Искусственный интеллект без иллюзий: как не сжечь бюджет компании на хайпе (Часть 2)
Это вторая часть цикла публикаций, где мы говорим не о теории искусственного интеллекта, а о суровой реальнос��и его внедрения в бизнес. В первой части мы обсуждали стратегические ловушки, а теперь настал черед уровня данных, который оказался для нас минным полем.
Секреты Spark в Arenadata Hadoop: как мы ускорили построение витрин для задач ML
Привет, Хабр! Я Дмитрий Жихарев, CPO Платформы искусственного интеллекта RAISA в Лаборатории ИИ РСХБ-Интех. В этой статье я и архитектор нашей платформы Александр Рындин @aryndin9999расскажем о том, как мы построили взаимодействие Платформы ИИ и Озера данных для работы с витринами данных моделей машинного обучения с использованием Spark.
Apache Kyuubi + Spark: как приручить большие данные
Привет, Хабр! Меня зовут Станислав Габдулгазиев, и я архитектор департамента поддержки продаж Arenadata. В этом материале поделюсь впечатлениями от использования Kyuubi — инструмента, который значительно упрощает работу пользователей с SQL, а также затрону вопросы его сравнения с другими решениями для обработки больших данных.Небольшая справкаKyuubi — распределённый многопользовательский шлюз для предоставления serverless SQL для хранилищ, озёр данных и lakehouse.
Опыт Звука: как реализовать рекомендательную систему аудиокниг с использованием больших языковых моделей (LLM)
Всем привет! На связи Дмитрий Берестнев, Chief Data Scientist в HiFi-стриминге Звук
