Неизвестный библейский алгоритм кластеризации
Горящий куст двойного отрицанияВремена когда горящий куст мог принести озарение давно прошли. Примитивный опыт уже не может стать источником открытий. А всё потому, что он обобщён и впитан в культуру человечества. И чтобы подключиться к мудрости предков нужно опереться на философию. В
Человеческий мозг против ML-модели: сходства и различия между психикой и машинным обучением
Адаптировали статью Marina Tosic, в которой автор выясняет, в чём сходства и различия между устройством человеческого мозга и моделей машинного обучения. Разобраться в теме нам помогли: кандидат технических наук Василий Борисов и архитектор ML-решений в РБК Кирилл Думнов. В 2024 году значение машинного обучения и искусственного интеллекта, наконец, признали все, в том числе Нобелевский комитет. Демис Хассабис и Джон Джампер получили Нобелевскую премию по химии
Почему многокластерные решения становятся стандартом, и как в этом замешаны IT-гиганты
Помните времена, когда веб-сервис работал на одном сервере под столом сисадмина? Никаких кластеров, балансировщиков и геораспределения — только железо, провод и простая логика. А сегодня нужны тысячи серверов, разбросанных по континентам, чтобы привычные сервисы поглощали терабайты данных, выдерживали DDoS-атаки и переживали падения дата-центров без единого сбоя для пользователя. Вопрос в том, как такая система вообще не разваливается? Как синхронизировать десятки тысяч нод, избегая конфликтов и обеспечивая сквозную безопасность? Мы разберем, через какие адские круги консистентности данных и управления трафиком прошли инженеры — и какие паттерны теперь спасают распределенные системы от коллапса.
