ml.
Как мы улучшили рекомендации для пользователей Авито с помощью трансформенной персонализации
Привет! Меня зовут Саша Михеев, и я работаю в Авито над развитием персонализации пользователей. Делаю так, чтобы покупатели видели объявления, которые могут их заинтересовать. Расскажу, как мы внедряли трансформеры, чтобы улучшить рекомендации для пользователей.Статья будет полезна data scientist- и ML-инженерам, ML-Ops-специалистам и продакт-менеджерам.
Разрабатываем голосового ассистента на Rockchip. Часть 2
Продолжаю разрабатывать DIY голосового ассистента на SOC-платформе Rockchip.В первой части мы соединили в единый конвейер вызов распознавания речи, локального чат-бота и синтез ответа.Если еще не читали, то вам
Линейная регрессия: от теории до production
Линейная регрессия - это первый алгоритм, который осваивает аналитик, и последний, который он перестает использовать. Разберем, что это такое, как работает, где применяется и с какими подводными камнями вы обязательно столкнетесь.1 Что такое линейная регрессияЛинейная регрессия - это метод моделирования зависимости между зависимой переменной (target) и одной или несколькими независимыми переменными (features).
Линейные модели в машинном обучении: подборка бесплатных ресурсов
Линейные модели — один из первых классов алгоритмов, с которым знакомятся в машинном обучении. Несмотря на свою простоту, они широко используются на практике: в кредитном скоринге, прогнозировании цен, анализе рисков и везде, где важна интерпретируемость результата. Всем привет! Это Данила Ляпин, наставник курса «Специалист по Data Science»
От MNIST к Transformer. Часть 2. Основы работы с памятью
Мы живем в эпоху, когда ИИ стал доступен каждому. Но за магией PyTorch скрывается колоссальная инженерная работа и сложные вычислительные процессы, которые для большинства остаются черным ящиком. Это вторая статья из цикла От MNIST к Transformer
Дрейф данных в машинном обучении
Дрейф данных (Drift Data) — это ситуация, когда статистические свойства входных данных для модели машинного обучения изменяются со временем. При дрейфе данных взаимосвязи между признаками и самой целевой переменной перестают быть действительными. Это может привести к низкой производительности модели, неточным прогнозам и даже к сбоям.
Словарь терминов GPU (перевод Modal GPU Glossary на русский)
Словарь терминов GPU (перевод Modal GPU Glossary на русский)Источник: Modal GPU Glossary Лицензия оригинала: CC BY 4.0 Перевод: выполнен для образовательных целейВведениеМы создали этот словарь, чтобы решить проблему, с которой столкнулись при работе с GPU в Modal: документация фрагментирована, что затрудняет связь концепций на разных уровнях стека, таких как архитектура потокового мультипроцессора, вычислительная способность и флаги компилятора nvcc.Аппаратное обеспечение устройства (Device Hardware)
Индия построит мощные ИИ-центры на чипах NVIDIA
Американская корпорация NVIDIA приступила к поставкам графических процессоров Blackwell Ultra в Индию для создания крупнейших в регионе вычислительных центров, сообщает агентство Bloomberg. Ключевым игроком стала компания Yotta Data Services, инвестирующая более 2 млрд долларов в строительство суперкластеров близ Нью-Дели и в Мумбаи. В августе этого года компания планирует запустить облачную платформу Shakti Cloud, задействовав для этого свыше 20 тысяч процессоров.
От MNIST к Transformer. Hello CUDA. Основы, Setup и наше первое ядро
Мы живем в эпоху, когда ИИ стал доступен каждому. Но за магией PyTorch скрывается колоссальная инженерная работа и сложные вычислительные процессы, которые для большинства остаются черным ящиком. Я хочу запустить большой цикл статей От MNIST к Transformer
