Квантовые данные для ML-инженера: без формул, но с реальными примерами
Развитие квантовых технологий идет очень бурными темпами
Зовём разработчиков и аналитиков на Day&Night — конференцию о технологиях, которые меняют города
Аналитики: постоянная жизнь с ИИ вызывает «перегрев» мозга у разработчиков
Консультанты из Boston Consulting Group описали новое явление «умственной хандры от ИИ» — состояние истощения, возникающее «из-за чрезмерного использования или контроля инструментов искусственного интеллекта, выходящих за пределы наших когнитивных возможностей».
Мы использовали LLM в разработке ровно год. Рассказываю о реальных результатах
Рассказываю о реальном опыте использования AI в разработке и о тех практических результатах, которых удалось добиться за один год регулярной работы с современными языковыми моделями. Спойлер: получилось многое, но не все.
Мнение: ИИ-агенты могут снова сделать свободное ПО значимым
Разработчик Джордж Лондон, который стал внедрять в работу вайб-кодинг, поделился мнением относительно влияния искусственного интеллекта на сферу софта. По его словам, агенты ИИ, возможно, сделают свободное программное обеспечение более значимым, чем когда-либо.
Реализация MCP в Open WebUI. Часть 2 — Агентское поведение
ОбложкаСодержаниеВведениеНаивная реализация агента: дам инструмент и все взлетит Реализация на существующем MCP
Множественная регрессия: Расширяем горизонты прогнозирования
В предыдущей статье разобрали простую линейную регрессию, где целевая переменная зависела от одного фактора, но в реальной жизни всё сложнее. Представьте, что мы прогнозируем стоимость квартиры: она зависит не только от площади, но и от количества комнат, этажа, района, года постройки, наличия парковки и десятков других важных характеристик.Множественная линейная регрессия – это естественное расширение простой линейной регрессии на случай с несколькими независимыми переменными (предикторами), и она позволяет:Учитывать комплекс факторов
Как аналитики данных используют нейросети для бизнес-пользователей и что такое разговорная аналитика
Привет, Хабр! Меня зовут Стас Золотарев, я автор на курсах «Аналитик данных» и «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикуме. В первой части статьи мы выяснили, как аналитик может использовать ИИ в своей повседневной работе и какие навыки в принципе нужны для этого.
Исследователь провёл реверс-инжиниринг TiinyAI Pocket Lab на основе маркетинговых данных
Энтузиаст воссоздал характеристики мини-ПК TiinyAI Pocket Lab по маркетинговым фотографиям. Выяснилось, что компания во многом преувеличила возможности устройства.
Как аналитики данных используют ИИ для решения своих задач
Нейросети и быстрое развитие ИИ в целом (плюс постепенное распространение ИИ‑агентов в ежедневной работе) меняет подход к работе аналитика данных. Однако действительно ли это меняет суть и структуру его работы? Меня зовут Стас Золотарев, я автор на курсах «Аналитик данных» и «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикуме. В этой статье я расскажу:
