ml.
Как я создал торговую алго-платформу без опыта или почему для одних ИИ — гений, а для других — идиот
Технический разбор процесса разработки торговой платформы с использованием Gemini, Claude и ChatGPT. С настоящими постановками задач, архитектурными проблемами и выводами.Всем привет! Меня зовут Артём, и последние 6 месяцев я создавал полноценную веб-платформу для алготрейдинга. Около 95% кода было сгенерировано c использованием современных LLM, большая часть с помощью Gemini 2.5 Pro, ручные правки составили менее 5%.
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.
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
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.
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.
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
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
