ml.
Зачем бизнесу GPT-платформа, а не просто LLM: опыт JET & Yandex GPT Lab
Меня зовут Антон Чикин, я руковожу отделом интеллектуального анализа в «Инфосистемы Джет». В статье я попробую показать на практическом примере, почему корпоративный ИИ нельзя свести к установке готовой LLM — и что именно приходится выстраивать вокруг неё, чтобы получить реальную ценность для бизнеса.Этот материал будет полезен тем, кто отвечает за внедрение ИИ в компаниях среднего и крупного масштаба: ИТ-директорам, архитекторам корпоративных систем, специалистам по информационной безопасности и тем, кто рассматривает генеративный ИИ как инструмент автоматизации бизнес-процессов.
Как ИИ учится пользоваться компьютером, просто глядя на видео
Что, если бы искусственный интеллект мог сам научиться работать с любым приложением — без API, без скриптов и без инструкций — просто наблюдая, как это делает человек на YouTube?Недавняя исследовательская работа «Watch & Learn: Learning to Use Computers from Online Videos» (Song et al., 2025) предлагает именно это. Учёные из Стэнфорда и Google разработали систему, которая способна извлекать действия пользователя из обычных обучающих видео и превращать их в исполняемые сценарии взаимодействия с интерфейсом.
Топ вопросов с Data Science собеседований: Деревья и ансамбли, кластеризация, метрические модели
Знание классики - база любых собеседований на все грейды в DS!Этот материал не рассчитан на изучение тем с нуля. Это чеклист и тренажёр, по которому стоит пройтись перед техническим интервью по классическому ML. Кратко, по делу, с акцентом на то, что действительно спрашивают.Это вторая часть вопросов по classic ML, если вы не видели первую, то обязательно читайте (там разобрал основы мл, линейные модели, метрики классификации и регресии).А в этой части разберем:деревьяансамблиметрические моделикластеризацию
Вся суть ансамблей на примере Случайного Леса и Градиентного Бустинга
Введение Изучая классическое машинное обучение, я постоянно натыкался на парадокс: материалов много, а интуитивно понятных объяснений, почему ансамбли — это так мощно, на удивление мало.Я хочу это исправить. В этой статье мы разложим по полочкам саму концепцию ансамблей. А затем по логике ансамблей разберем двух "королей" этого подхода: Случайный Лес и Градиентный Бустинг.Концепция ансамблей в машинном обучении Ансамбли - это такая парадигма машинного обучения, в которой несколько слабых моделей обучаются решать одну задачу, и объединяются чтобы получить лучшие результаты.
Оптимизация источников данных для ML моделей
Эта статья о том, как можно оптимизировать набор закупаемых источников данных для ML моделей на примере модели для кредитного скоринга физических лиц. И как сократить расходы на данные на 30% без изменения качества модели.Исторически основными покупателями внешних данных в России являются финансовые организации. За последние годы они были вынуждены оптимизировать свои расходы на закупку внешних данных. Для работы с существующей клиентской базой им часто достаточно внутренних данных, а запросы к дорогим внешним источникам данных, таким как БКИ или мобильные операторы стали сокращаться ради экономии.
Искусственный интеллект в кибербезопасности: баланс угроз и защитных технологий
В ближайшее время почти четверть всех утечек данных будет связана с внедрением искусственного интеллекта. Этот вывод из исследования Б1 как нельзя лучше иллюстрирует новую реальность, в которой ИИ становится рабочим инструментом злоумышленников.По данным совместного опроса VK и агентства Prognosis, семь из десяти
Вредные советы: как угробить своего AI-агента
Ваш AI-агент ведет себя как капризный стажер и доказывает, что 2+2=5? Или вы уже третью неделю пытаетесь дообучить модель, а она делает вид, что не понимает, чего вы от нее хотите?Кажется, пора признать: классические подходы не работают. Пока одни AI-инженеры кропотливо готовят данные и тестируют их, другие непослушные инженеры открыли простую истину. Они всё делают наоборот: не тестируют агентов, кормят модель мусором и открывают ей полный доступ к конфиденциальным данным.И знаете что? У них получаются самые незабываемые агенты!Мы
