machine learning.

Как я учил компьютер понимать 122 000 фотографий — и почему сложностью оказались не нейронки, а слова

Как я вообще туда попалЯ крайне редко на фрилансе получал заказы связанные с DS/ML, специалистов для таких задач обычно ищут не там. Причины разные: они требуют долгой интеграции, заказчик сам не понимает задачу, DS более конфиденциален, DS часто возникают внутри продукта, да и в последнее время этот сегмент на фрилансе съедается при помощи LLM: AI integration, RAG боты например. По отдельности эти факторы не страшны, но их совокупность уменьшает количество таких проектов на российском фрилансе почти до 0.Но, внезапно, мне в личку постучались с таким проектом.

продолжить чтение

Как обнаружить заказной негатив с помощью скриптов

По данным

продолжить чтение

SLAY-ASR, или как я перестал волноваться и полюбил тренировать модели

Как добавить аудио-модальность в LLMку максимально экономно? Рассказываю про серию попыток добиться совместимости эмбеддингов разной природы....Зачем?

продолжить чтение

Аугментации изображений: как улучшить качество моделей без новых данных

Примечание: эта статья — перевод страницы документации библиотеки Albumentations

продолжить чтение

Как я поймал Трансформер на читерстве: гроккинг, математика и Mechanistic Interpretability

Феномен Grokking и Mechanistic Interpretability — главные тренды в исследованиях лабораторий уровня OpenAI и Anthropic. Я решил потрогать эти концепции своими руками на уровне тензоров. Цель казалась тривиальной: заставить кастомный микро-Трансформер (всего 1М параметров) выучить базовую арифметику с нуля. Однако вместо математического гения я получил ленивого мошенника. Эта статья — инженерный детектив о том, как нейросети пытаются нас обмануть (Specification Gaming), и как вскрытие Attention-матриц помогает поймать их за руку.Глава 1. Полигон и экстремальный Weight Decay

продолжить чтение

Разворачиваем приватную LLM в кластере Kubernetes в прямом эфире

Приглашаем на бесплатный вебинар

продолжить чтение

Как мы научились честно считать эффект промокодов: Causal Inference в онлайн-доставке X5 Digital

Привет, Хабр! Меня зовут Кореньков Александр, и я работаю в команде «Выгода и вовлечение» в направлении продуктовой аналитики онлайн-доставки в компании X5 Digital. Занимаюсь машинным обучением на стыке с продуктовой аналитикой: оцениваю эффективность маркетинговых механик и рекламных каналов, а после стараюсь помочь бизнесу принимать верные решения, основанные не на ощущениях, а на данных и результатах их анализа.

продолжить чтение

Открыта регистрация на МЛечный путь 2026 — конференцию об ИИ для бизнеса

продолжить чтение

Сделка с совестью на хакатоне или «Как победить с нерабочим кодом?» История одной команды…

ДИСКЛЕЙМЕР: Все изложенное является субъективным мнением автора, основанным на личном опыте участия. Все ссылки на код и сайты находятся в открытом доступе Каждый из нас когда-то задумывался об участии в хакатоне. Романтика, код, энергетики и идея изменить мир к лучшему. Но далеко не каждый знает о «поднаготной» таких мероприятий, особенно когда заказчиками выступают государственные организации.Эта история началась прошлой осенью, когда пятеро друзей решились выйти на поле боя ради идеи улучшить жизнь людей вокруг. Мы собрали команду, проанализировали доступные треки и остановили свой выбор на хакатоне

продолжить чтение

От товара к предложению: как Ozon учитывает цену и доставку в ранжировании

продолжить чтение

123456...10...15
Rambler's Top100