Труха⚡️Україна

Николаевский Ванёк

देखना

Инсайдер UA

देखना

Труха⚡️Україна

देखना

Николаевский Ванёк

देखना

Инсайдер UA

देखना

R4marketing | канал Алексея Селезнёва | Язык R

प्रौद्योगिकी

Автор канала Алексей Селезнёв, украинский аналитик, автор ряда курсов по языку R и пакетов расширяющих его возможности.
В канале публикуются статьи, доклады, новости, уроки и заметки по языку R.
Для связи: @AlexeySeleznev
Реклама: http://bit.ly/39MwJCY

TGlist रेटिंग

प्रकारसार्वजनिक

सत्यापन

असत्यापित

विश्वसनीयता

अविश्वसनीय

स्थानУкраїна

भाषाअन्य

चैनल निर्माण की तिथिТрав 08, 2025

TGlist में जोड़ा गया

Черв 15, 2023

मैं चैनल का मालिक हूँ

बदलावों का इतिहास

संलग्न समूह

R4marketing, chat

प्रौद्योगिकी

टेलीग्राम चैनल R4marketing | канал Алексея Селезнёва | Язык R का आंकड़ा

विवरण

सदस्य

4 407

24 घंटों00%सप्ताह

9-0.2%महीना

23-0.5%

उद्धरण सूचकांक

0

उल्लेख0चैनलों पर शेयर0चैनलों पर उल्लेख0

प्रति पोस्ट औसत दृश्य

712

12 घंटों6750%24 घंटों7120%48 घंटों8780%

सगाई (ER)

6.04%

रिपोस्ट23टिप्पणियाँ0प्रतिक्रियाएँ20

सगाई दर (ERR)

0%

24 घंटों0%सप्ताह

5.19%महीना0%

प्रति विज्ञापन पोस्ट औसत दृश्य

422

1 घंटा19646.45%1 - 4 घंटे9622.75%4 - 24 घंटे00%

विवरण

हमारे बॉट को चैनल में जोड़ें और इस चैनल की दर्शक संख्या जानें।

24 घंटों में कुल पोस्ट

0

डायनेमिक्स

समूह "R4marketing | канал Алексея Селезнёва | Язык R" में नवीनतम पोस्ट

सभी पोस्ट

13.05.202509:00

Добавил главу про интеграцию LLM моделей в telegram ботов в учебник "Разработка Telegram ботов на языке R"

Содержание главы:
1. Как мы используем LLM в рабочих процессах
2. Генерация API ключа
3. Работа с LLM в R
3.1. Создание чата и отправка запроса
3.2. Извлечение структурированных данных из текста
3.3. Добавление в чат инструментов
4. Интеграция LLM модели в бот
4.1. Дообучение бота на своих данных
5. Заключение

Если вдруг кто впервые об этом учебнике слышит, то ниже его полное содержание:

1. Создаём бота и отправляем с его помощью сообщения в telegram
2. Добавляем боту поддержку команд и фильтры сообщений, класс Updater
3. Как добавить боту поддержку клавиатуры
4. Построение последовательного, логического диалога с ботом
5. Интегрируем в бота искусственный интеллект
6. Управление правами пользователей бота
7. Повышаем стабильность работы бота
8. Добавляем боту асинхронность
9. Упаковываем бота в Docker контейнер
10. Разворачиваем бота в облачных сервисах

Т.е. по этому учебнику вы с нуля научитесь писать telegram ботов любой сложности, и разворачивать их в некоторых облачных платформах или на своём сервере.

#учебники_по_R

06.05.202507:59

Новый видеоурок: Интеграция LLM моделей в Telegram-ботов на R

В этом видео я расскажу, как интегрировать искусственный интеллект в Telegram-бота, используя язык R и пакеты telegram.bot и ellmer.

В видео вы увидите:
● Как сгенерировать API-ключ для работы с LLM
● Как использовать пакет ellmer для общения с LLM моделями
● Как извлекать данные из текста и классифицировать сообщения
● Как интегрировать внешние API через LLM
● Как подключить LLM модель к вашему боту
● Как сохранить состояние чата между сессиями
● Как дообучить бота своими данными

Материал частично дублирует урок по ellmer + shiny, кто его видел можете начинать просмотр этого видео сразу с 18 минуты.

Тайм коды:
00:00 О чём это видео
00:46 Генерация API ключа
02:20 Введение в пакет ellmer
03:20 Создаём объект чата
06:44 Извлечение структурированных данных их текста с помощью LLM моделей
10:35 Классификация текста с помощью LLM моделей
13:53 Интеграция LLM моделей со сторонними API
18:33 Как интегрировать LLM модель в telegram бота
23:27 Как сохранять состояние чатов между разными сессиями бота
26:24 Как дообучить telegram бота своими данными
28:58 Заключение

Ссылки:
- Код продемонстрированный в видео

#видео_уроки_по_R

29.04.202507:59

Опубликовал текстовую версию урока об использовании LLM моделей в R

Для тех кому текст лучше воспринимается опубликовал статью на основе урока "Использование LLM-моделей в языке R — на практике и бесплатно".

Содержание:
1. Как мы используем LLM в рабочих процессах
2. Генерация API ключа для работы с LLM
3. Работа с LLM в R
4. Как с помощью LLM извлекать структурированные данные из текста
5. Добавляем в чат инструменты
6. Создаём Shiny интерфейс для чата
7. Как дообучить модель своими данными
8. Заключение

#статьи_по_R

24.04.202508:02

Новый видеоурок: Использование LLM-моделей в языке R — на практике и бесплатно

В этом видео я показываю реальный кейс из своей работы, где мы встроили LLM-модели (на примере Gemini) в ежедневные процессы аналитики — всё с помощью языка R.
Весь показанный функционал реализован на 100% бесплатно, без покупки подписок или платных API.

На основе пакетов ellmer и shinychat я шаг за шагом объясняю, как создать умного чат-бота, обрабатывать текст, подключать сторонние API и даже дообучать модель под себя.

В этом видео вы узнаете:
● Как бесплатно получить API-ключ Gemini и подключить его к R.
● Как настраивать и использовать объект chat.
● Как с помощью LLM извлекать структурированные данные из текста.
● Как добавить в чат сторонние API как "инструменты".
● Как построить простой, но мощный графический интерфейс с shinychat.
● Как дообучить модель своими данными — для точных ответов под ваш контекст.

Тайм коды:
00:00 О чём это видео
01:05 Кейс практического внедрения AI в рабочие процессы
06:49 Введение в пакет ellmer
08:20 Как бесплатно сгенерировать API ключ для работы с Gemini API
09:05 Аргументы конструктора LLM чатов
11:07 Создаём объект chat
13:01 Методы объекта chat
14:30 Отправляем запрос в LLM
17:03 Извлечение структурированных данных из текста
24:15 Добавляем в чат инструменты, работа со сторонними API
28:17 Создаём графический интерфейс для нашего чата с помощью shinychat
31:02 Как дообучить модель своими данными
33:50 Заключение

Ссылки:
- Код продемонстрированный в видео

#видео_уроки_по_R

17.04.202507:59

Гибкий импорт в R 4.5 с помощью use()

Всем привет, давно я тут ничего не писал, надо понемногу исправляться.

11 апреля 2025 года вышла новая версия R — R 4.5.0 “How About a Twenty-Six”. Как обычно, разработчики завезли кучу полезных мелочей и парочку реально классных фич. Одна из самых интересных — это функция use(), которой давно в R не хватало.

Если ты когда-нибудь писал на Python, то помнишь, как там удобно можно импортировать только нужные функции:

В R же приходилось выбирать между:

Или

Проблема второго способа в том, что разные пакеты могут переопределять друг друга. Яркий пример — filter() из dplyr и stats. Эту проблему можно было решить с помощью таких пакетов как conflicted, modules и import о чём я уже как то рассказывал тут. Так вот, в R 4.5.0 подвезли use() - аккуратный способ подключать только нужные функции из пакета:

А если попробовать вызвать что-то не из списка, например n_distinct(), то R честно скажет, что такой функции в текущем окружении нет.

#новости_и_релизы_по_R

11.02.202508:59

Разбираем функцию exec() из пакета rlang

Друзья! Сегодня разберём функцию exec(). Если вы работаете с API, создаёте отчёты или автоматизируете рабочие процессы - этот инструмент значительно упростит вашу жизнь.

Что такое exec()?
exec() - это современная альтернатива базовой функции do.call(). Она позволяет динамически вызывать функции с аргументами, которые хранятся в списке или других структурах данных.

Базовый синтаксис:

Практические примеры использования

1. Работа с API

2. Генерация отчётов

3. Обработка данных с динамическими параметрами

Советы
● Кэширование параметров

● Валидация параметров

————————————
exec() - это не просто замена do.call(), а мощный инструмент для создания гибкого и поддерживаемого кода. Особенно полезен когда:

● Работаете с конфигурируемыми параметрами
● Создаёте wrapper-функции для API
● Автоматизируете генерацию отчётов
● Обрабатываете данные из разных источников

#заметки_по_R

04.02.202509:01

Рекурсивные операции в R: Магия функции accumulate()

accumulate() из пакета purrr - потрясающий инструмент для выполнения рекурсивных вычислений в R. Давайте рассмотрим три последовательных примера от простого к сложному.

1. Пример 1: Накопительная сумма

Как это работает?:

● Начинает с первого элемента (1)
● Каждый следующий шаг - сумма предыдущего накопленного результата и текущего элемента
● 1 → (1+2=3) → (3+3=6) → (6+4=10) → (10+5=15)

Пример 2: Генерация последовательности Фибоначчи

Детали реализации:

● .init устанавливает начальное состояние
● На каждой итерации берем второй элемент и сумму
● Создаем классическую последовательность Фибоначчи

Пример 3: Сложная трансформация данных

Сценарий:

● Накапливаем статистику по транзакциям
● Считаем общую сумму, налоги, количество обработанных записей
● Используем аккумуляцию для последовательной обработки

————————————
В пакете purrr помимо accumulate() есть множество других полезных функционалов, которые могут заменить вам циклы for, и сделать ваш код более читабельным и оптимизированным.

Тему циклов и функционалов я подробно рассматривал в бесплатном курсе "Циклы и функционалы в языке R", так что если есть желание погрузится в эту тему то велкам!

#заметки_по_R

29.01.202509:01

httr2 1.1.0

Команда Хэдли продолжает развивать httr2 — современный пакет для работы с веб-API в R, с момента его появления все новые пакеты я пишу именно на его основе.

В версии 1.1.0 появилось несколько значительных улучшений: поддержка потоковой передачи данных, новые инструменты для работы с URL, улучшенная интеграция с AWS и многое другое.

Разберем ключевые нововведения и примеры их использования.

————————————
1. Потоковая передача данных
Новая функция req_perform_connection() улучшает поддержку потоковой передачи ответов, что особенно полезно при работе с LLM и обработке больших объемов данных.

Пример создания запроса с потоковой передачей:

Читаем данные частями:

Для обработки построчных данных (resp_stream_lines()) и событий сервера (resp_stream_sse()) добавлены отдельные функции.

2. Работа с URL
Появились удобные инструменты для манипуляции URL.

2.1. Изменение компонентов URL

2.2. Изменение параметров запроса

2.3. Работа с относительными URL

3. Поддержка AWS
Теперь httr2 позволяет легко подписывать запросы для AWS:

Это упрощает работу с сервисами Amazon, такими как S3, DynamoDB, API Gateway и другими.

4. Дополнительные улучшения
● Кэширование: Оптимизирована система кэширования запросов.
● Обработка ошибок: Теперь сообщения об ошибках стали информативнее.
● Поддержка OAuth: Улучшена аутентификация через OAuth.

В основе поста лежит статья "httr2 1.1.0".

#новости_и_релизы_по_R

11.12.202408:59

Elmer: Универсальный инструмент для работы с LLM через R

Ранее я уже рассказывал о пакете Elmer, который позволяет взаимодействовать с большими языковыми моделями (LLM) прямо из R. Сегодня мы углубимся в детали его функционала и возможностей, чтобы вы могли максимально эффективно использовать этот инструмент.

1. Что такое Elmer?
Elmer — это пакет из экосистемы tidyverse, созданный для удобного использования LLM API. Его основные преимущества:

● Мульти-провайдерная поддержка, на данный момент реализована поддержка:
● Anthropic’s Claude: chat_claude().
● AWS Bedrock: chat_bedrock().
● Azure OpenAI: chat_azure().
● Databricks: chat_databricks().
● GitHub model marketplace: chat_github().
● Google Gemini: chat_gemini().
● Groq: chat_groq().
● Ollama: chat_ollama()`.
● OpenAI: `chat_openai()`.
● perplexity.ai: `chat_perplexity()`.
● Snowflake Cortex: `chat_cortex()`.

Кстати, создатели `elmer` утверждают, что для генерации кода по их мнению лучше всего себя проявляет Anthropic’s Claude, т.е. Claude.ai, и я по этому поводу тоже уже своими наблюдениями делился.

● Гибкость в настройках промптов и диалогов.
● Извлечение структурированных данных из текста.
● Поддержка асинхронных вызовов для повышения производительности.

Эти функции делают Elmer мощным инструментом для анализа данных, автоматизации задач и разработки приложений.

2. Установка
Установите elmer с помощью:

3. Управление диалогами
Чат-объекты в elmer сохраняют историю, что упрощает многозадачные сценарии:

4. Программные возможности
elmer поддерживает несколько способов взаимодействия с LLM:

4.1. Интерактивный режим: Используйте R-консоль для живого общения:

4.2. Программный режим: Создайте сценарий, возвращающий результаты для дальнейшей обработки:

4.3. Асинхронные вызовы: Используйте асинхронный API для ускорения обработки больших объемов данных.

5. Извлечение структурированных данных
elmer позволяет преобразовывать текст в удобный формат для анализа:

● Анализ отзывов клиентов.
● Извлечение рецептов и их структурирование.
● Геокодирование адресов.

Пример:

6. Работа с токенами
elmer помогает отслеживать использование токенов для оптимизации затрат:

Один запрос к модели GPT-4o mini может стоить от $0.15 за миллион токенов, что делает использование API доступным для экспериментов.

7. Рекомендации по промптам
Правильный дизайн промптов — ключ к качественным ответам. Например:

● Укажите системные инструкции для кастомизации:

● Используйте промпты для автоматизации, например, создания документации на основе README вашего пакета.

8. Кейсы использования
Elmer отлично подходит для:

● Создания чат-ботов для поддержки пользователей.
● Прототипирования инструментов: автоматизация анализа данных и отчетности.
● Кастомизации работы LLM под специфические задачи.

————————————
elmer открывает новые горизонты для работы с LLM в R. Это не только инструмент для экспериментов, но и мощное средство для интеграции ИИ в ваши проекты. Узнайте больше из официальной документации.

Пока что elmer по прежнему находится в активной стадии разработки, текущая версия 0.0.0.9000, но будем следить за этим процессом, и в ближайшее время буду ещё делиться информацией об этом проекте.

#новости_и_релизы_по_R

03.12.202409:01

Оптимизация функций в R: переосмысление аргументов с S7

Функции с множеством аргументов могут быть трудными для использования и сопровождения. Чтобы решить эту проблему, можно использовать подход с объектами опций (options objects), применяя возможности системы S7 (новая реализация ООП в R о которой мы недавно говорили). Рассмотрим пример, как можно переработать функцию readr::read_csv().

Проблема: слишком много параметров

Функция readr::read_csv() имеет более 20 аргументов, многие из которых редко используются, например, locale, skip, na. Перенос менее востребованных настроек в объект опций позволяет:

● Сократить количество аргументов в функции.
● Улучшить читаемость и поддерживаемость кода.
● Обеспечить строгую типизацию параметров.

Шаг 1: Создание свойств с помощью new_property()

Для начала определим свойства, которые будут использоваться в нашем объекте опций. Например, свойство для параметра `locale:

Этот код задает значения по умолчанию и проверяет, что все элементы locale имеют правильный тип.

Подобным образом мы можем создать объекты опций для большинства других аргументов:

● na
● quote
● comment
● trim_ws
● skip
● n_max
● guess_max
● name_repair
● num_threads
● progress
● show_col_types
● skip_empty_rows
● lazy

Шаг 2: Создание класса с помощью new_class()

Теперь создадим класс для объекта опций, который объединяет все свойства, включая locale, na, trim_ws и другие:

Такой подход позволяет гибко задавать опции с использованием строгой типизации.

Шаг 3: Переопределение функции read_csv()

После создания объекта опций можно переопределить функцию read_csv() для работы с новым подходом:

Вместо передачи множества опциональных аргументов пользователь может передать объект options, упростив вызов и настройку функции.

————————————
Использование объектов опций с S7 позволяет уменьшить сложность функций, сделать их более читаемыми и строго типизированными. Такой подход особенно полезен при разработке библиотек и сложных API.

Ссылки:
● В основе поста лежит статья "S7 & Options objects"

#заметки_по_R

27.11.202409:00

Мобильные приложения с R: революция благодаря webR

Мир R и мобильных технологий стал на шаг ближе с выходом webR — WebAssembly-компиляции R. Эта технология позволяет запускать R-код прямо в JavaScript-средах, открывая новые возможности для создания мобильных приложений. В этом посте разбираем, как это работает и что это значит для разработчиков.

Что такое webR и в чем его уникальность?

webR — это специальная версия R, адаптированная для работы в WebAssembly. Если раньше R использовался преимущественно для серверных приложений (например, через Shiny), то теперь его можно внедрять прямо в браузеры и мобильные устройства.

Ключевые особенности webR:
● Нет необходимости в R-сервере.
● Полноценная работа с R-кодом в мобильной среде.
● Возможность использовать стандартные функции R для анализа данных и визуализации.
● Эта технология изменяет представление о том, где и как можно применять R, делая его доступным для разработчиков мобильных приложений.

Почему это важно?

До появления webR мобильные приложения, использующие R, в основном реализовывались через Shiny и shinyMobile. Однако такие решения имели ряд ограничений:
● Ограниченная функциональность: отсутствие доступа к API устройства, таких как камера, вибрация, или геолокация.
● Нет автономности: такие приложения требовали постоянного подключения к серверу.
● Сложности с установкой: их нельзя было загрузить из App Store или Google Play.

webR решает эти проблемы, позволяя создавать настоящие нативные мобильные приложения, которые:
● Устанавливаются через магазины приложений.
● Работают офлайн.
● Интегрируют функции смартфона.

Пример реализации: Игра на основе R

ThinkR представили рабочий прототип — мобильное приложение с интеграцией R-кода. Это игра, где пользователи угадывают, к какому пакету R принадлежит случайная функция.

Как работает приложение:
● Оно выбирает три случайных пакета из установленных.
● Генерирует функцию из одного из них.
● Пользователь угадывает, к какому пакету она относится.

Функционал включает:
● Локальное хранение данных о попытках пользователя в SQLite.
● Визуализацию прогресса на графиках.
● Поддержку вибрации, автономного режима и других мобильных API.

Этот проект демонстрирует не только возможности webR, но и задает направление для будущих приложений.

Что дальше?

Разработчики ThinkR работают над выпуском приложения в App Store и Google Play. Этот проект — шаг к тому, чтобы сделать R универсальным инструментом, доступным не только для серверных решений, но и для мобильной разработки.

Если вы хотите быть в курсе новостей, посетите официальный сайт ThinkR, где можно подписаться на уведомления о выходе приложения.

————————————
webR — это революционная технология, которая может значительно изменить подход к созданию приложений. Это важный шаг для популяризации R за пределами традиционных областей его применения.

#новости_и_релизы_по_R

20.11.202409:01

S7 0.2.0: Новый стандарт ООП в R

S7 — это гибкий и мощный инструмент для объектно-ориентированного программирования в R, предлагающий строгость S4 и простоту S3. Новая версия 0.2.0 усиливает производительность, вводит улучшенную совместимость с S3 и добавляет гибкие валидаторы. Проектирование и реализация S7 были совместными усилиями рабочей группы из R Consortium , включая представителей R-Core, Bioconductor, tidyverse/Posit, ROpenSci и более широкого сообщества R. В будущем разработчики планируют интеграцию S7 в базовый R.

Установите пакет, чтобы попробовать новый подход к ООП:

Основные возможности S7

1. Создание классов
S7 позволяет определять классы с четкими типами свойств. Для обеспечения корректности данных можно использовать валидаторы.

Пример:

2. Создание методов
Методы создаются через обобщенные функции (new_generic()). Это упрощает настройку поведения для различных классов.

Пример:

3. Совместимость с S3
S7 интегрируется с S3-методами, что облегчает переход на новую систему. Например, можно использовать существующие S3-классы как базовые.

4. Наследование классов
Создание иерархий классов позволяет расширять возможности базового класса.

Пример:

Производительность и планы на будущее

S7 разработан с учетом высокой производительности: проверки свойств реализованы на уровне C, что делает его подходящим для обработки больших объемов данных. В будущем планируется включить поддержку S7-классов в базовый R, что сделает их стандартом.

Почему стоит использовать S7?

Простота: Создание классов и методов не сложнее, чем в S3.
Надежность: Строгая типизация предотвращает ошибки.
Универсальность: Подходит для создания библиотек, построения API и работы с данными.

Ссылки:
● S7 0.2.0 (eng)

Так же про ООП в R
● ООП в языке R (часть 1): S3 классы
● ООП в языке R (часть 2): R6 классы

#новости_и_релизы_по_R

01.11.202409:01

R4marketing 6 лет

Ровно 6 лет назад, 1 ноября 2018 года, я анонсировал в Facebook запуск этого канала. Это было время, когда Telegram только набирал популярность как платформа для профессионального контента, и я решил создать пространство, где буду делиться знаниями и какими то заметками по языку R.

На данный момент в канале опубликовано 1256 постов, очень долгое время я держал темп в 1 пост каждый будний день, и не сбавлял его даже в периоды отпусков. Хотя сейчас темп публикаций уже не "пост каждый будний день", как было изначально, но я по-прежнему стараюсь делиться только действительно ценным контентом, который поможет вам в работе и профессиональном росте.

Спасибо каждому из вас за то, что остаётесь со мной все эти годы! Ваши комментарии, обратная связь и дискуссии делают этот канал живым и помогают развиваться всем нам.

22.10.202408:01

Релиз patchwork 1.3.0

Вышла версия patchwork 1.3.0, которая привнесла интересные возможности для работы с таблицами в графических композициях. Теперь можно легко интегрировать таблицы gt с графиками, используя функции wrap_elements() и wrap_table(). Пример простого графика с таблицей:

Также доступны более продвинутые возможности для компоновки графиков и таблиц. Например, можно использовать сложный макет с элементами разного размера:

Это позволяет гибко управлять макетом визуализации, комбинируя таблицы и графики разных типов.

Ссылки:
● Подробнее можно прочитать в оригинальной статье на Tidyverse Blog.
● Также ранее я уже рассказывал о пакете patchwork в посте "Как расположить несколько ggplot2 графиков на одном изображении".

#новости_и_релизы_по_R

09.10.202408:00

Работа с динамическими именами столбцов в dplyr: sym(), syms() и оператор !!

Часто при работе с данными в R возникает необходимость обращаться к столбцам таблицы по их именам, которые могут передаваться как строки. Это может быть полезно, если имена столбцов не известны заранее или задаются динамически в функциях. В dplyr для таких задач существует механизм tidy evaluation, и одними из ключевых инструментов являются функции sym(), syms() и оператор !!.

Проблема:
Обычно в dplyr мы обращаемся к столбцам напрямую, как показано ниже:

Но что, если имена столбцов будут передаваться в виде строк, например через аргументы функции? Простое использование строк в filter() не сработает.

Решение: sym() и оператор !!
Функция sym() преобразует строку в символ (символ — это объект, который может быть интерпретирован как имя переменной), а оператор !! используется для развертывания этого символа в выражении. Давайте рассмотрим, как это работает:

В этой функции:
sym(col_name1) и sym(col_name2) преобразуют строки в символы, которые затем могут использоваться в dplyr::filter().
Оператор !! разворачивает символ в выражении, позволяя использовать его как имя переменной в функции filter().

Работа с несколькими столбцами: syms()
Если вам нужно работать сразу с несколькими столбцами, то для преобразования списка строк в символы можно использовать функцию syms().

Здесь:

syms(col_names) преобразует вектор строк в список символов.
across() вместе с all_of() позволяет удобно применить фильтр ко всем указанным столбцам.

————————————
Использование функций sym(), syms() и оператора !! — это мощный инструмент для написания гибкого и динамического кода в R. Он особенно полезен при работе с большими данными и пакетами вроде dplyr, когда имена столбцов не известны заранее или приходят из пользовательского ввода.

О подобных примерах рассказано в виньетке "Программирование с dplyr".

#заметки_по_R

सभी पोस्ट