Предиктивная аналитика для начинающих: немного теории, истории ML-инженеров и советы, как искать проекты
Бизнес генерирует данные: клики по рекламе, история транзакций, поведение пользователей в приложениях, измерения датчиков на производстве. Предиктивная аналитика — это процесс использования этих данных для построения прогнозов. В его основе — идея, что в событиях прошлого есть закономерности, которые с некоторой вероятностью повторятся в будущем. Это можно использовать, чтобы предсказать отток клиентов, оптимизировать маркетинговые бюджеты, спрогнозировать спрос или даже подобрать оптимальное лечение.
Разнообразие нейронных сетей: Обзор основных задач
ВведениеВ современном мире данные становятся всё более сложными, а нейронные сети предлагают мощные и гибкие инструменты для работы с ними. Эта статья посвящена обзору ключевых задач, в которых нейронные сети показывают свою эффективность:Компьютерное зрение (CV) Обработка естественного языка (NLP) Работа с табличными данными (Tabular Data) Для каждой из этих областей мы предоставим конкретный пример реализации на PyTorch, демонстрируя, как можно применять нейронные сети на практике.
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?
Аугментации изображений: как улучшить качество моделей без новых данных
Примечание: эта статья — перевод страницы документации библиотеки Albumentations
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
Разворачиваем приватную LLM в кластере Kubernetes в прямом эфире
Приглашаем на бесплатный вебинар
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.
