ml. - страница 15

ml.

GPT как основа low‑code‑платформ: разработка без программистов

Зачем читать и кому полезноПривет, Хабр!Меня зовут Никита, я ML-разработчик в «Инфосистемы Джет». В этой статье хочу поделиться практическим опытом: как GPT + low-code помогает запускать прототипы и автоматизировать процессы без долгих циклов классической разработки.

продолжить чтение

Как мы ускорили работу с исполнительной документацией с помощью ИИ

Привет, Хабр! Меня зовут Всеволод Зайковский, я заместитель руководителя проекта в «Газпром ЦПС».Есть рутинные задачи, которые отнимают много времени и трудовых ресурсов. В проектах, с которыми работала компания, такой задачей была каталогизация исполнительной документации. Кто не знает, что это такое, тому очень в жизни повезло

продолжить чтение

Как мы починили процессы в ML-команде и сократили T2M на 20%

Привет, Хабр! Меня зовут Василий Сизов. По образованию я инженер-конструктор, а сейчас работаю тимлидом в ВТБ и занимаюсь машинным обучением в CRM и проектами с LLM. 

продолжить чтение

DPI-First: почему анализ трафика становится сердцем сети

продолжить чтение

Будущее Security Operations Center: как искусственный интеллект меняет ландшафт кибербезопасности

продолжить чтение

Как я запустил локальную LLM на Raspberry Pi 5

Последние пару лет я много экспериментировал с LLM на разных железках от GPU-кластеров в облаке до маленьких Raspberry Pi. И вот одна из любимых задачек-провокаций: «А можно ли запустить модель на Pi 4, 5?» Если коротко: можно попробовать, но физика тут сильнее хайпа. У платы есть 8-16 ГБ памяти, у модели десятки гигабайт даже в самых «жестких» квантовках. В лоб это не работает, но зато эксперимент дает интересный результат: мы понимаем, где проходят границы устройства и какие архитектурные схемы реально полезны.

продолжить чтение

Обновили ИИ-агент Яндекс Маркета: распознаёт товары по фото, рекомендует подарки и лучше решает задачи выбора

продолжить чтение

OWASP TOP Ten: 10 болей ИБ для машинного обучения

Машинное обучение сейчас используется практически везде, по крайней мере если верить рекламе. И хотя для многих областей это скорее хайп, чем реальное использование, стоит признать, что ML сейчас действительно широко распространено. И, как у любого другого направления в ИТ, у машинного обучения также есть проблемы с безопасностью и в этой статье мы рассмотрим десять наиболее распространенных рисков ИБ.Этот рейтинг

продолжить чтение

  • Оставлено в

Основы аналитики и ML простым языком ч.1

Книга «Бизнес-аналитика: от данных к знаниям» впервые увидела свет в 2009 году, но это всё ещё классика для начинающих специалистов. Ниже представлен конспект первой главы, посвящённый введению в анализ данных и ML.Кратко о книге

продолжить чтение

Продуктовая аллея: какие IT-решения Россия готова представить на рынке?

Развитие IT-продуктов в России вступает в новую эру — становление технологической независимости. Если по базовым решениям в отрасли вроде операционных систем, транзакционных баз данных и т. д. рынок уже сформировался, то на следующих уровнях программного обеспечения борьба только завязывается и основные игроки уже обозначились. Как показывает практика, чем более нишевым будет продукт, тем проще ему будет занять рынок.

продолжить чтение

1...10...131415161718...3040...46
Rambler's Top100