ml.
End-to-end вместо трёх костылей: как мы обошли OCR и выиграли по скорости и точности
Привет, чемпионы!
Автоматизированное машинное обучение с помощью нашего Open Source фреймворка: задача о Титанике
Привет! Меня зовут Владимир Суворов, я Senior Data Scientist в Страховом Доме ВСК и core-разработчик нашей библиотеки машинного обучения OutBoxML.
Как создать студию контента. Автоматизация для эффективной работы
Сегодня мир контента движется с невероятной скоростью. Каждый день появляются новые инструменты и технологии, которые позволяют нам работать быстрее, умнее и эффективнее.
Сколько ведущие страны планируют и проинвестировали в полупроводниковую ИИ-инфраструктуру (включая Россию) — сравнение
Disclaimer: по России и Китаю искать информацию достаточно сложно, так как где-то её просто нет, а где-то ты читаешь статьи по непонятному источнику. Попробовал собрать все что смог. В статье использовались в том числе результаты Deep Research от PerplexityСравнительная таблицаСтрана/РегионПотрачено/Всего планов (млрд $)Основной фокусКитай$111B / $450-650BАльтернативы Nvidia, самообеспечениеЮжная Корея$219-269B / $915BПамять (HBM), системные полупроводники
Сам себя не похвалишь… это сделает искусственный разум. Ревью Deepseek о нашем проекте с LLM
Сгенерировано AIПопросили Deepseek проанализировать наш проект о разработке системы автоматизированной проверки цифровых информационных моделей (ЦИМ) в строительстве. Недавно мы рассказывали о пилоте
