Как всё запрогать, чтобы не утонуть в море кода?

Для рабочих задач часто приходится строить множество моделей и проводить аналитику. Вариативность в целях, периодах разработки, разбиениях по каналам продаж и продуктам может быть значительной. Иногда на последнем этапе исключается фича, требуя пересчёта. Чтобы сохранить результаты каждого варианта, выручает ООП 🤝

Как упростить свою работу с большим количеством расчетов и аналитики — рассказывает Андрей Татаренко, специалист по интеллектуальному анализу данных, в статье «ООП для типовых ML задач».

В материале рассматривается подход ООП как способ организовать и структурировать код, сохраняя его гибкость и удобство в поддержке. Автор объясняет, как с помощью классов можно создавать различные уровни абстракции, что позволяет легко адаптировать код под новые задачи 🎯

В статье также приводится руководство по созданию библиотеки, которая помогает автоматизировать рутинные процессы, сохраняя при этом всю гибкость кода — скорее переходите и читайте 💡

#aaa_hardposting

Прочитали статью?

Давайте проверим ваши знания в теме 👇

Продлеваем приём заявок на Alfa Hack 🔥

Мы уже рассказывали о всероссийском хакатоне Alfa Hack от Лаборатории машинного обучении. У вас есть возможность успеть отправить заявку.

«Как выжить на хакатоне Alfa Hack?» —спросили у Вадима Тимакина, старшего специалиста по разработке нейронных сетей и kaggle мастера, к чему стоит готовиться и как успешно решить все задания — читайте советы в статье 🎯

А потом переходите на сайт и регистрируйтесь на хакатон до 4 ноября

Генеративный ИИ всё чаще применяется в разработке кода, но помогает ли это компаниям?

Сегодня обсуждаем ежегодный отчёт DORA (Google Cloud's DevOps Research and Assessment), опубликованный 23 ноября.

Вадим Аюев, руководитель дирекции моделей и методов продвинутой аналитики, делится интересными моментами из отчёта 👇

Широко признано, что одним из самых перспективных направлений применения генеративного ИИ является написание кода. В недавно опубликованном отчёте DORA (Google Cloud’s DevOps Research and Assessment) о состоянии DevOps указано, что 76% разработчиков используют генеративный ИИ в своей работе. Более 81% из 39 тысяч респондентов подтвердили, что в их компаниях произошла смена приоритетов в сторону массового внедрения ИИ-решений.

Основные сценарии использования — написание кода (75%) и суммаризация данных (71%). Более 35% пользователей отметили существенный рост продуктивности, но 39% сомневаются в надёжности ИИ-кода, а около 10% даже отметили снижение своей продуктивности при использовании ИИ-инструментов.

Кстати, недавно CEO Google также заявил, что четверть кода компании уже разрабатывается с помощью ИИ.

В отчёте отмечено, что при дальнейшем внедрении ИИ ожидается снижение пропускной способности поставок и увеличение нестабильности сроков — вероятно, как часть адаптации новых решений.

Другой вывод исследования — пока эффект от ИИ не улучшает продуктовые метрики, хотя софтовые метрики команд растут.

Мы в Альфе также активно тестируем генеративный ИИ для работы с кодом, в том числе решения для его верификации в ModelOps.

А как вы думаете, поможет ли генеративный ИИ вашей команде в следующем году быстрее выводить продукт в пром?

😭 — Нет, только замедлит
🌚 — Ничего не изменится
❤️‍🔥 — Точно поможет
🔥 — Уже помог, уже ускорились

#aaa_experts