ml.
Искусственный интеллект в киберзащите
За последние несколько лет статус технологий искусственного интеллекта меняется от технологической новинки, которой предсказывают покорение и изменение мира, до инструмента обработки данных, повсеместно внедряемого для решения рутинных задач в различных отраслях.
Обучаем нейросеть управлению транспортным средством на основе мультисенсорных данных и информации о локальной траектории
Автор статьи: Егор Колотвин Визуализация объединенного лидарного облака точек, изображение автора
Как мы в Авито предсказываем категории объявлений по описанию
Привет! Меня зовут Руслан Гилязев, я работаю в подразделении DS SWAT в Авито, руковожу командой платформы Item2param. Одна из моих задач — развивать модели, которые предсказывают параметры объявлений. В этой статье расскажу, с помощью каких технологий мы решаем задачу классификации объявлений и почему это важно для бизнеса. Материал будет полезен DS-инженерам любого грейда и backend-инженерам, которые интересуются темой Data Science.
Яндекс и НИЯУ МИФИ открыли набор в онлайн-магистратуру «Науки о данных и искусственный интеллект»
Начинается приёмная кампания на двухлетнюю магистерскую программу «Науки о данных и искусственный интеллект», которая стартует в сентябре 2025 года. Программа магистратуры основана на исследованиях рынка и запросах работодателей в 2025 году. Программу разработали эксперты Яндекса и преподаватели НИЯУ МИФИ. Полученные в магистратуре знания и навыки можно сразу применять на практике.
Обзор техник RAG: Retrieval Augmented Generation
Рассмотрим техники построения и улучшения RAG систем: от нарезания текстов на куски, до продвинутых способов улучшения качества ответа.Этим блогом можно пользоваться как шпаргалкой для проектирования своего RAG-а и/или для подготовки к собеседованиям.Все полезные ссылки и материалы, на которые я опирался будут в конце.Что такое RAG и зачем нуженRAG - это фреймворк взаимодействия предобученной LLM с базой знаний. То есть при ответе LLM на запрос пользователя модель отвечает используя актуальный контекст из базы и свои pre-trained знания.
«Погружение в технологии: Мой опыт обучения ML на Stepik»
В этой заметке я хотел бы поделиться опытом вхождения в тему машинного обучения, будучи далеко не студентом, но сохраняя интерес ко всему новому и перспективному. Много лет я работал в областях далеких от этой темы, и хотя последние 5 лет и приблизился к аналитике данных, но все равно был очень и очень далеко от задач машинного обучения.В какой то момент информационные ресурсы просто начали взрываться на тему машинного обучения, глубокого обучения и искусственного интеллекта.
Проектируем собственную inhouse Feature Platform
Всем хорошего дня! На связи с вами Домклик #MLOps, и эта статья будет полезна тем, кто интересуется построением внутренней платформы. Меня зовут Алина Баймашева, я руководитель разработки ML-команд, недавно выступила с докладом на конференции HighLoad++ 2024, а теперь подготовила статью по мотивам доклада. Поэтому если вы пропустили доклад, то можно почитать статью. В ней отражены как общие концепции построения подобных платформ, так и возможности практического применения.
Организация датасетов с ClearML
Привет, хабр! Это уже 3-я статья про ClearML. В этой статье я рассказывал про базовый функционал ClearML, а в этой - про то, как настраивать и запускать эксперименты обучения и тестирования через веб-браузер. А теперь я бы хотел затронуть менее популярную тему — организацию датасетов.Версионирование датасетовВ ML есть такой важный тезис: "Данные — это душа модели"
Как я стал AI-специалистом: путь от студенческой лабораторной до оргкомитета AiConf Х
Привет! Меня зовут Александр Абрамов, я руковожу AI-командами в R&D для b2c в SberDevices, веду канал
