Глубокое Q-обучение (DQN)
вкалывают роботы...Немного контекстаПодходит к завершению серия моих заметок про использование идей искусственного интеллекта для решения задачи коммивояжера (TSP). Я последовательно разобрал некоторые классические решения TSP и далее рассказал
Хочешь умного агента? Научись оценивать его правильно
В середине 2024 года AI-агенты стали главной темой обсуждений в технологическом сообществе — с помощью них теперь выполняют множество задач от заказа ингредиентов для ужина до бронирования билетов и записи на прием к врачу. Затем появились вертикальные AI-агенты — узкоспециализированные системы, о которых заговорили как о потенциальной замене привычных SaaS-решений. Но по мере роста влияния агентов увеличиваются и риски, связанные с их преждевременным внедрением.
Эра Big Data: новые возможности в принятии решений
Что такое Big Data?Big Data - это огромные объёмы данных, которые невозможно обработать с помощью традиционных методов.Они могут быть структурированными (например, данные из баз данных) или неструктурированными (например, текстовые данные из социальных сетей).Большие данные представляют собой колоссальные массивы информации, генерируемые в процессе повседневной деятельности индивидов и организаций.Эти данные аккумулируются, подвергаются обработке и анализу с применением специализированных технологий и методологий, что позволяет извлекать из них ценные инсайты и прогнозировать будущие тенденции.
А не пора ли нам подкрепиться?
Краткое содержание предыдущих серийВ заметке про Pointer Network было много всего: нетривиальная архитектура кодировщика (энкодера) и декодера, механизм внимания, а также совсем немного про обучение с подкреплением. В общем, много-много всякого, нужного для охвата пазла целиком. Далее, в следующей заметке
Мир будущего: управление устройствами с помощью жестов
Видели в кино, как устройствами управляют с помощью жестов? Сделать такую систему очень просто, а ещё очень дорого. Но всё-таки есть способ сделать её достаточно лёгкой и простой — настолько, чтобы можно было интегрировать в любое устройство с любым процессором, потратив минимальное количество денег.
Настройка PostgreSQL для LLM
Итак, в этой статье я расскажу, как эффективно настроить PostgreSQL, чтобы вам было проще работать с большими языковыми моделями.Пока звучит странно, не правда ли? Что я имею в виду? Я имею в виду повышение эффективности создания любых SQL-запросов в базу данных с использованием LLM (ChatGPT, DeepSeek, Llama и других).Метод, о котором пойдет речь, до безобразия прост и от этого гениален. После прочтения этой статьи вы сможете самостоятельно или в рамках вашей компании увеличить скорость формирования SQL-запросов в 50 раз!
HaGRIDv2-1M: 1 миллион изображений для распознавания статичных и динамических жестов
Жесты, представленные в датасете HaGRIDv2-1M. Новые жесты, добавленные к жестам из HaGRID, выделены краснымВ этой статье мы представляем HaGRIDv2-1M — обновлённую и значительно расширенную версию HaGRID, самого полного
Заставляем ботов бесконечно играть в карты
Суть проблемыКак-то раз я занимался любимым делом — баловался написанием мини-игр в стол. На этот раз у меня на повестке была карточная игра-клон Inscryption. Ну, ее бледная копия с размытыми целями и перспективами. Но было понятно, что кор-механика игры — это карточный бой, и он должен быть увлекательным и засасывающим игрока надолго.
Порядок работы с устареванием ML моделей. Шаг 2: Создание надежных и долговечных моделей
ВведениеЕще на этапе создания модели следует проделать работу, направленную на замедление ее устаревания.Реализацию процесса работы с устареванием моделей в ML можно разделить на 4 шага:Шаг 1: Понимание устареванияШаг 2: Создание надежных и долговечных моделейШаг 3: Внедрение системы мониторингаШаг 4: Переобучение и поддержание актуальности моделиВ этой части мы с вами узнаем, как создать надежную и долговечную модель, а также получить много полезной информации, которая поможет нам бороться с устареванием в будущем.
