ml. - страница 43

ml.

Три инженера, три месяца, три RTX 4090: как мы улучшили умную клавиатуру для планшетов KVADRA_T

Привет, Хабр. Меня зовут Вадим Воеводкин, я инженер по разработке ПО искусственного интеллекта в YADRO. Наша команда получила задачу улучшить предиктивный ввод на планшетах KVADRA_T

продолжить чтение

Anthropic Economic Index: как ИИ трансформирует работу разработчиков

продолжить чтение

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.

продолжить чтение

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

продолжить чтение

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. 

продолжить чтение

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.

продолжить чтение

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.

продолжить чтение

«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.

продолжить чтение

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.

продолжить чтение

WorkTeam: новый мультиагентный фреймворк для автоматизации сложных бизнес-процессов

продолжить чтение

1...1020...414243444546...50...52