Нужно ли аналитику данных машинное обучение — и как его освоить
Нужно ли аналитику машинное обучение? Ответ неоднозначный: всё зависит от места работы и планов в профессии.Меня зовут Раф, я аналитик ценообразования в Авито (а раньше в Яндекс Лавке), преподаватель машинного обучения в Центральном университете, выпускник факультета компьютерных наук в НИУ ВШЭ и курса «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикуме. В этой заметке я расскажу, зачем аналитику машинное обучение, когда без него можно обойтись и как его освоить, если этого потребуют задачи.
Мы — последнее поколение умных? И может ли ИИ заменить целые профессии?
Marija Zaric, Unsplash
Сравнительный анализ 18 LLM моделей: конец монополии?
Сравнительный анализ 18 LLM моделей: конец монополии?Ноябрь 2025 — месяц, когда open-source модели официально догнали проприетарные. Разбираем, что произошло, кто теперь на вершине, и как это использовать в своих проектах.
ИИ клонирует себя без спроса — что будет дальше?
wallpapercat.comЯ помню тот самый момент в «Матрице: Перезагрузка», когда Агент Смит, уже не связанный правилами системы, смотрит на Нео и говорит:«Я, я… и я тоже!»И внезапно их становится сотня
Глубокое обучение сверточной нейросети — и фермерский лосось больше не притворится диким
Источник: Ева Сетсаас, Ева Торстад и Бенгт Финстад / Biology Methods and Protocols.
ИИ-ассистенты: как AI делит рынок разработки
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как быстро растущие AI-ассистенты меняют саму природу разработки. Их код выглядит безупречно — но всё чаще решает не ту задачу, что стоит перед нами. Где проходит граница между ускорением и самообманом, и какую новую ответственность это накладывает на инженеров?В начале 1950-х Грейс Хоппер ввела термин «компилятор» и создала одну из первых его версий — систему A-0
