Разбираем на запчасти поисковый сервис в Яндекс Лавке
Привет! Меня зовут Николай Смирнов, я ML-инженер в команде поиска Яндекс Лавки. В этой статье я расскажу немного о закулисье:
ICLR-2025: что нового в мультимодальном ранжировании
Всем привет! Недавно мы — Алексей Спасёнов и Кирилл Никоров @KIIN из ML‑команды Мультимедиа Поиска Яндекса (Картинки и Видео) — и ещё 90 яндексоидов побывали на конференции ICLR-2025 и рады рассказать о свежих направлениях исследований в области мультимодального ранжирования.
Speaker Recognition. Как искать человека по голосу
Приветствую, Хабр! В этой статье мы поговорим про задачу Speaker Recognition. О том, как работает такая система, как мы ее оцениваем. И хотя речь пойдет про распознавание человека по голосу, этот же концепт можно использовать и для других биометрических систем, в частности, распознавание лиц.Metric LearningВ основе такой системы лежит ML-модель (как правило, нейроночка), которая принимает на вход участок голоса и выдает вектор-признак голоса (feature vector или voice embedding). Причем участок голоса может быть как фиксированной длины, так и динамической. Это в большей степени зависит от архитектуры модели, а также от датасета.
Что думают инженеры OpenAI, Microsoft и AWS о будущем AI: честные ответы с AI Engineer World’s Fair 2025
Всем привет! Я провела три дня на AI Engineer World's Fair в Сан‑Франциско вместе с 3000 лучших AI‑инженеров мира, CTO компаний из Fortune 500 и основателями стартапов. Это третий год конференции, и она стала местом, где ведущие AI‑лаборатории, компании и инженерные команды показывают свои последние работы. Я поговорила с инженерами и руководителями из OpenAI, Microsoft, AWS, Pydantic и YC‑стартапов. Хочу поделиться их откровенными мнениями и ключевыми инсайтами, которые определяют, как мы будем строить AI‑системы в 2025 году и далее.
Вычисление функции потерь и градиентов в AI переводчике
Привет, Хабр!Меня зовут Алексей Рудак, я основатель компании Lingvanex, которая разрабатывает решения в области машинного перевода и транскрипции речи. Продолжаю цикл статей о том, как устроен переводчик на нейронных сетях изнутри. И сейчас хочу рассказать про работу функции потерь. Для тренировки модели используется opensource фреймворк OpenNMT-tf.
Оптимизация нейронных сетей для AI — переводчика
Всем привет! Меня зовут Алексей Рудак, и я – основатель компании Lingvanex, которая уже 8 лет занимается решениями в области машинного перевода и транскрипции речи. В этой статье рассматриваются несколько подходов, которые помогают повысить эффективность и качество языковых моделей для перевода. В качестве основы для тренировки моделей мы используем OpenNMT-tf.
Как алгоритм Recovering Difference Softmax (RDS) делает рекомендации и уведомления точнее и эффективнее
Привет, чемпионы! Алгоритм Recovering Difference Softmax (RDS) – это не просто очередной
NEAT. Основы
ВведениеСегодня "теорию" NEAT, который появился в далёком 2004-м году, но при этом остается мейнстримом среди нейроэволюционных алгоритмов. Мы разберём классический вариант, так как это основа и все остальные варианты(CoDeepNEAT, HyperNEAT и т.д.) будут намного сложнее в имплементации, то есть шанс применить за разумное время обычному человеку очень мал и понять их без изначального варианта представляется почти невозможным.NEAT - алгоритм расширяющихся топологий, то есть может развивать не только веса, но и саму структуру
AI-агенты, RAG, вызовы vibe coding и новая эра кибербезопасности – 35+ докладов про genAI на Conversations 26-27 июня
Конференция по генеративному и разговорному AI Conversations отправляется в Санкт-Петербург! 2 дня, 4 трека, 40+ докладов, дискуссии, нетворкинг и вечеринка – всё это ждет участников Conversations 26 и 27 июня 2025 года.
Подборка для ML-инженера: как прокачаться джуниору
Привет! Меня зовут Антон Моргунов, я инженер МО в «Базис.Центре» и программный эксперт курса «Инженер машинного обучения» в Яндекс Практикуме. В этой статье я поделюсь бесплатными мини-курсами, учебниками, книгами и ресурсами, которые помогут прокачаться в профессии или даже войти в неё с нуля.«Учебник по машинному обучению», Яндекс Образование
