AI Ready | Нейросети

😎 NotebookLM — бесплатный AI-ассистент для работы с документами от Google! Помогает работать с большими массивами информации: PDF, Google Docs, сайты, слайды и др. Способен превращать ваши материалы в учебные шпаргалки, подкасты, инфографику или mind-map. 📌 Оставляю ссылочку: notebooklm.google 🚪 AI Ready | #нейросеть

🤖 Почему вредно соглашаться с ИИ с первого раза и как «спор» улучшает результат!? Часто первый ответ нейросети — это самый очевидный и усредненный вариант из обучающей выборки. Если ты принимаешь его без правок, ты получаешь посредственный результат, но стоит подвергнуть ответ сомнению, как модель начинает задействовать более глубокие логические цепочки. Что важно знать:

• Нейросеть часто выбирает самый простой путь вместо правильного; • Модель начинает анализировать собственный контекст как критик; • Ролевые конфликты повышают точность.

Перестань быть просто приемщиком ответов, стань активным критиком, и качество твоих результатов вырастет в разы. 🚪 AI Ready | #нейро

Настроил чат-бота за пару часов → заработал 9 000₽. Просто представь, кто-то стоит в очереди на маршрутку в 8 утра чтобы успеть на “любимую” работу. А кто-то за 3-4 часа делает чат-бота со своего ноута без привязки ко времени. Разница в зарплате: 200 тысяч. И нет — не надо ничего программировать. Зачем грузить мозги кодом, если можно собрать чат-бота для бизнеса на конструкторе. Без опыта. За 3-4 часа. 💡 Суть проста: Берёшь клиента → Собираешь бота по шаблону → Наставник всё проверяет → Сдаёшь работу и получаешь деньги. В первый месяц обычно выходят на доход 50–80 тыс ₽/мес, а с опытом от 180 тыс ₽ и выше. Легко совмещается с работой, учёбой, рыбалкой, семейными хлопотами… график устанавливаешь самостоятельно. Всё, что нужно для старта — запустить бота 👉 @other_digital_bot Там пошаговый план как стартануть и гайд по клиентам. До 26 января вход бесплатный.

Оценка вероятности дефолта (Probability of Default, PD) Задачи кредитного скоринга — классический прикладной кейс машинного обучения. Цель — оценить вероятность того, что клиент не выполнит финансовые обязательства. Ниже — компактный учебный пример, показывающий базовый ML-пайплайн. Установка библиотек:

    
        python -m pip install pandas scikit-learn{}
    

Импорт модулей:

    
        import pandas as pd

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import roc_auc_score{}
    

Пример структуры данных:

    
        data = pd.DataFrame({
    "age": [22, 45, 35, 52, 23, 60],
    "income": [30000, 120000, 70000, 150000, 28000, 200000],
    "loan_amount": [10000, 20000, 15000, 30000, 8000, 25000],
    "credit_history_years": [1, 15, 7, 20, 0.5, 25],
    "defaults_before": [1, 0, 1, 0, 1, 0],
    "default": [1, 0, 0, 0, 1, 0]
}){}
    

Здесь признаки — базовые социально-финансовые характеристики клиента и его кредитная история. Целевая переменная default: 1 — дефолт; 0 — обязательства выполнены. Разделим признаки и цель:

    
        X = data.drop(columns=["default"])
y = data["default"]{}
    

Если обучать модель на всех данных, корректно оценить качество невозможно. Поэтому делим выборку на обучающую и тестовую:

    
        X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y,
    test_size=0.33,
    random_state=42,
    stratify=y
){}
    

В задачах скоринга логистическая регрессия используется часто: она устойчива, хорошо калибруется и легко интерпретируется. Масштабирование признаков — стандартная практика:

    
        model = Pipeline(steps=[
    ("scaler", StandardScaler()),
    ("clf", LogisticRegression(max_iter=1000))
])

model.fit(X_train, y_train){}
    

Оценка качества через ROC-AUC:

    
        y_proba = model.predict_proba(X_test)[:, 1]
print("ROC-AUC:", round(roc_auc_score(y_test, y_proba), 3)){}
    

На малых выборках метрика приведена исключительно в учебных целях. Пример оценки риска для нового клиента:

    
        client = pd.DataFrame([{
    "age": 30,
    "income": 50000,
    "loan_amount": 12000,
    "credit_history_years": 3,
    "defaults_before": 0
}])

risk = model.predict_proba(client)[0][1]
print("Вероятность дефолта:", round(risk, 2)){}
    

🔥 В реальных системах такие модели входят в состав скоринг-движка: вероятность дефолта влияет на кредитный лимит, процентную ставку и автоматические решения. 🚪 AI Ready | #практика

💡 По статистике, специалисты, которые умеют работать с нейросетями уже получают на 45% больше. Они быстрее находят решение сложных задач, умеют автоматизировать процессы и действительно делают работу лучше. На бесплатном мастер-классе расскажем: 🔹 Как разобраться в нейросетях и сделать это вашей сильной стороной 🔹 Как всего за 15 минут создать собственного AI-помощника 🔹 Как писать промпты для нейросетей, которые реально работают 🔹 Как создать целую команду под свои задачи, которая будет работать бесплатно! 👉 Вам не нужны навыки программирования. Всё, что нужно - это желание разобраться в нейросетях, чтобы не просто генерить красивые картинки для контента, а внедрить этот инструмент в ежедневную работу на полную силу. 🚀 Мастер-класс бесплатный. Забронировать место можно здесь