ai.
Ландшафт основных терминов в области генеративного AI, их взаимосвязь и употребление
Лестница понятий AIОт общего к частному – от AI к GEOAI/ИИ (artificial intelligence / искусственный интеллект). Общее название технологий, которые позволяют машинам имитировать «умное» поведение человека: учиться, анализировать, принимать решения, генерировать контент.ML (machine learning) / машинное обучение. Подраздел AI. Машина «обучается» на данных и потом делает прогнозы или принимает решения без прямого программирования. Пример: система прогнозирования спроса или рекомендательные алгоритмы «Озона» или YouTube.Generative AI / генеративный ИИ.
Ускорение инференса ML-моделей без лишних трат
Всем хорошего дня! На связи с вами Домклик и Денис Захаров из команды чат-ботов. В этой статье я расскажу, как можно ускорить нейронки, не прибегая к закупке дорогостоящего оборудования. Статья написана по мотивам моего выступления на конференции HighLoad++ 2024.
Neuro Scale 2025: как Яндекс собирает облако будущего
24 сентября прошла конференция Yandex Neuro Scale 2025 — главное событие Yandex Cloud, собравшее более 10 000 участников онлайн и офлайн. Переименование флагманской конференции с Yandex Scale на Yandex Neuro Scale отражает стратегический поворот компании к искусственному интеллекту как ключевому драйверу развития облачных технологий. «Нейро» не случайно появилось в названии конференции — ИИ и ML находятся в фокусе крупнейших компаний и меняют подход к созданию продуктов
NetApp сегодня: обзор актуальной линейки и современные сценарии применения
Каждая компания сталкивается с необходимостью надежного хранения, быстрой обработки и защиты информации. Сегодня важно не просто хранить данные, а управлять ими эффективно и безопасно, используя современные технологии. «ITGLOBAL.COM KZ» LLP. приглашает вас на вебинар: «NetApp сегодня: обзор актуальной линейки и современные сценарии применения».Когда: 2 октября, 12:00 (МСК)Обсудим:✔️актуальные решения NetApp;
Google Research предлагает новый подход к временным рядам
Команда Google Research представила исследование, которое может радикально изменить работу с временными рядами — одним из самых распространённых типов данных в экономике, науке и промышленности.
