Нейросети в каждом маркетинговом инструменте: как AI изменил привычные сервисы в 2025 году
Привет! Меня зовут Роман Ковалев, я сооснователь рекламного агентства «Ковалевы». 18 лет занимаюсь маркетингом и имею, что вам сказать по поводу нейросетей, так как изучаю и внедряю их и как инструмент маркетолога и как источник трафика. За все эти годы маркетинговые инструменты менялись десятки раз: от бесконечных Excel-таблиц к CRM, от ручной аналитики к автоматизации. Но то, что произошло и продолжает происходить – это уже запредельно новый уровень.
ITFB Group разработала новый сервис клиентского обслуживания для «Честного знака» с ELMA365
ITFB Group
Экономика Computer Vision-проектов: от стоимости данных до ROI модели
Взгляд HR с опытом 15+ лет на создание рентабельной AI-команды2025 год. Computer Vision давно перестал быть «крутой фичей для презентаций». Сегодня это прикладной инструмент, который обязан зарабатывать деньги. Бизнес больше не готов спонсировать «исследования ради исследований». Ему нужны предсказуемые сроки, прозрачные бюджеты и положительный ROI.Поэтому CV-проект нужно рассматривать не как набор нейронных сетей, а как экономическую систему, где каждое решение — от источника данных до структуры команды — напрямую влияет на то, окупится модель или сожжёт миллионы.
Как я воссоздал веб-сайт 1996 года при помощи Claude
Вчера до вершины популярности Hacker News добрался этот пост Джоны Гловера:
Авторский огонек на Хабр
ОглавлениеНачало дня Подземный сёрфинг Офис Хабр Здесь был BetBoom Доклады Лилия Хабр Виктория Хабр Андрей Аврамчук МТС Анастасия Тутова Cloud.ru Мария Толчёнова Трамплин Электроникс Павел Соколов Онлайн патент Алексей Фёдоров Монина Мария Юрьевна Завершение
Система мониторинга ML-моделей: что важно контролировать и почему
«Обучил, запустил и забыл» — плохая стратегия работы с ML‑моделями, но она часто встречается после удачного тестирования. Качество моделей может незаметно снижаться, и если пропустить этот момент — последствия могут дорого стоить. Когда мы начали задумываться о системе мониторинга, одна из наших моделей начала выдавать предсказания, которые требовали незамедлительного вмешательства в выстроенную работу. Но разум подсказывал, что проблема не в процессе, а в модели. О том, каким трудоемким оказалось наше расследование, и как мы восстанавливали и изучали каждую составляющую процесса почти вслепую, читайте по
