Как аналитики Авито с помощью ML помогают людям выбирать хорошие авто с пробегом
Привет! Меня зовут Илья Комутков, я старший аналитик в Автотеке — сервисе по проверке истории автомобилей с пробегом. В статье расскажу, как мы улучшаем проверку машин и создаём алгоритм рекомендаций по дальнейшим действиям для покупателей. Текст будет интересен начинающим или middle-аналитикам, которые уже умеют работать с SQL, python, ML, но ещё не решали многоэтапные задачи, влияющие на бизнес, и ищут способы применить свои навыки в работе.
Строим корпоративную GenAI-платформу: от концепции до ROI. Часть 5. Внедрение GenAI и измерение эффекта
Перед запуском GenAI-платформы важно начать с задач, которые дают максимальный бизнес-эффект. Сценарии с высокой отдачей обычно характеризуются понятной метрикой успеха и большим масштабом, где автоматизация или генерация приносят ощутимую экономию. Критерии отбора включают явный экономический эффект (рост выручки, снижение затрат, повышение качества) и способность четко измерить результаты
Microsoft тестирует функцию COPILOT() в Excel по аналогии с AI() в «Таблицах» Google
В апреле Google анонсировала новую функцию AI() Gemini для своего редактора электронных таблиц, чтобы передать в них запрос с необязательным контекстом и получить результат напрямую. Теперь Microsoft тестирует аналогичную функцию COPILOT() в Excel.
Мгновенный доступ к данным для 1 000 + директоров с помощью ИИ. Кейс ритейлера
В этой статье расскажем о том, как компания Лэтуаль столкнулась с необходимостью организовать быстрый доступ к аналитике для управленческого состава, с какими сложностями столкнулась и к чему пришла в итоге.О компанииЛэтуаль — сеть парфюмерно-косметических магазинов с 25-летней историей. Общее число магазинов в России превышает 1000, есть филиалы в Казахстане, Узбекистане и Беларуси, а также в ОАЭ и Катаре. Помимо розничных оффлайн магазинов сеть присутствует и в интернете с собственным маркетплейсом. В сети представлено около 5 000 брендов, а количество сотрудников составляет 12 000 человек. Ситуация
Как мы разработали гибкий пайплайн для прогноза временных рядов любых метрик
Практически каждый ML‑разработчик сталкивался с прогнозированием временных рядов, ведь окружающие нас сущности и метрики зачастую зависят от времени.
Anthropic расширяет присутствие на корпоративном рынке: новые ИИ-решения и инвестиции
Anthropic объявила о нескольких шагах, направленных на расширение своего присутствия на корпоративном рынке. Среди них — специализированное ИИ-решение для финансовых услуг, каталог интегрированных программных инструментов, назначение высокопоставленного руководителя отдела продаж и инвестиции в размере 2 миллионов долларов в американскую энергетическую инфраструктуру и обучение кибербезопасности.
Линеаризация в офлайн-тестах: как не стереть сигнал вместе с шумом
Если хочешь навести порядок в шуме — сначала разберись, не затёр ли ты в нём сам сигнал.
Прокачаться в data science: блоги и каналы
Делимся блогами, посвященными машинному обучению и data science. Материалы от практикующих дата-сайентистов, программистов, физиков и биоинформатиков будут интересны как начинающим, так и «прожженным» специалистам.Фотография Claudio Schwarz / UnsplashЛонгриды о машинном обученииАвтор
