Лечение амнезии между AI-сессиями разработки
Давно я не писал статьи. Сколько лет утекло… Время изменилось. Теперь важно не отстать от мира разработки. Возможно, эта статья кому-то поможет.
Рекомендательные системы для бизнеса — мой опыт разработчика
Если вы видели "С этим товаром покупают…", "Попробуйте этот урок дальше" или ощущали необычную точность автоподбора треков в музыкальных сервисах - вы сталкивались с рекомендательной системой.Но стоит ли конкретному бизнесу вообще её строить? И если да, то с чего начать, чтобы не потратить впустую месяцы инженерного времени на "чёрный ящик", который никто не понимает?Эта статья написана мной РУКАМИ (не "ИИ")
Управление данными в проектах внедрения ERP-систем на основе DAMA-DMBoK
Понимание данных прошло эволюционный путь от структуры хранения информации до ключевого элемента в конкурентной борьбе. Сегодняшние информационные технологии, такие как: искусственный интеллект, машинное обучение, предиктивная аналитика, рекомендательные технологии, существуют благодаря большим данным, анализу данных и стремительному развитию вычислительной техники.
С чего начинается Родина для ИИ? Мы строим российскую модель искусственного интеллекта без трансформера
Сегодня словосочетание «суверенный ИИ» звучит из каждого утюга. Корпорации отчитываются о миллиардных бюджетах, а в новостях регулярно появляются заголовки о том, что «русский ответ ChatGPT стал еще умнее». Но давайте называть вещи своими именами. То, что сегодня выдают за «суверенный ИИ» гиганты вроде Яндекса и Сбера — это карго-культ в блестящей обертке.
Почему Proptech — одна из самых сложных ИТ-индустрий (и почему это круто)
Привет, Хабр!Когда говорят про ИТ в строительстве, многие представляют довольно скромную картину: техподдержку, корпоративный сайт и пару интеграций с ERP. На практике всё давно выглядит иначе. Современный девелопер - это десятки цифровых продуктов: BIM-модели зданий, системы управления строительством, аналитические платформы, CRM, мобильные приложения жителей и даже собственные ИИ-платформы.Меня зовут Саша. Я занимаюсь развитием операционной модели ИТ-департамента девелопера Sminex. Кстати, пару лет назад я уже писал на Хабре статью
OpenAI Privacy Filter: красивая архитектура в суровых условиях русского бенчмарка
22 апреля 2026 года OpenAI выпустила OpenAI Privacy Filter
Разбор архитектуры и тест-драйв OpenAI Privacy Filter на бенчмарке персональных данных на русском
22 апреля 2026 года OpenAI выпустила OpenAI Privacy Filter
Как подготовить данные к анализу: очистка и предобработка, без которых всё остальное не имеет смысла
Привет, Хабр! Меня зовут Руслан Каллагов, я системный аналитик в Лаборатории Globus — партнёре Нетологии по стажировкам на курсах ИТ-профессий. Уже 4,5 года я работаю в проектировании программного обеспечения и верю в инженерный подход к подготовке данных. Специально для хабровчан собрал практическое руководство по подготовке, очистке и предобработке данных для анализа и машинного обучения. В нём объясняю ключевые этапы подготовки данных, показываю примеры кода, даю чек-листы и алгоритмы действий.
Критерии выживания и случайность — 4
Предыдущие статьи цикла.Случайность — другое имя БогаПовезло или сам добился? Как оценить?Критерии выживания и случайностьКритерии выживания и случайность - 2Критерии выживания и случайность - 3Интеллект и жизнь человека: что говорят данные, а что — интуиция1. Почему это трудная тема
Искусственный интеллект в Data Science: инструменты и границы возможностей
Нейросети ещё не стали обязательным пунктом в требованиях работодателей, но на практике многие дата-сайентисты уже используют LLM в работе: генерируют код в Cursor, пишут SQL-запросы в DataGrip и спрашивают совета у ChatGPT.Хабр, привет! Меня зовут Вячеслав Демин, я больше пяти лет работаю в сфере Data Science. Сейчас я руководитель направления аналитики данных в Сбере и эксперт на курсе «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикуме. Начинал с этого же курса в 2020 году, после чего работал в сфере страхования и нефтехимии.
