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.
Как я стал вайбкодером (а казался, наверное, приличным человеком)
Почему вы видите этот скрин? — читайте дальше, объяснение будет. В целом это не про игры.
ИИ Анализ новостного сентимента как торговый сигнал
Исходный код торговой стратегии опубликован по ссылкепо
Is a new wave of process excellence coming?
TL;DR Companies are rolling out AI by trying agents on whatever comes to mind, without the process mapping discipline that used to precede any serious automation. It's worth asking whether that discipline is about to matter again, as agent architecture, token economics, and regulation start catching up with the experimentation.It's a strange question to ask in 2026, when agents are at the top of most companies' agendas and calling yourself "AI-native" has become almost mandatory. Against that backdrop,
Что такое искусственный интеллект (не нейросети) и какие у него есть виды
Привет, Хабр! На сегодняшний день большинство из нас пользуется инструментами искусственного интеллекта и иногда могут даже не знать об этом. Но задумывались ли вы, что такое ИИ? Многие знают термин "Нейросети" и часто приравнивают его к ИИ, но это не так. Нейросети – это одна из разновидностей ИИ, о которых я расскажу в этой статье.Прежде чем начать разбираться в том, как работают разные ИИ, и какие они вообще бывают, давайте разберемся, что вообще такое искусственный интеллект. Для начала, давайте определимся с основными понятиями."Техническая интеллектуальная система – система, обладающая интеллектом"
Седиментация для памяти ИИ-агентов: помнить главное, даже забывая детали
Большие языковые модели делают вид, что решают задачу памяти. На практике они решают задачу контекста: чтобы ответ был связным, модели нужна информация о том, что было сказано только что, час назад, в прошлой сессии.Индустрия справилась с этим блестяще. Контекстные окна выросли до сотен тысяч токенов. Retrieval-Augmented Generation подтягивает релевантные фрагменты из внешних баз. Векторные хранилища позволяют ИИ «помнить» переписку за годы.
Compute crunch пришёл: как считать экономику LLM в 2026
Build, Buy или Hybrid - рассуждаем о подходах к TCO. Статья - приглашение к диалогу и обсуждению, не экспертный нарратив."Я говорил" или что случилось с тарифами на LLM APIДва крупнейших API-провайдера одновременно сменили риторику. Anthropic ввёл usage-based billing для агентных фреймворков — плата за токены вместо фиксированных подписок. Часть сторонних обёрток потеряла возможность работать через flat-rate тарифы. OpenAI параллельно ввёл гибкое корпоративное ценообразование для Enterprise, Business и EDU-планов
