В одном клике от Скайнета: что значит «самораспространение» нейросетей
12 октября Frontier Red Team Anthropic, внутренняя команда, которая проверяет модели на опасные возможности, опубликовала
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.
Автоматизированные системы мониторинга моделей машинного обучения с помощью нашего open source фреймворка
Привет! Меня зовут Владимир Суворов, я Senior Data Scientist в Страховом Доме ВСК и core-разработчик нашей библиотеки машинного обучения OutBoxML. Ссылки на наш проект на
Профессия ML-инженер: как кошка съела акулу и почему ИИ должен дружить с БД
В любой крупной компании данных всегда больше, чем понимания, что с ними делать. Они лежат в базах, логах, документах — огромный слабоструктурированный ресурс. Идея о том, что можно научить машину находить в этом хаосе полезные паттерны, когда-то казалась фантастикой, а сегодня это работа руководителя отдела машинного обучения Postgres Professional Савелия Батурина. Вместе с коллегами он на практике связывает мощь языковых моделей с СУБД, чтобы извлекать из данных реальную пользу, рассказывать, по каким граблям для этого пришлось пройти.
«Яндекс Практикум» обучит 10 тысяч специалистов ИИ-профессиям до 2027 года
«Яндекс Практикум» обучит почти 10 тысяч специалистов ИИ-профессиям до конца 2027 года. Это будет около четверти от всех специалистов в этой области, которых планируется подготовить в России к этому времени.«Практикум» расширит линейку курсов по искусственному интеллекту. Уроки по ИИ появятся и в уже действующих курсах. Это даст базовые навыки работы с нейросетями специалистам из разных сфер.
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
От идеи до MVP: как создать AI-проект даже без опыта в машинном обучении
AI-проект — точка роста для IT-специалистов
Запуск ML-модели в бизнесе — что нужно знать предпринимателям
ML-модель — это искусственный интеллект, который автоматизирует рабочие процессы. Модель подойдет для: финансового сектора (банки, страхование, инвестиции). К примеру, для банков AI проводит скоринг клиентов, а если вы инвестор, то можете внедрить алготрейдинг (это быстрый и удобный способ торговать и заключать сделки) e-commerce и ритейла. AI прогнозирует спрос на товары, а вы обновляете склад и заказываете нужное количество продукции маркетинга и рекламы. Для таргетинга, контекстной рекламы и тп. искусственный интеллект за вас настроит кампанию и будет отслеживать ее динамику
