🤔 Как рассчитать идеальный размер выборки ещё до начала исследования

Вы когда-нибудь теряли время и ресурсы на слишком маленькие или, наоборот, слишком большие выборки?

С помощью power analysis — расчёта размера выборки — вы можете заранее узнать, сколько участников нужно для достоверного результата.

Почему это важно:
✔️ Экономите время и деньги, не собирая лишние данные
✔️ Подбираете размер выборки под ожидаемый эффект
✔️ Контролируете уровень доверия и статистическую мощность исследования
✔️ Работает для t-тестов, ANOVA, регрессий и многих других тестов
✔️ Легко реализуется с бесплатными R-пакетами, например, pwr

Наглядно:
➡️ Слева: как размер выборки растёт при уменьшении ожидаемого эффекта — маленькие эффекты требуют больших групп.
➡️ Справа: пример расчёта для t-теста — точное количество участников на группу для желаемого уровня доверия и статистической мощности.

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

👆 Хочешь стать AI-инженером? Этот репозиторий — настоящая находка

Он уже собрал 60K⭐️ на GitHub и не зря: учит строить и тренировать LLM с нуля. Никакой воды — только практические навыки, которые нужны каждому будущему AI-инженеру.

Что в репозитории:
— Как LLM на самом деле работают
— Основы работы с текстовыми данными
— Реализация attention и GPT с нуля
— Предобучение на неразмеченных данных
— Финетюнинг для классификации и инструкций
— Основы CUDA и PyTorch, пошаговые видео, куча практики.

Для новичков и тех, кто хочет поднять уровень — этот репозиторий реально меняет правила игры.

📌 Репозиторий на GitHub

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

📄 RAG-ready из любого документа за пару строк

Реальные документы слишком сложные для прямой работы LLM. Tensorlake превращает неструктурированные данные в RAG-ready формат всего за пару строк кода.

Что умеет Tensorlake:
👉 Работает с документами, изображениями, CSV, презентациями и др.
👉 Поддержка сложных макетов, рукописных заметок и мультиязычных данных.
👉 Возвращает layout документа, классификацию страниц, bounding boxes и многое другое.
👉 Можно задавать JSON-схему для извлечения нужных данных.

⚡️ Мгновенно готово к работе с LLM и retrieval pipelines!

📱 GitHub

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст