Автоматизированные системы мониторинга моделей машинного обучения с помощью нашего open source фреймворка
Привет! Меня зовут Владимир Суворов, я Senior Data Scientist в Страховом Доме ВСК и core-разработчик нашей библиотеки машинного обучения OutBoxML. Ссылки на наш проект на
Покоряем гору временных рядов: делаем прогноз для 200+ рядов с библиотекой Etna
Я работаю дата-сайентистом 5 лет и до сих пор испытываю боль, когда нужно сделать MVP по временным рядам. Начиная с того, как построить несколько графиков одновременно без «слипшихся» меток по осям, заканчивая поиском подходящего метода очистки ряда от аномалий. И всё это венчает цикл по каждому ряду с бесконечным жонглированием данными между numpy, pandas, sklearn, yet_another_library.
Как 17-летний писал RAG-алгоритм для хакатона AI for Finance Hack: ретроспектива
Привет, Хабр! Мой путь в мире IT официально начался относительно недавно: в октябре 2025 года. До этого программирование вообще не выходило за рамки увлечений. Но однажды я решил испытать удачу и выйти на тропу приключений, после которой я уже не вернулся прежним...
Титаник глазами новичка в 2026
Всем привет! В этой небольшой статье хочу поделиться своим первым опытом работы с ML-моделями. С чего все началось?В начале 3 семестра я попал на проект ВУЗа, связанный с НС. Прошел курс по сеткам, пробежался по Pytorch и приступил к задачам на проекте. В процессе своего спринта решил параллельно изучать классический ML, где собственно выяснил, что "Hello world!" в мире машинного обучения является работа с датасетом титаник (предсказать выжил ли пассажир или нет). После этого ознакомился с Kaggle и полетел!Titanic - Machine Learning from DisasterПри открытии "компетитив" сразу же наткнулся на тот самый
AiConf 2026: нам нужен именно ты! Что нового?
Привет, трудяга! На носу одно из самых волнующих мероприятий этой весны — AiConf 2026, которое традиционно проходит в Москве. Кто был на наших конференциях, тот знает, что это кладезь полезной информации, нетворкинга и вдохновения.В новом году пришло время перемен: мы проанализировали отзывы и предложения наших участников, докладчиков и партнёров, и пришли к выводу, что AiConf 2026 года будет другой. С этого момента AiConf становится конференцией развития.
Типология мышления в аналитической культуре больших языковых моделей (Часть_1)
Миронов В.О., Кальченко С.Н.
Взгляд разметчика данных
Дисклеймер: ниже будет описан личный опыт и точка зрения человека-исполнителя. Устройство всей процедуры разметки в статье не раскрывается. Все совпадения сущностей случайны. Названия компаний не упоминаются в целях соблюдения NDA. В статье не будут подниматься вопросы оплаты труда и разбираются только основные рабочие моменты. Всем добрый день!
Детектор AI-сгенерированных изображений: от идеи до честной оценки качества
Всем привет! Меня зовут Татьяна Кутузова, я работаю в Wildberries & Russ ML-инженером. Вместе с Иваном Горбуновым и Елисеем Мягких мы занимаемся разработкой AI-детектора изображений, который помогает отличать реальные фотографии от сгенерированных нейросетями. В этой статье рассказываем, как мы подошли к созданию AI-детектора: от выбора архитектуры и данных до продуктовых границ и сценариев применения. Отдельное внимание уделяем тому, как в таких задачах корректно оценивать качество модели, какие метрики имеют смысл и почему их интерпретация не менее важна, чем сами числа.
Как построить идеальную «песочницу» для ML-моделей
Привет, Хабр! Я Даниил Салман, техлид по контейнеризации. Эта статья написана по мотивам моего доклада для конференции DevOops. Разберёмся, как сделать такую ML-«песочницу», где Data Scientist пишет код, а всё остальное (установка драйверов, выделение ресурсов, деплой и тренировка модели, сбор метрик) уже настроено на бэкенде. Написали максимально просто и доступно, чтобы понять смог даже человек с минимальным погружением в тему. Идеи из этой статьи можно применять в любой инфраструктуре — важно лишь понимать основы: как работает k8s-кластер, Docker и python-фреймворки. Итак, поехали!
