Запускаем клиент DeepSeek под DOS
Привет, Хабр! Это Сергей, я пишу для команды спецпроектов МТС Диджитал. Мне нравится, когда старые технологии могут хоть как-нибудь взаимодействовать с новыми. Помните фильм «Морской бой» 2012 года? Там инопланетяне смогли вывести из строя все современные суда, но в итоге проиграли сражение линкору «Миссури» — музейному экспонату. Каждый раз, когда мне удается заставить какую-нибудь раритетную железку действовать в современных условиях, возникает то самое чувство, как при просмотре этого фильма.
База об организации процесса разметки: команда, онбординг, метрики
Привет! Меня зовут Сизов Виктор, я занимаюсь данными, их сбором, анализом и разметкой последние 5 лет. Сейчас отвечаю за разметку в Альфа-Банке. Эту статьи мы писали всей командой и старались осветить подробно детали того, как устроены процессы разметки с технической и административной стороны. В статье мы рассмотрели:работу команд разметки, их взаимодействие с Заказчиком и Продуктом;отдельно разобрали аналитику, которая позволяет повышать качество разметки;поведение людей (разметчиков), паттерны их работы.Часть 1. Заказчики, участники и исполнители
Код устареет, принципы — останутся: подборка книг для мидлов и сеньоров в Data Science
Привет! Меня зовут Марк Паненко, и я Chief Data Science в Ozon Банке. Сегодня я хочу поговорить не о моделях или фреймворках, а о том, что останется с вами — даже когда Python 3 сменится на Python 4, а PyTorch уступит место новым инструментам. О принципах — ну и о книгах, которые научат видеть их за строками кода.Это вторая часть книжной подборки — в первой книги для джунов.Почему я перестал гнаться за хайпом
Исследователи из Стэнфорда обучили ИИ играть в Among Us: их агенты выигрывают людей уже в 45% случаев
Исследователи из Стэнфорда выпустили статью про то, как обучили модель играть в Among Us, при этом не используя вообще никаких размеченных людьми данных. Вместо этого они применяли только обучение с подкреплением и несколько этапов файнтюнинга, в ходе которых агенты учились общаться, убеждать, лгать или предсказывать предателя (импостера).
Генерация табличных данных с помощью языковых моделей: делаем правильно
В мире анализа данных и машинного обучения качественные табулированные данные играют ключевую роль. Однако далеко не всегда у специалистов есть доступ к реальным данным из-за конфиденциальности, отсутствия информации или необходимости тестирования алгоритмов перед их применением в реальных сценариях. В таких случаях на помощь приходят языковые модели, способные генерировать структурированные таблицы с синтетическими данными.
Удивительный мир хакатонов: как я придумал для студентов задачку и что они с ней натворили
Привет, Хабр! Меня зовут Владимир Казаков, я руковожу продуктом «Обучение» в МТС Линк. А еще я с удовольствием помогаю организовывать и проводить хакатоны — это всегда десятки свежих идей, передающийся от участников драйв, новые контакты и море опыта для будущих разработчиков. Полгода назад в наш рабочий чат внезапно прилетело сообщение: «Ребят, срочно! МИФИ организуют хакатон, нужна задача, желательно отправить сегодня!». Вызов был принят, и мы подготовили задание по работе с большими данными. В этом посте расскажу, чем студенты могут удивить разработчика с 15-летним стажем, в чем их сильные стороны, а что еще надо подтянуть.
PicTrace-X1: Как умные очки и нейросети меняют поиск изображений — от браузера до навигации
Современный цифровой мир генерирует терабайты визуальных данных ежедневно. Рутинные задачи — маркетинговый анализ, модерация контента, обеспечение безопасности или разработка умных очков и протезов для людей с ограниченными возможностями — требуют мгновенного доступа к релевантным изображениям. Ручной поиск не только замедляет процессы, но и подвержен человеческим ошибкам.В данной статье мы рассмотрим, как интеграция инструментов автоматизированного поиска схожих изображений, цифрового зрения и навигационных систем
Пойдём в нейросети вместе со мной
В этой статье мыПотестируем и немного модифицируем простейшую нейросеть на python-е реализованную через операции над матрицами из книги Тарика Рашида "Создаём нейронную сеть".Напишем и протестируем несколько вариантов простейшей нейросети на java-е реализованных через согласованную работу нейроновПосмотрим на формулы из алгоритма обратного распространения ошибки и градиентного спуска глазами не математиков.
Учим людей учить машины
Машинное обучение для абсолютных новичковМы оставили позади то полное надежд и опасений время, когда за нейросетями и ИИ было будущее: теперь за ними уже настоящее, а машинное обучение, то есть построение обучаемых моделей, востребованный профессиональный навык в среде IT.
