitylake-datalake.html #securitylake #cloudformation -
#AI #GenerativeAI #GhostWork #DataLabelling #WageSlavery: "To build AI, Silicon Valley’s most illustrious companies are fighting over the limited talent of computer scientists in their backyard, paying hundreds of thousands of dollars to a newly minted Ph.D. But to train and deploy them using real-world data, these same companies have turned to the likes of Sama, and their veritable armies of low-wage workers with basic digital literacy, but no stable employment.
Sama isn’t the only service of its kind globally. Start-ups such as Scale AI, Appen, Hive Micro, iMerit and Mighty AI (now owned by Uber), and more traditional IT companies such as Accenture and Wipro are all part of this growing industry estimated to be worth $17bn by 2030.
Because of the sheer volume of data that AI companies need to be labelled, most start-ups outsource their services to lower-income countries where hundreds of workers like Ian and Benja are paid to sift and interpret data that trains AI systems."
https://lithub.com/how-vulnerable-low-wage-workers-power-ai-algorithms/
-
#AI #GenerativeAI #GhostWork #DataLabelling #WageSlavery: "To build AI, Silicon Valley’s most illustrious companies are fighting over the limited talent of computer scientists in their backyard, paying hundreds of thousands of dollars to a newly minted Ph.D. But to train and deploy them using real-world data, these same companies have turned to the likes of Sama, and their veritable armies of low-wage workers with basic digital literacy, but no stable employment.
Sama isn’t the only service of its kind globally. Start-ups such as Scale AI, Appen, Hive Micro, iMerit and Mighty AI (now owned by Uber), and more traditional IT companies such as Accenture and Wipro are all part of this growing industry estimated to be worth $17bn by 2030.
Because of the sheer volume of data that AI companies need to be labelled, most start-ups outsource their services to lower-income countries where hundreds of workers like Ian and Benja are paid to sift and interpret data that trains AI systems."
https://lithub.com/how-vulnerable-low-wage-workers-power-ai-algorithms/