ml.
Коротко про библиотеку TSFresh
Привет, Хабр!Сегодня в коротком формате познакомимся с библиотекой TSFresh. TSFresh берет на себя две основные задачи:Извлечение признаков: функция extract_features() генерирует огромный набор статистик по заданным временным рядам. Внутри неё используются так называемые FeatureCalculators — функции, рассчитывающие конкретные признаки. Например, автокорреляция, энтропия, число нулевых пересечений.Отбор признаков: функция select_features()
Подборка книг о нейронных сетях и рекомендательных системах: теория и практика
Привет, Хабр! Меня зовут Никита Малыхин, я Tech Lead в команде AdTech в Центре Big Data МТС. Сегодня поделюсь списком любимых книг, которые позволят изучить фундаментальные принципы и современные подходы в машинном обучении.В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта и больших языковых моделей может показаться, что потребность в классических книгах отпадает и поиск информации вышел на совершенно новый уровень. Да, мир меняется, но книги позволяют получить максимально структурированные и логично выстроенные знания по теме. Ведь именно этого не хватает как при поиске, так и подготовке промптов в LLM.
Нейронки пошли не туда
Долго пытался сформулировать, почему мне нравится Claude и Gemini и умение рассуждать ChatGPT.И наоборот, не нравится (точнее, кажется по большей части бесполезной на практике) умение ChatGPT написать точный, с первого раза работоспособный код. Или там, решить задачки из олимпиады по математике, выдавая потрясающий балл на экзаменах в MIT.Интуиция не врёт. (Юдковский перевернулся в гробу)
DeepSeek V3-0324. Что изменилось?
Все пишут, что Deep Seek V3-0324 ВНЕЗАПНО СТАЛ СИЛЬНО ЛУЧШЕ. И в чем именно?Ночью, без объявления войны, DeepSeek вырос на 19.8 баллов в математике и 10 баллов в кодировании. Также официально заявлены некоторые улучшения в понимании фронтенда и вызова тулов. Напоминаю, речь идет о нерассуждающей версии - она не рассказывает о своих мыслях как DeepSeek R1, зато работает более быстро и стабильно.Попробовать самостоятельно можно
Gemini 2.5 Pro. Большой контекст зарелизился
Никогда такого не было, и вот опять. Новый прорыв - Gemini 2.5 Pro.Это та самая сетка, которая недавно висела в топе LMArena под названием Nebula с разницей в скоре +40.
Спикеры AiConf 2025 получат бонусы
Представьте недалёкое будущее. ИИ везде и во всём помогает человеку. Коллеги разговаривают в офисе перед обедом. Автоматическая кухня на основе их предпочтений, интенсивности тренировок, особенностей повседневной жизни и эмоционального состояния готовит им подходящий набор блюд. Виртуальные помощники отбирают и сообщают только нужные и полезные новости, а рабочие консультанты суммаризируют данные по проектам и выстраивают прогноз занятости и нагрузок. Коллеги ведут неспешный small talk, чтобы отвлечься от рабочего процесса.—
SQL и нейросети: изучаем логику моделей через анализ и визуализацию весов
SQL — это не только про базы данных. В машинном обучении его используют для анализа весов, поиска аномалий, сравнения моделей и визуализации их логики. SQL помогает определить значимость признаков, заметить переобучение и оценить работу модели.
Модели машинного обучения: что могут спросить на интервью
Привет, Хабр!Сегодня рассмотрим некоторые вопросы, которые могут попасться на собеседовании на ML позиции. Как KNN ведёт себя при увеличении размерности данных? Начнём с KNN (k ближайших соседей). В малых размерностях (скажем, 2–3) расстояния между точками вполне осмысленны. Но когда число признаков вырастает до 100+, всё меняется. В такой ситуации расстояния между точками начинают стремиться к равенству — словно все объекты сидят за круглым столом, и каждый от каждого отстоит примерно на одинаковом расстоянии. Это называется проклятием размерности
Как мы обучили модель прогноза ранней просрочки: логистическая регрессия vs градиентный бустинг
Всем привет! На связи дата-сайентисты стрима разработки моделей для корпоративного сегмента ВТБ — Андрей Бояренков, Иван Кондраков и Денис Дурасов.Как уже писали ранее в другой статье
Нейросети для семантической сегментации: U-Net, LinkNet, PSPNet
Всем привет! Недавно я закончил один из этапов собственного проекта, в котором я провел сравнительный анализ 3 одних из самых известных нейросетей для семантической сегментации: U-Net, LinkNet, PSPNet. Теперь я хочу поделиться со всеми, чтобы в случае, если кто-то захочет сделать что-то подобное или ему просто понадобится, то он не искал весь интернет, как я, а легко и просто все нашел. В конце главы каждый нейросети я оставил ссылки на оригинальные статьи для желающих самостоятельно все изучить (на английском). Ссылка на мой GitHub с полноценной версией всех нейросетей и main файла в конце статьи.
