Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Erik Davtyan - How to Engineer Better Prompts Using Data Science

Автор: PyData

Загружено: 2025-12-17

Просмотров: 542

Описание:

Erik Davtyan, Senior Software Engineer at Not Diamond, presents a talk on
“How to Engineer Better Prompts Using Data Science.”

Large Language Models can deliver strong results - but making those results consistent is still a challenge. This talk explores how data science methods can turn prompt engineering from trial and error into a more systematic, measurable process.

In this session, Erik dives into:
🔹 Why prompt engineering benefits from data-driven evaluation
🔹 How measuring and testing prompts improves LLM reliability
🔹 Practical approaches to prompt optimization

This talk was recorded during the PyData Yerevan November 2025 Meetup, held on November 26, 2025, at the American University of Armenia.
--
www.pydata.org

PyData is an educational program of NumFOCUS, a 501(c)3 non-profit organization in the United States. PyData provides a forum for the international community of users and developers of data analysis tools to share ideas and learn from each other. The global PyData network promotes discussion of best practices, new approaches, and emerging technologies for data management, processing, analytics, and visualization. PyData communities approach data science using many languages, including (but not limited to) Python, Julia, and R.

PyData conferences aim to be accessible and community-driven, with novice to advanced level presentations. PyData tutorials and talks bring attendees the latest project features along with cutting-edge use cases.

00:22 Welcome!

Want to help add timestamps to our YouTube videos to help with discoverability? Find out more here: https://github.com/numfocus/YouTubeVi...

Erik Davtyan - How to Engineer Better Prompts Using Data Science

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Nikolai Semiachkin - Using LLMs to Estimate the Probabilities of Events

Nikolai Semiachkin - Using LLMs to Estimate the Probabilities of Events

Mark Hamazaspyan - Visual Document Retrieval: Enhancing Accuracy with Text & Visual Embeddings

Mark Hamazaspyan - Visual Document Retrieval: Enhancing Accuracy with Text & Visual Embeddings

Deepyaman Datta-✕-Data engineering with Python the right way-  -PyData Boston 2025

Deepyaman Datta-✕-Data engineering with Python the right way- -PyData Boston 2025

Как мы создаем эффективных агентов: Барри Чжан, Anthropic

Как мы создаем эффективных агентов: Барри Чжан, Anthropic

Automated feature extraction and selection for challenging time-series prediction problems

Automated feature extraction and selection for challenging time-series prediction problems

Claudio Pinhanez - The Non-Determinism of Small LLMs

Claudio Pinhanez - The Non-Determinism of Small LLMs

Leonardo Ferreira - Create your Health Research Agent - PyData Boston 2025

Leonardo Ferreira - Create your Health Research Agent - PyData Boston 2025

System Design Concepts Course and Interview Prep

System Design Concepts Course and Interview Prep

С нуля до миллионов на AI‑стартапах. Что отличает прототип от реального бизнеса  | Максим Панфилов

С нуля до миллионов на AI‑стартапах. Что отличает прототип от реального бизнеса | Максим Панфилов

Почему спагетти-код лучше чистой архитектуры

Почему спагетти-код лучше чистой архитектуры

Malte Tichy - Reviving Survival Analysis_ Timeless, Yet Overlooked - PyData Global 2025

Malte Tichy - Reviving Survival Analysis_ Timeless, Yet Overlooked - PyData Global 2025

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

Не создавайте агентов, а развивайте навыки – Барри Чжан и Махеш Мураг, Anthropic

Не создавайте агентов, а развивайте навыки – Барри Чжан и Махеш Мураг, Anthropic

RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models

RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models

Excel против Power BI против SQL против Python | Сравнение на фондовом рынке

Excel против Power BI против SQL против Python | Сравнение на фондовом рынке

Eyal Kazin - Lessons in Decision Making from the Monty Hall Problem-PyData Global 2025

Eyal Kazin - Lessons in Decision Making from the Monty Hall Problem-PyData Global 2025

Екатерина Шульман. Был ли авторитарный разворот заложен в Конституции 1993? / Лекция №5

Екатерина Шульман. Был ли авторитарный разворот заложен в Конституции 1993? / Лекция №5

Как быстро стать инженером ИИ (2026) | Дорожная карта разработки ИИ, составленная экспертом

Как быстро стать инженером ИИ (2026) | Дорожная карта разработки ИИ, составленная экспертом

Вайб-кодинг в Cursor AI: полный гайд + реальный пример проекта (подходы, техники, трюки)

Вайб-кодинг в Cursor AI: полный гайд + реальный пример проекта (подходы, техники, трюки)

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

Визуализация внимания, сердце трансформера | Глава 6, Глубокое обучение

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: infodtube@gmail.com