ml.
Machine Unlearning. Как измерить и достичь «забывания»?
Всем привет! Меня зовут Вадим, я — Data Scientist в компании Raft. Эта статья написана по мотивам моего выступления на конференции AiConf 2025. В ней мы разберём, какими метриками измеряется машинное разучивание и какие основные методы позволяют добиться контролируемого «забывания» без полного переобучения модели. Погрузимся в методы, метрики и бенчмарки, связанные с машинным разучиванием.В первой части
Размышления на тему задач стоящих перед ИТ‑специалистами и опрос
Это статья написана дипломированным инженером‑конструктором (по первому образованию), разработчиком систем автоматизированного проектирования (САПР) и (по известным причинам) вынужденно ставшим сертифицированным специалистом по системам офисного документооборота.
Как приоритизировать проекты в AI‑командах: наши ошибки и выстраданный фреймворк
Привет! Я Сеня, в лидирую AI‑команду в Точка Банке, которая работает с продажами и маркетингом. Наши модели и сервисы решают, какой менеджер должен ответить клиенту, кому дать промокод, кому показать ремаркетинг, что сказать клиенту на его возражение.Моя команда появилась, когда ChatGPT ещё не существовала, а в моде был катбуст... По сути, в самом начале мы наняли несколько джуна и сказали: «придумайте, чем заняться, и попробуйте заработать денег». Заказчиков мы могли выбирать сами: вокруг нас были десятки команд, каждая из которых была уникальной, жила в своём стиле, отвечала за свои процессы, метрики и клиентов.
Когда автоматизация становится умнее: как трансформеры изменили AutoDL в Альфа-Банке
Всем привет! С вами Артемий Лямин (@lyaminartemiy) и Иван Тренёв (@123-39
Новые TPU восьмого поколения от Google. Обучение и инференс теперь отдельно?
На конференции Google Cloud Next были представлены
Федеративное обучение в условиях дефицита памяти на Edge-устройствах. Часть 2
Как обучить ML-модели на Edge-устройствах с памятью <256 МБ? Привет, Хабр! Я — Александр Лошкарев, инженер-программист, и это вторая часть материала о федеративном обучении. В первой мы рассматривали, зачем в принципе понадобилось добавлять устройствам интеллект, о преимуществах FL, архитектурных подходах и вызовах.
