Data Engineering. - страница 18

AI-ассистент в мире кода: как стать пилотом, а не пассажиром

Сегодня невозможно игнорировать тот факт, что AI-ассистенты, такие как ChatGPT, GitHub Copilot или Gemini, стали частью рабочего процесса. Но использовать их бездумно — значит обесценить собственное обучение и будущие карьерные перспективы. Меня зовут Дмитрий Махортов, я специалист по машинному обучению и ревьюер на курсе «Специалист по Data Science»

продолжить чтение

Готовим данные для LLM: открытые инструменты для нормализации, очистки и не только

Компании активно внедряют у себя решения на основе больших языковых моделей: боты техподдержки, умный поиск по базе знаний, выявление мошенников в диалоге или HR-ассистенты.

продолжить чтение

DataHub: Как интеллектуальный хаб данных меняет правила игры на рынке кредитования и займов

Финансовый рынок цифровизируется с невероятной скоростью: клиенты ждут персональных предложений за пару кликов, банки и МФО ищут качественных заемщиков, а партнеры — удобные и технологичные инструменты для монетизации трафика. На стыке этих интересов возникает потребность в принципиально новых решениях. Старые методы лидогенерации и скоринга уже не справляются: они либо не дают нужной глубины анализа.Именно этот разрыв между потребностями рынка и существующими возможностями закрывает платформа DataHub

продолжить чтение

Вывести EdTech из кризиса: сыграет ли ставка на AI

продолжить чтение

Умный вайб-кодинг или семь раз отмерь, один раз сгенерь

Помните старую поговорку про семь раз отмерь? В мире AI-кодинга она обрела новый смысл.Сегодня расскажу о практике AI-Driven разработки (AIDD), которую мы у себя в команде ежедневно применяем для разработки ИИ-решений. Она успешно зарекомендовала себя в различных проектах и задачах — будь то стартапы или легаси, приложения на Python, Java или даже 1C.Демонстрировать практику будем в AI редакторе Cursor, но повторить методику вы сможете в любой подобной IDE.Поехали.AI Driven Development (AIDD)Наш подход основан на простом понимании: AI — это не замена программиста, а его усилитель.

продолжить чтение

Воспроизводимый рейтинг: можно ли с помощью краудсорсинга предсказать выбор пользователей LLM?

Всем привет! Сегодня хотим поделиться историей нашего эксперимента, который начался с простого вопроса: а можно ли с помощью краудсорсинга воссоздать рейтинг нейросетей, который мы получаем от тысяч реальных пользователей на нашем сайте LLM Arena? Причём не в жёсткой парадигме «оцени по инструкции», а приближаясь к реальному user preference, когда пользователь выбирает то, что ему субъективно больше нравится.TL/DR: Мы можем за 3 дня воспроизвести пользовательский рейтинг LLM с точностью 90%+;

продолжить чтение

Собрать команду ИИ-агентов: инструменты для дата-сайентистов, разработчиков, тестировщиков и инженеров

Мы запустили собственную платформу полного цикла производства ПО с ИИ‑агентами —

продолжить чтение

StarRocks и Trino: сходства, различия, бенчмарки и кейсы

Проект Trino (ранее PrestoSQL) изначально разработан в Meta, чтобы аналитики могли выполнять интерактивные запросы по широкому спектру хранилищ данных на базе Apache Hadoop. Благодаря эффективной обработке крупных наборов и сложных запросов, а также гибкому подключению к множеству источников данных, Trino быстро стал предпочтительным инструментом аналитики для крупных организаций.

продолжить чтение

Как внедрить ИИ в бизнес: итоги конференции DUC-Medlex

В эпоху цифровой трансформации искусственный интеллект и data-driven решения становятся ключевыми стратегическими активами компаний по всему миру. First DUC-Medlex Conference on AI & Data, организованная российской IT-компанией DUC Technologies и Medlex Holding Company из Саудовской Аравии, стала площадкой для обсуждения актуальных вопросов внедрения AI, архитектурных и инфраструктурных решений, а также трансформации информационных систем предприятий.

продолжить чтение

Как адаптировать аналитику для тех, кто не хочет разбираться в графиках

продолжить чтение

1...10...161718192021...25