Тренды аналитики в 2026 году: как меняется роль аналитика в мире неопределенности и AI
К 2026 году AI перестал быть будущим, экономическая турбулентность стала фоном, а запросы бизнеса к аналитике заметно выросли. От специалистов всё реже ждут просто цифры или аккуратные дашборды, всё чаще — понимания, интерпретации и решений.
Как мы оцениваем качество ИИ с помощью ИИ
Заказчиками для ИИ инструментов часто выступают профильные специалисты (от науки или из мира бизнеса), которые не настолько погружены в работу моделей, чтобы легко оперировать метриками ROC-AUC (способность модели различать классы) или Precision (насколько точными являются положительные предсказания модели). Мы подумали, если большие языковые модели способны разъяснить сложные вещи ― например, смету и планы ― то их вполне можно использовать и для оценки самих систем ИИ. почему бы им не показать, что сами системы ИИ работают хорошо или не очень?
Стек начинающего дата-сайентиста в 2026: инструменты для роста
Краткий гид: от хаоса к профессиональной разработке моделей машинного обученияПривет! Я Максим Катрушенко, главный специалист по анализу данных и машинному обучению в ПГК Диджитал. В свое предыдущей статье
GigaEvo — эволюционный фреймворк для автоматизации ML и LLM-ориентированных задач
Привет, Хабр!Этой осенью Google порадовали нас релизом AlphaEvolve — фреймворка, который комбинирует способности LLM к написанию кода с эволюционным подходом к вычислению. Новый метод доказал свою эффективность на сложных алгоритмических или математических задачах, но, как это часто бывает у таких компаний, технические детали AlphaEvolve остаются коммерческой тайной. Тогда мы в AIRI решили создать свой фреймворк.
Автоматизируем машинное обучение с помощью ИИ-агентов
Решая соревнования на Kaggle начинаешь замечать паттерн. Baseline сделать просто: загрузить данные, запустить CatBoost или LightGBM, получить baseline метрику. Это занимает полчаса. Но чтобы попасть в топ решений, нужно перепробовать десятки вариантов препроцессинга, сотни комбинаций фичей и тысячи наборов гиперпараметров.
Как LLM помогают ученым
Всем привет! Меня зовут Николай Никитин, я руковожу лабораторией автоматического машинного обучения в Институте ИИ ИТМО. Сегодня я бы хотел сделать небольшой экскурс в то, как методы и модели ИИ позволяют автоматизировать решение прикладных задачам в разных областях науки.Нейросети уже достигли впечатляющих результатов ― вспомним хотя бы нобелевскую премию по химии прошлого года, выданную за методы фолдинга белков, проработанные с участием AlphaFold. И различные полезные для ученых решения, появляются каждый день во многих областях.
Библиотека OutboxML от Страхового Дома ВСК
Хабр, привет! Меня зовут Семён Семёнов, я руковожу Data Science и Machine Learning в Страховом Доме ВСК. В этой статье расскажу, как мы создали систему автоматического обучения и развёртывания моделей машинного обучения с открытым исходным кодом.
MOEX_AutoML VS ИИ (LLM)
Специализация всё ещё ключевой фактор точности прогноза? Всем привет! Меня зовут Андрей Бугаенко, и в этой статье я расскажу, почему мы в Московской бирже считаем, что AutoML-подход, основанный на интеллектуальном выборе моделей и признаков (на примере MOEX_AutoML), эффективнее современных LLM в задачах численного прогнозирования.
Как автоматизировать обучение ML-моделей и сократить время вывода в прод до двух дней
В прошлой статье мы говорили о подходе к рекомендации сервисов на основании автоматизации расчета склонностей клиентов и единого репозитория предложений. В ней мы углубились в создание репозитория, описание логики категоризации и набора в кампании для коммуникации с клиентами. Сегодня мы подробнее расскажем про наш подход к автоматизации построения и вывода в прод набора моделей.Как мы выбирали модельОдной из задач, которые мы решали — сохранение продаж при уменьшении числа коммуникации. Решили общаться только с теми абонентами, для которых продукт релевантен.
Как мы в Авито предсказываем категории объявлений по описанию
Привет! Меня зовут Руслан Гилязев, я работаю в подразделении DS SWAT в Авито, руковожу командой платформы Item2param. Одна из моих задач — развивать модели, которые предсказывают параметры объявлений. В этой статье расскажу, с помощью каких технологий мы решаем задачу классификации объявлений и почему это важно для бизнеса. Материал будет полезен DS-инженерам любого грейда и backend-инженерам, которые интересуются темой Data Science.
