#f1_score — Public Fediverse posts

От задачи до решения: LLM с RAG-конфигурацией и ROC-AUC. Эксперимент на 121 прогоне за 40 часов с помощью ИИ

Меня зовут Антон, сейчас занимаюсь прикладными проектами индекса цифровой зрелости БРИКС. Пробую за счет инструментов ИИ собирать каскады моделей ИИ для выявления неочевидных зависимостей в разных экономических и культурных процессах на основе данных извлекаемых из открытых источников. В рамках эксперимента я поставил себе задачу применить ИИ в прикладной задаче, при этом использовать только доступные всем инструменты и понятные нарративы. Одним словом, решил примерить на себя роль «Сделай там что-то с ИИ-шечкой, только быстро!» Рассказываю, что из этого поучилось (ссылки на рабочие блокноты, промпты и скриншоты прилагаются).

https://habr.com/ru/companies/mipt_digital/articles/914930/

#llm #rag #f1_score #rocauc #google_colab #openrouter #Groq_api #chunking #DeepSeek #perplexity

От задачи до решения: LLM с RAG-конфигурацией и ROC-AUC. Эксперимент на 121 прогоне за 40 часов с помощью ИИ

Меня зовут Антон, сейчас занимаюсь прикладными проектами индекса цифровой зрелости БРИКС. Пробую за счет инструментов ИИ собирать каскады моделей ИИ для выявления неочевидных зависимостей в разных экономических и культурных процессах на основе данных извлекаемых из открытых источников. В рамках эксперимента я поставил себе задачу применить ИИ в прикладной задаче, при этом использовать только доступные всем инструменты и понятные нарративы. Одним словом, решил примерить на себя роль «Сделай там что-то с ИИ-шечкой, только быстро!» Рассказываю, что из этого поучилось (ссылки на рабочие блокноты, промпты и скриншоты прилагаются).

https://habr.com/ru/companies/mipt_digital/articles/914930/

#llm #rag #f1_score #rocauc #google_colab #openrouter #Groq_api #chunking #DeepSeek #perplexity

От задачи до решения: LLM с RAG-конфигурацией и ROC-AUC. Эксперимент на 121 прогоне за 40 часов с помощью ИИ

Меня зовут Антон, сейчас занимаюсь прикладными проектами индекса цифровой зрелости БРИКС. Пробую за счет инструментов ИИ собирать каскады моделей ИИ для выявления неочевидных зависимостей в разных экономических и культурных процессах на основе данных извлекаемых из открытых источников. В рамках эксперимента я поставил себе задачу применить ИИ в прикладной задаче, при этом использовать только доступные всем инструменты и понятные нарративы. Одним словом, решил примерить на себя роль «Сделай там что-то с ИИ-шечкой, только быстро!» Рассказываю, что из этого поучилось (ссылки на рабочие блокноты, промпты и скриншоты прилагаются).

https://habr.com/ru/companies/mipt_digital/articles/914930/

#llm #rag #f1_score #rocauc #google_colab #openrouter #Groq_api #chunking #DeepSeek #perplexity

От задачи до решения: LLM с RAG-конфигурацией и ROC-AUC. Эксперимент на 121 прогоне за 40 часов с помощью ИИ

Меня зовут Антон, сейчас занимаюсь прикладными проектами индекса цифровой зрелости БРИКС. Пробую за счет инструментов ИИ собирать каскады моделей ИИ для выявления неочевидных зависимостей в разных экономических и культурных процессах на основе данных извлекаемых из открытых источников. В рамках эксперимента я поставил себе задачу применить ИИ в прикладной задаче, при этом использовать только доступные всем инструменты и понятные нарративы. Одним словом, решил примерить на себя роль «Сделай там что-то с ИИ-шечкой, только быстро!» Рассказываю, что из этого поучилось (ссылки на рабочие блокноты, промпты и скриншоты прилагаются).

https://habr.com/ru/companies/mipt_digital/articles/914930/

#llm #rag #f1_score #rocauc #google_colab #openrouter #Groq_api #chunking #DeepSeek #perplexity

Не радиус важен, а плотность! Часть 1: Глубокий взгляд на precision и recall

Нет, нет, я совсем не про геометрию или физику, я про множества! Точнее про множество того, что вы знаете. К сожалению, множество знаний у ML разработчиков всех уровней часто представляет из себя именно такое. Хотелось бы попробовать озвучить некоторый, как кажется, более глубокий взгляд на привычные уже нам в ML вещи, вероятно, написать даже целую серию статей и попробовать в них посмотреть на многие классические аспекты машинного обучения с сильным погружением в теорию вероятности, математический анализ и линейную алгебру, или обратить внимание на просто некоторые неочевидные вещи. В дебютной статье речь пойдет про всем нам уже привычные метрики классификации: accuracy, precision, recall и f1-score

https://habr.com/ru/articles/775032/

#precision #accuracy #f1_score #macro #metrics #machinelearning #machinelearning #deep_learning #ai #теория_вероятностей