Вас заменит ИИ? Нет. И вот одна причина, которую не получится обойти
После «апокалипсиса SaaS
Прогноз волатильности в 3 строки кода без знания ML
Привет, друзья! Меня зовут Денис, я алгоритмический трейдер и разработчик.Когда я пришёл в алготрейдинг, мне очень хотелось быстро применить машинное обучение. Но для этого нужно было разбираться в ML и Data Science, а я только начинал. Сейчас я уже разбираюсь, но знаю, что далеко не все трейдеры готовы тратить на это месяцы.Специально для тех, кто хочет попробовать ML для прогноза волатильности без глубоких знаний, я сделал библиотеку dquant.Теперь можно обучить модель, вообще не разбираясь в feature engineering, сплитах и гиперпараметрах. Нужны лишь знания python и уметь достать сырые данные (open, close, high, low, volume).
Как китайские ИИ-модели обогнали американские по реальному потреблению
Призрачная модель под названием Hunter Alpha только что покорила мир ИИ.Никто не знает, кто её создал.
Figure AI собирает BMW, Agility работает на Toyota, Xiaomi тестирует роботов на заводах. Стоит ли ждать замены труда?
46 долларов.
ТОП-10 бесплатных нейросетей на все случаи жизни
2026 год щедро раздаёт нейросети всем желающим. Кажется, уже невозможно открыть браузер, чтобы на тебя не посмотрела очередной умник, обещающий сгенерировать гениальный текст, как у Толстого, но быстрее.
OpenAI покупает Astral и усиливает направление разработки
Компания OpenAI договорилась о покупке стартапа Astral, который разрабатывает инструменты для Python-разработчиков. Команда Astral присоединится к направлению Codex, усилив позиции OpenAI в сегменте программирования.
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.
