Кодируем как по проводу: как представить категориальные данные для нейросети
Работая над собственным проектом Rainbow.Net — нейросетью прямого обучения — я столкнулся с интересной задачей: нейронное кодирование, при котором предполагается, что сигналы, передаваемые между биологическими нейронами, могут обладать огромной информационной ёмкостью. Это вызвало у меня закономерный вопрос:А какой информационной ёмкостью вообще обладают сигналы в классических искусственных нейросетях?
Массовые увольнения в российском IT: что на самом деле происходит в компаниях — взгляд CEO
Минцифры кричит о нехватке миллиона IT-специалистов, министр труда и социальной защиты заявляет о «всего» ста тысячах. Параллельно рынок труда захлестнула волна сокращений. А тут ещё и слухи об AGI — суперумном ИИ, который захватит все рабочие места. Парадокс? Нет, скорее болезненная трансформация от иллюзий к реальности.
Федеративное обучение: потенциал, ограничения и экономические реалии внедрения
Федеративное обучение (Federated Learning, FL) становится всё более заметным элементом технологической повестки в условиях ужесточающихся требований к конфиденциальности данных и законодательных ограничений на их передачу. На прошлой неделе при поддержке канала @noml_community
Как мы собрали Telegram-бота, который спасает от новостного шума, тревоги и бесконечного скроллинга
Меня зовут Кирилл Степаненко, я — основатель Telegram-бота «Дайджест». Этот проект родился как личная попытка справиться с перегрузкой новостями — и постепенно превратился в продукт, которым ежедневно пользуются тысячи людей. Мы делаем его небольшой командой, без инвестиций и офисов, но с чётким фокусом: вернуть людям контроль над вниманием. В этом тексте я описал, как устроен «Дайджест» изнутри, какие ошибки мы допускали, как адаптировались, почему отказались от бесплатного базового доступа и как технологически построили устойчивую систему вокруг Telegram.
Всё о процессных переменных, что должен знать BPM-разработчик. Часть 1
Эта статья продолжает цикл BPMN: Beyond the Basics – о скрытых нюансах и подводных камнях BPMN для разработчиков. Сегодня поговорим о процессных переменных — для чего они используются в процессе, чем отличаются от переменных в языках программирования и как работают области видимости. Казалось бы, что тут обсуждать? — Однако, если погрузиться на уровень поглубже аналитического, то обнаруживается много интересного. Поэтому в одну статью даже не поместилось, пришлось делить на две части. Данные в процессе
Методы убийства ИТ-продукта: мнение QA-инженера
Всем привет! Меня зовут Юлия, и уже 6 лет я занимаюсь тестированием. За свою карьеру я успела принять участие в разных проектах компаний от стартапов до гигантов индустрии, тестировала бэк, фронт, мобилки, веб и даже устройства интернета вещей, успела дорасти до тимлида и начать осваивать автоматизацию.В этой статье я поделюсь своим опытом QA-инженера и расскажу о самых распространенных ошибках, которые могут убить ИТ-продукт на корню. Я собрала примеры из реальной жизни, чтобы показать, как даже самые мелкие недочеты могут обернуться огромными проблемами.
Мощнее, холоднее и дешевле, чем RTX 4060 Ti: обзорщики высоко оценили RTX 5060 Ti 16 ГБ
Это уже не карточка начального уровня
Компьютерные модули на процессорах с TPU-NPU ускорителями, как альтернатива Nvidia Jetson
Рассмотрены архитектуры центральных процессоров для ускорения работы с искусственными нейронными сетями. Приведены примеры отечественных встраиваемых компьютерных модулей и блоков для решения задач машинного зрения, видеоаналитики и оптической навигации.ВведениеВ настоящее время одной из самых популярных встраиваемых аппаратных платформ для задач искусственного интеллекта (ИИ), машинного зрения и видеонаналитики являются компьютерные модули Nvidia семейства Jetson . Nvidia Jetson представляет собой линейку встраиваемых компьютерных модулей (SOM –System on module или COM
