Как с чистой совестью бросить стартап, на который ушло 2 года
Привет, Хабр!Я фрилансер, но сегодня не про фриланс.Два года я делал свой проект — InnerCore, приложение для записи и юнгианского анализа снов. Сперва телеграм-бот, потом мобильное приложение, потом сделал веб-версию. По итогу было пятнадцать живых пользователей, некоторые даже платили! Продукт готов и работает! Осталось только запустить маркетинг и масштабировать....Но вместо этого я его закрываю.Сервер поработает ещё пару недель — можно потыкать. Исходники выложил в открытый доступ
Как у алгоритмов снижения размерности получается вас обмануть. Что происходит внутри PCA, t‑SNE и UMAP
Сколько глаз у человека? Два.А в сфере машинного обучения модели умеют видеть любую сразу тысячей или миллионами глаз. Мы живем в 3-х мерном пространстве(3D), и видим 2-х мерную картину мира. Модель, в свою очередь, обитает в цифровом пространстве. Она может видеть ваши 2D фото, 3D модель в Blender сразу со всех сторон и спокойно построить параллелепипед в 15D. В таком пространстве машинам вполне комфортно работается. Там они легко вычисляют семантическую близость
Агрегатор новостей заработал, когда я перестал доверять ИИ
С чего всё началосьПериодически в дороге и в свободную минутку перебираю новостные ресурсы в поисках свежих новостей. Поймал себя на мысли, что ресурсов у меня безумно много. Я больше трачу времени не на чтение, а на их перебор.Открываю один ресурс, второй, третий — реклама, баннеры, всплывающие окна. Не успеешь нажать на крестик, можно вообще улететь в неизвестном направлении. Вроде ищешь события, а натыкаешься на блогеров, экспертов, мнения, и особенно бесят душераздирающие истории представителей богемной тусовки.
Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 13: Кластеризация и k-means
В предыдущей главе мы рассматривали ситуацию, когда данных слишком много: большое количество признаков затрудняет их анализ, увеличивает вычислительные затраты и приводит к различным негативным эффектам, связанным с высокой размерностью. Для решения этой проблемы мы изучили понятие понижения размерности.Теперь перейдем к совершенно другой ситуации. Предположим, что с данными все в порядке: признаков достаточно, они хорошо описывают объекты, однако отсутствует целевая переменная (target)
Кастомный пайплайн BERTopic: как кластеризовать тексты и получить интерпретируемые темы с помощью LLM
Привет, Хабр! Меня зовут Антон и я занимаюсь задачами NLP в компании Ростелеком Информационные технологии.
Luminarys AI: платформа AI-агентов с изолированными навыками и кластеризацией
Luminarys AIМодульная платформа для запуска AI-агентов, где каждый навык работает в WebAssembly-песочнице, агенты масштабируются на кластер из разнородных машин, а навыки пишутся на Go, Rust или AssemblyScript.Привет, Хабр.
