Тестирование платформы DeepSeek для проверки гипотез по анализу данных
Привет, Хабр!Мы, ребята из Центра эксплуатации Блока ИТ Страхового Дома ВСК, занимаемся управлением автоматизации ИТ-процессов. И у нас, как у всех —
Машинное обучение в продуктовой разработке, где его не ожидают
Базовые подходы и подводные камни
«Ошибка на миллиард» в ИИ: боремся с галлюцинациями в LLM по аналогии с NullPointerException
Привет! Меня зовут Денис Березуцкий, я старший инженер по разработке ПО искусственного интеллекта в YADRO. В ML-команде мы разрабатываем системы, которые облегчают работу нашим заказчикам с помощью текстовых генеративных нейросетей: реализуем
BI-Ассистент для создания аналитических дашбордов и автоматизированного анализа данных
BI-Ассистент для создания аналитических дашбордов и автоматизированного анализа данных
GigaChat 2.0 в API
Салют, Хабр! Время летит незаметно. Будто совсем недавно мы знакомили вас с GigaChat MAX, но мы не стоим на месте и сегодня готовы представить вам обещанный апгрейд. За полгода мы значительно улучшили обучающие данные, поработали над инфраструктурой обучения моделей, а также уделили особое внимание всему процессу Alignment-а, в том числе RLHF.
Код, который дышит: создание виртуальной вселенной на NestJS и своим AI на Tensorflow.js
Представьте мир, где каждый персонаж живёт своей жизнью: принимает решения, взаимодействует с окружающей средой и даже эволюционирует. Где почва, растения и ресурсы подчиняются сложным алгоритмам, а нейронные сети управляют поведением тысяч существ. Это не сценарий для нового блокбастера — это проект, над которым я работаю.В этой статье я расскажу, как с помощью NestJS, TypeORM и Tensorflow.js создаю виртуальную вселенную, которая “дышит” и развивается. Мы разберём:Как моделировать сложные системы: от почвы до социальных взаимодействий.Как обучать нейронные сети, чтобы мир менялся реалистично
База об организации процесса разметки: команда, онбординг, метрики
Привет! Меня зовут Сизов Виктор, я занимаюсь данными, их сбором, анализом и разметкой последние 5 лет. Сейчас отвечаю за разметку в Альфа-Банке. Эту статьи мы писали всей командой и старались осветить подробно детали того, как устроены процессы разметки с технической и административной стороны. В статье мы рассмотрели:работу команд разметки, их взаимодействие с Заказчиком и Продуктом;отдельно разобрали аналитику, которая позволяет повышать качество разметки;поведение людей (разметчиков), паттерны их работы.Часть 1. Заказчики, участники и исполнители
Куда расти Data Scientist и какие навыки для этого нужны
Привет! Меня зовут Никита Зелинский, я Chief Data Scientist МТС, руководитель центра компетенций Data Science и ML-платформ МТС Big Data. На конференциях я часто слышу один и тот же вопрос от начинающих дата-сайентистов: как развиваться в своей сфере и прийти к успеху? Тут сразу напрашивается одно сравнение — рост в профессии напоминает тренировки в качалке. Чтобы добиться результата, нужен четкий план: что конкретно и когда прокачивать. Вот и в работе важно понимать, какие навыки развивать и как составить стратегию роста — от стажера до ведущего специалиста или Chief Data Scientist.
